Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz für Dummies | Technische Universität München

Künstliche Intelligenz für Dummies:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Otte, Ralf (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley 2023
Ausgabe:	2. Auflage
Schriftenreihe:	... für dummies Lernen einfach gemacht
Schlagwörter:	Künstliche Intelligenz Robotik Maschinelles Lernen AI Informatik KI Philosophie Spezialthemen Philosophie CSF0: Künstliche Intelligenz PLZ0: Spezialthemen Philosophie
Links:	http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=034180886&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Beschreibung:	Auf dem Cover: "KI-Techniken verstehen, auch ohne Informatik- oder Ingenieurstudium - Potenziale und Grenzen der KI erfahren - Jede Menge Anwendungen kennenlernen"
Umfang:	503 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17.6 cm
ISBN:	9783527720996 3527720995

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	AUF EINEN BLICK UEBER DEN AUTOR ........................................................................... 9 EINFUEHRUNG .................................................................................... 21 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER .............................................................. 27 KAPITEL 1: EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK .......................................................................... 29 KAPITEL 2: EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN ................................. 37 KAPITEL 3: WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? ............................... 45 KAPITEL 4: ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN ......................................... 77 KAPITEL 5: ALLES LOGISCH ODER WAS? .............................................................................. 117 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE ................... 155 KAPITEL 6: DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS .............................................. 157 KAPITEL 7: KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN ............................ 205 KAPITEL 8: NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN ...................... 225 KAPITEL 9: DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ .................... 275 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU ............. 291 KAPITEL 10: IST KL NUR MATHEMATIK? ................................................................................ 293 KAPITEL 11: KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? ..................................................................... 307 KAPITEL 12: MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT .............................. 321 KAPITEL 13: UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT ..................... 347 KAPITEL 14: KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS ........................................................ 391 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI .......... 403 KAPITEL 15: MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE ............. 405 KAPITEL 16: MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? ................. 421 KAPITEL 17: ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN ....................................... 443 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL ................................................................ 477 KAPITEL 18: ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN ............................................................... 479 LITERATURLISTE ................................................................................. 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS ................................................................. 493 STICHWORTVERZEICHNIS ................................................................... 499 INHALTSVERZEICHNIS UEBER DEN AUTOR .......................................................................... 9 WIDMUNG ................................................................................................................ 9 DANKSAGUNG ........................................................................................................... 9 LESERHINWEISE ......................................................................................................... 10 EINFUEHRUNG .................................................................................... 21 UEBER DIESES BUCH ................................................................................................... 22 WIE DIESES BUCH AUFGEBAUT IST ............................................................................... 23 TEIL I: GANZ SCHOEN CLEVER ............................................................................... 23 TEIL II: WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE ....................................... 24 TEIL III: EINE BUNTE UMSETZUNG VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU ............................................................................ 24 TEIL IV: IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI .............................................................. 25 TEIL V: DER TOP-TEN-TEIL ................................................................................ 