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Künstliche Intelligenz: die Fähigkeit künstlicher Systeme, Muster und Redundanzen zu erkennen, unvollständige Folgen zu vervollständigen, Probleme neu zu formulieren und zu lösen und Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen. Dabei handelt es sich nicht um eine Automatisierung menschlichen Verhaltens, denn eine solche Automatisierung könnte in einem mechanischen Nachahmen bestehen. Vielmehr werden künstliche Systeme nur dann von Menschen zur Entscheidungsfindung herangezogen, wenn diese Systeme zunächst autonome Entscheidungen getroffen haben.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor/Titel Begriff Zusammenfassung Metadaten

Neil Gershenfeld über Künstliche Intelligenz – Lexikon der Argumente

Brockman I 162
Künstliche Intelligenz/Gershenfeld: Die Zyklen [der KI] kommen in etwa jahrzehntelangen Wellen:
1. Mainframes, die aufgrund ihrer Existenz die Arbeit automatisieren sollten.
Vs: Das kollidierte mit der Realität, dass es schwierig war, Programme zu schreiben, um Aufgaben zu erledigen, die für Menschen einfach zu erledigen waren.
2. Dann kamen Expertensysteme, die das Wissen der Experten kodifizieren und dann ersetzen sollten.
Vs: Diese stießen auf Schwierigkeiten bei der Zusammenstellung dieses Wissens und der Argumentation über Fälle, die nicht bereits abgedeckt sind.
3. Perceptrons versuchten, diese Probleme zu umgehen, indem sie modellierten, wie das Gehirn lernt,
Vs: (...) sie waren nicht in der Lage, viel von irgendetwas zu tun.
4. Mehrschichtige Perceptrons konnten Testprobleme bewältigen, die diese einfacheren Netzwerke ausgelöst haben;
Vs: (...) ihre Demonstrationen waren schlecht bei unstrukturierten, realen Problemen.
5. Wir befinden uns jetzt in der Ära des Deep Learning, die viele der frühen KI-Versprechungen erfüllt, aber in einer Art und Weise, die als schwer verständlich gilt, mit Folgen, die von intellektuellen bis hin zu existentiellen Bedrohungen reichen. >Rauschen/Shannon, >Rauschen/Neumann, >Algorithmen/Gershenfeld.



Gershenfeld, Neil „Scaling”, in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
Gershenfeld, Neil

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019

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