25 SYMBOLE, DIE IN DIESEM BUCH VERWENDET WERDEN ................................................. 26 WAS NUN? ................................................................................................................ 26 TEIL I GANZ SCHOEN CLEVER .................................................................... 27 KAPITEL 1 EINFUEHRUNG IN DIE THEMATIK ....................................................... 29 WAS IST INTELLIGENZ? ............................................................................................... 30 INTELLIGENZ MESSEN ................................................................................................. 30 GIBT ES NICHT DIE EINE RICHTIGE ANTWORT? ...................................................... 31 CODIERTE INTELLIGENZ ......................................................................................... 34 SCHWACHE KL ............................................................................................................. 34 STARKE KL ................................................................................................................... 35 KANN EINE KL EIN BEWUSSTSEIN ENTWICKELN? ............................................................... 35 KAPITEL 2 EINE KURZE GESCHICHTE DER INTELLIGENTEN MASCHINEN .............. 37 AUTONOM VS. INTELLIGENT ............................................................................................. 37 DENKEN MIT MATHEMATIK FORMALISIEREN .................................................................. 38 DER UNIVERSALCOMPUTER ........................................................................................... 38 DIE GEBURTSSTUNDE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ ....................................................... 39 WICHTIGE MEILENSTEINE DER KL ................................................................................... 40 1 4 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 3 WIE INTELLIGENT IST DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ WIRKLICH? .......... 45 DIE ANGEMESSENE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE 11 ............................................... 45 DIE LERNENDE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I2 ........................................................ 49 MUSS WISSEN WAHR SEIN? ............................................................................... 50 KOENNEN MASCHINEN WISSEN ERZEUGEN? ........................................................ 51 DEDUKTIVER WISSENSERWERB ........................................................................... 52 ABDUKTIVER WISSENSERWERB ........................................................................... 55 INDUKTIVER WISSENSERWERB ........................................................................... 56 DIE KREATIVE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I3 .......................................................... 60 DIE BEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I4 ...................................................... 66 DIE SELBSTBEWUSSTE INTELLIGENZ - INTELLIGENZSTUFE I5 ............................................. 68 EINORDNUNG DER KL IM RAHMEN DER VERSCHIEDENEN INTELLIGENZSTUFEN UND ANMERKUNGEN ZU BOTS ...................................................... 69 DER TURING-TEST ................................................................................................. 70 DAS CHINESISCHE ZIMMER .................................................................................. 73 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................... 74 KAPITEL 4 ALLES, WAS SIE UEBER DAS WISSEN WISSEN MUESSEN ....................... 77 VON DATEN ZU INFORMATIONEN ZU WISSEN ................................................................... 77 REDEN WIR UEBER DATEN ...................................................................................... 78 REDEN WIR UEBER INFORMATION ............................................................................ 80 INFORMATION UND IHRE BEDEUTUNG ..................................................................... 86 BERECHNEN WIR DIE QUANTITATIVE GROESSE DER BEDEUTUNG .............................. 88 KOMMEN WIR ZUM WISSEN ................................................................................ 93 ALLES DIGITAL ODER WAS ... - DIE GROSSE DIGITALISIERUNGSWELLE .................................. 95 KL, DATENBANKEN UND WISSENSBASIERTE SYSTEME ................................................... 100 WAS IST EINE DATENBANK? ............................................................................... 101 WAS IST EIN EXPERTENSYSTEM? ....................................................................... 102 WAS IST EIN WISSENSBASIERTES SYSTEM? ........................................................ 106 KI UND MULTI-AGENTEN-SYSTEME ..................................................................... 106 KL UND SEMANTISCHE NETZE ........................................................................... 110 KL UND NEURONALE NETZE ODER: WIE SPEICHERT DER MENSCH SEIN WISSEN? ............. 112 KL-SYSTEME SIND ETWAS TECHNISCHES ..................................................................... 114 WIR ERZEUGEN NEUES WISSEN ................................................................................... 115 KAPITEL 5 ALLES LOGISCH ODER WAS? ................................................................. 117 KL UMFASST NOCH SEHR VIEL MEHR ............................................................................. 118 DIE GRUNDLAGEN DER LOGIK ...................................................................................... 119 DIE LOGISCHE KETTENREGEL ............................................................................... 120 ARISTOTELES LOGIK NENNEN WIR SYLLOGISTIK ...................................................... 120 AUSSAGENLOGIK ....................................................................................................... 122 JUNKTOREN DER AUSSAGENLOGIK ....................................................................... 123 TAUTOLOGIEN ................................................................................................... 128 INHALTSVERZEICHNIS 15 DAS DEDUKTIONSTHEOREM ............................................................................... 129 DAS ERFUELLBARKEITSPROBLEM DER AUSSAGENLOGIK ............................................. 135 PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE (PL1 ) ............................................................................... 136 SCHLUSSFOLGERN IN DER PRAEDIKATENLOGIK .......................................................... 140 DAS RESOLUTIONSKALKUEL .................................................................................. 142 DIE PL1 IST KORREKT UND VOLLSTAENDIG .............................................................. 143 DAS ENTSCHEIDBARKEITSPROBLEM DER PRAEDIKATENLOGIK .................................... 143 PRAEDIKATENLOGIK 2. STUFE (PL2) ............................................................................... 144 DARUM PL2 -WIR QUANTIFIZIEREN UEBER PRAEDIKATE ........................................... 145 VOLLSTAENDIGE INDUKTION .................................................................................. 146 GRENZEN DER PL2 - DAS UNVOLLSTAENDIGKEITSTHEOREM .................................... 147 UNABHAENGIG VON DER KL: WAS BEDEUTET DAS ERGEBNIS VON GOEDEL ERKENNTNISTHEORETISCH? .................................................. 151 ZUSAMMENFASSUNG UND KRITIKPUNKTE ZUR KLASSISCHEN LOGIK ................................ 153 TEIL II WIE LERNT UND DENKT EINE MASCHINE HEUTE .......................... 155 KAPITEL 6 DIE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS .............................. 157 DIE ROHSTOFFE DES MASCHINELLEN LERNENS .............................................................. 158 EINORDNUNG DES MASCHINELLEN LERNENS ................................................................ 159 WEISSE SCHWAENE - SCHWARZE SCHWAENE .......................................................... 160 BAUEN WIR MODELLE VON DER WELT ........................................................................... 160 ANALYTISCHER VS. EMPIRISCHER ANSATZ ............................................................ 162 BEISPIELE FUER DIE EMPIRISCHE MODELLIERUNGSMETHODE .................................. 165 STATISTIK IM UEBERBLICK ............................................................................................ 167 SCHLIESSENDE STATISTIK IN DER KL ..................................................................... 169 VON DATENTYPEN, KENNZAHLEN UND FIESEN FALLSTRICKEN ......................................... 170 WELCHE DATEN SAGEN WAS - SKALENTYPEN ...................................................... 172 BEGINNEN WIR MIT EINER EINFACHEN DATENTABELLE ......................................... 173 UNIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL ................................................................... 174 MULTIVARIATE STATISTIK AM BEISPIEL ................................................................. 177 AUF DER SUCHE NACH DER WAHRHEIT ............................................................... 180 DIE GRENZEN DER STATISTIK ............................................................................. 182 MULTIVARIATE STATISTIK IM MATHEMATISCHEN DETAIL ................................................. 183 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON ZUSAMMENHAENGEN ................... 184 STATISTISCHE VERFAHREN ZUM AUFFINDEN VON STRUKTUREN ................................ 199 ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................... 204 KAPITEL 7 KAUM ZU GLAUBEN - DIE MASCHINE LERNT RICHTIGE REGELN ....... 205 ENTSCHEIDUNGSBAEUME ............................................................................................. 206 ENTSCHEIDUNGSBAUM BASIEREND AUF MAXIMIERUNG DES INFORMATIONSGEWINNS ...................................................................................... 206 16 INHALTSVERZEICHNIS ASSOZIATIONSREGELN .................................................................................................. 217 WICHTIGE GUETEMASSE ....................................................................................... 217 EIN INTERESSANTES GUETEMASS: DIE INTERESSANTHEIT ................................................. 223 KAPITEL 8 NEURONALE NETZE - AUF DEM WEG ZUM KUENSTLICHEN GEHIRN ....................................................................... 225 DAS NEURONENMODELL .............................................................................................. 226 WIE ALLES BEGANN ............................................................................................. 228 ... UND (FAST) VOREILIG ENDETE ........................................................................... 230 DIE TOPOLOGIE VON NEURONALEN NETZWERKEN .......................................................... 234 UEBERBLICK UEBER NEURONALE LERNVERFAHREN .............................................................. 241 UEBERWACHTE LERNVERFAHREN ........................................................................... 242 UNUEBERWACHTE LERNVERFAHREN ..................................................................... 242 BESTAERKENDE LERNVERFAHREN ........................................................................... 242 HEBB SCHE LERNREGEL - DAS EINFACHSTE LERNVERFAHREN .................................. 244 DELTA-LERNREGEL ALS EINFACHES UEBERWACHTES LERNVERFAHREN .......................... 245 BACKPROPAGATION-LERNREGEL - DER STANDARD DER UEBERWACHTEN LERNVERFAHREN ................................................................................................ 247 LSTM-NETZE (ALS VERTRETER VON DEEP-LEARNING-NETZEN) .............................. 253 COMPETITIVE NETWORKS - EIN EINFACHES UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN ................................................................................................ 254 SELBSTORGANISIERENDE MERKMALSKARTEN (SOM) - EIN UNUEBERWACHTES LERNVERFAHREN DER KOENIGSKLASSE .................................................................. 256 PROBLEME DER NEURONALEN NETZE BEIM EINSATZ IN DER PRAXIS .............................. 266 GUETEMASSE NEURONALER NETZE FUER NUMERISCHE VORHERSAGEN (MODELLVORHERSAGEN) .................................................................................... 266 GUETEMASSE FUER KLASSIFIKATOREN ..................................................................... 267 PROBLEME DES GENERALISIERENS ..................................................................... 268 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................ 272 KAPITEL 9 DEEP LEARNING - DER NEUE CLOU DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ ................................................................. 275 EIN KLEINES BISSCHEN BILDVERARBEITUNG .................................................................. 276 BILDVERARBEITUNG DURCH FALTUNG ... UND NICHT FILTERUNG ................................ 277 EIN FALTUNGSKERN ZUR KANTENDETEKTION ........................................................ 280 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN) - NEURONALE FALTUNGSNETZWERKE ........... 281 LERNPHASE EINES CNN ................................................................................... 282 ANWENDUNGSPHASE EINES CNN ..................................................................... 283 KRITISCHE ANMERKUNGEN ZUM DEEP LEARNING ........................................................ 284 SO TAEUSCHT MAN EINE KL ................................................................................. 286 INHALTSVERZEICHNIS 17 TEIL III EINE BUNTE UMSETZUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ, DENN ALLE THEORIE IST GRAU.............................. 291 KAPITEL 10 IST KL NUR MATHEMATIK? ................................................................ 293 GRENZEN VON MATHEMATIK UND COMPUTERN .......................................................... 294 WAS IST EIN ALGORITHMUS? ............................................................................... 295 IST AUCH DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ ALGORITHMISCH? ................................... 297 WIE ABER KOMMT PENROSE UEBERHAUPT AUF DIE IDEE NICHT-ALGORITHMISCHER ANTEILE? ......................................................................................................... 298 IST DIE NATUR MECHANISIERBAR? - EINE PERSOENLICHE SICHTWEISE ................. 299 KANN DIE KL IRGENDWANN ALLES AUF DER WELT BERECHNEN? .............................. 300 KANN DIE KL IRGENDWANN EINMAL MEHR ALS DER MENSCH IM BEREICH DES DENKENS LEISTEN? .......................................................................................... 303 KAPITEL 11 KLUEGER ALS DIE ALTEN MEISTER - WIESO GEWINNT DIE KL IM SCHACH UND GO? .................................................................... 307 WIE KONNTE ES SO WEIT KOMMEN? ........................................................................... 307 DEEP BLUE GEWINNT IM SCHACH ............................................................................... 308 ALPHAGO GEWINNT IM GO ........................................................................................ 313 ZUGNETZWERK (POLICY NETWORK) ..................................................................... 315 BEWERTUNGSNETZWERK (VALUE NETWORK) ........................................................ 315 ALPHAZERO GEWINNT ALLES ........................................................................................ 318 ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................... 320 KAPITEL 12 MAL WAS NUETZLICHES - KL IN INDUSTRIE UND GESELLSCHAFT .......... 321 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER INDUSTRIE ................................................................. 321 IBM WATSON - EIN PARADEBEISPIEL FUER KOGNITIVE INTELLIGENZ .......................... 323 ROBOTER IN DER INDUSTRIE .............................................................................. 324 PRODUKTION, INDUSTRIE 4.0 UND INTERNET DER DINGE ....................................... 327 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN DER GESELLSCHAFT .............................................................. 332 DAS INTERNET ................................................................................................. 332 GESICHTSERKENNUNG ...................................................................................... 332 SPRACHERKENNUNG UND SPRACHSTEUERUNG .................................................... 333 SPRACH-UEBERSETZUNG .................................................................................... 334 MEDIZIN ......................................................................................................... 334 SOZIALE NETZWERKE ........................................................................................ 335 KL IN KUNST UND WISSENSCHAFT ....................................................................... 336 AUTONOME AUTOS (SELBSTFAHRENDE AUTOS) .................................................... 336 ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION ..................................................................... 344 18 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 13 UND IMMER WIEDER LERNEN - KL UND DIE DATEN UNSERER WELT .................................................................................. 347 WAS ES ALLES GIBT ....................................................................................................... 347 WOZU DIESE VERFAHREN? ................................................................................... 348 WAS IST DATA MINING? ................................................................................................ 350 DER DATA-MINING-PROZESS IN DER PRAXIS .................................................................... 351 KL ALS DIE DATA-MINING-TECHNOLOGIE DER INDUSTRIE ................................................. 354 ALLGEMEINE SITUATIONSBEWERTUNG .................................................................. 354 PRAXISBEISPIELE .............................................................................................. 357 PRAXISBEISPIEL - AUSSCHUSSRATENSENKUNG IN EINER DISKRETEN FERTIGUNG ....................................................................................................... 357 PRAXISBEISPIEL - ANALYSE VON PROZESSEIGENSCHAFTEN CHEMISCHER PROZESSE ..................................................................................... 366 PRAXISBEISPIEL - GLEICHZEITIGE OPTIMIERUNG MEHRERER ZIELGROESSEN (POLYOPTIMIERUNG) ....................................................................... 371 PRAXISBEISPIEL - KOSTENREDUKTION IM EINKAUF DURCH TEXT MINING ................................................................................................... 374 UND VIELES MEHR ............................................................................................ 378 ZUSAMMENFASSUNG ................................................................................................ 379 KL & BIG DATA - FLUCH UND SEGEN ZUGLEICH ............................................................ 382 SCHAUEN WIR ZUERST ZU FACEBOOK .................................................................. 382 BUMMER UND DAS GESETZ DER GROSSEN ZAHLEN ............................................. 384 UND NUN ZU GOOGLE ...................................................................................... 384 DA IST DER HAKEN ............................................................................................ 387 KAPITEL 14 KL ZUM ANFASSEN - ARBEITEN MIT TOOLS ........................................ 391 1. MATLAB - MATRIX LABORATORY ............................................................................. 395 2. R UND PYTHON ..................................................................................................... 396 3. KNIME - KONSTANZ INFORMATION MINER .............................................................. 397 4. TENSORFLOW - DAS KL-FRAMEWORK VON GOOGLE ................................................... 398 5. LABELME - EIN TOOL ZUM ANNOTIEREN VON BILDERN ............................................. 399 UEBERLEITUNG ZU TEIL IV ......................................... 401 TEIL IV IST DIE MASCHINE BALD KLUEGER ALS DER MENSCH UND FUEHLT SIE SICH WENIGSTENS GUT DABEI ............................ 403 KAPITEL 15 MATERIE UND GEIST - EIN NOTWENDIGER AUSFLUG IN DIE PHILOSOPHIE ........................................................... 405 WIE KLUG IST DIE KL HEUTE SCHON? ........................................................................... 405 GENERELLES NACHDENKEN UEBER DEN GEIST UND DAS BEWUSSTSEIN .......................... 412 DUALISMUS ..................................................................................................... 413 MONISMUS ..................................................................................................... 414 INHALTSVERZEICHNIS 19 EMERGENZTHEORIE .......................................................................................... 415 FUNKTIONALISMUS ............................................................................................ 415 SCHOEN PHILOSOPHIERT - UND NUN? ................................................................. 417 ANDERE MEINUNGEN ...................................................................................... 418 ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................... 419 KAPITEL 16 MIT DER LUPE INS GEHIRN GESCHAUT: BEWUSSTSEIN - WO BIST DU? ........................................................... 421 VON DER PHILOSOPHIE DES GEISTES ZURUECK ZUR EMPIRISCHEN FORSCHUNG ................. 421 WO UND WIE IST DENN NUN DIE QUALIA ABGESPEICHERT? ........................................... 422 DIE ANATOMIE NEURONALER NETZE IM MENSCHLICHEN GEHIRN 424 DIE PHYSIOLOGIE DER NEURONALEN INFORMATIONSVERARBEITUNG ........................ 426 EINE WICHTIGE DISKUSSION: WETWARE VS. HARDWARE ................................................. 431 DER GROSSE VORTEIL DER WETWARE - UNSERE HEUTIGE HARDWARE BESITZT KEINE QUALIA ............................................................................................... 433 1. DETAILLIERTE ANALYSE DES MENSCHLICHEN GEHIRNS ..................................... 434 2. MATHEMATISCHE MODELLIERUNG VON BEWUSSTSEIN UND QUALIA IM GEHIRN .................................................................................. 434 3. BESTIMMUNG DER EIGENSCHAFTEN, DIE EIN SYSTEM HABEN MUESSTE, UM BEWUSSTSEIN AUSZUPRAEGEN ........................................... 435 4. ZEIGEN, DASS DIE HEUTIGEN KL-SYSTEME DIESE EIGENSCHAFTEN NICHT BESITZEN ............................................................................................... 436 EINE HYPOTHESE: ZUR ERZEUGUNG UND NUTZUNG VON BEWUSSTSEIN BENOETIGEN WIR QUANTENPHYSIKALISCHE SYSTEME .................................................... 436 EIN BEISPIEL: DER MENSCH SIEHT NICHT NUR MIT SEINEN AUGEN ....................... 438 ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................... 442 KAPITEL 17 ZUKUENFTIGE ENTWICKLUNGEN UND ETHISCHE FRAGEN .................... 443 QUO VADIS KL ODER WARUM DIE SINGULARITAET AUSFAELLT ............................................... 444 AUSWIRKUNGEN BEI DER NICHTERKENNUNG TECHNISCHER GRENZEN DER HEUTIGEN KL-SYSTEME ............................................................... 446 DIE EVOLUTION DER SCHWACHEN KL ........................................................................... 447 DEDUKTIVE KL - DIE KL BIS GESTERN ................................................................. 447 INDUKTIVE UND KOGNITIVE KL - DIE KL DER GEGENWART ..................................... 447 NEUROMORPHE KL - DIE KL VON MORGEN ........................................................ 450 DIE EVOLUTION DER STARKEN KL ................................................................................ 453 KL AUF QUANTENCOMPUTERN ........................................................................... 453 MASCHINELLES BEWUSSTSEIN AUF QUANTENCOMPUTERN? .................................. 454 DIE DUNKLE SEITE DER KL ................................................................................ 460 WIDER ALLE TECHNIK - WIR MUESSEN UEBER ETHIK REDEN ............................................. 461 WAS HAT UNSERE GESELLSCHAFTLICHE DEBATTENKULTUR MIT KL ZU TUN? ............................................................................................... 462 UND JETZT AUCH NOCH FAKE SCIENCE ................................................................ 464 DAMIT KOMMEN WIR ZUR ETHIK ....................................................................... 465 20 INHALTSVERZEICHNIS FICTION 1: PLAEDOYER GEGEN DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DAS RISIKO VOM ENDE ..................................................................................... 469 FICTION 2: PLAEDOYER FUER DIE KUENSTLICHE INTELLIGENZ - DIE CHANCE ZUM ANFANG ............................................................................... 471 DISKUSSION ............................................................................................................... 475 TEILV DER TOP-TEN-TEIL ........................................................................... 477 KAPITEL 18 ZEHN BEGRIFFE UND EINORDNUNGEN ................................................479 DAMIT SIE DIE KL NICHT MISSVERSTEHEN .................................................................... 479 TIPPS FUER STUDENTEN ................................................................................................ 480 TIPPS FUER MANAGER .................................................................................................. 480 UND EIN KLEINER TIPP FUER POLITIKER UND INTERESSIERTE LAIEN .................................... 481 ES GIBT AUCH BIG DATA .............................................................................................. 482 EIN EINSTIEG FUER INTERESSIERTE MITHILFE DES INTERNETS ............................................. 482 WERDEN SIE AKTIV - PROBIEREN SIE SELBST MAL WAS AUS ........................................... 483 HABEN SIE FREUDE MIT KL-ANWENDUNGEN .............................................................. 484 KL IST GUT ORGANISIERT .............................................................................................. 485 FUEHREN SIE KL IN IHREM UNTERNEHMEN EIN ODER WERDEN SIE DAFUER VERANTWORTLICH ........................................................................................ 486 LITERATURLISTE ................................................................................. 489 ABBILDUNGSVERZEICHNIS ................................................................. 493 STICHWORTVERZEICHNIS ....................................................................499
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