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Allgemeinbildung Künstliche Intelligenz. Risiko und Chance für Dummies

Allgemeinbildung Künstliche Intelligenz. Risiko und Chance für Dummies

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Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.03.2021

Verlag

Wiley-VCH

Seitenzahl

256

Maße (L/B/H)

21.8/13.9/1.7 cm

Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.03.2021

Verlag

Wiley-VCH

Seitenzahl

256

Maße (L/B/H)

21.8/13.9/1.7 cm

Gewicht

332 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-527-71723-1

Herstelleradresse

Wiley-VCH GmbH
Boschstr. 12
69469 Weinheim
Deutschland
Email: cs-germany@wiley.com
Url: www.wiley-vch.de
Fax: +49 6201 606328

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  • Allgemeinbildung Künstliche Intelligenz. Risiko und Chance für Dummies

  • Über den Autor 9

    Einführung 19

    Über dieses Buch 19

    Konventionen in diesem Buch 20

    Törichte Ansichten über den Leser 21

    Wie dieses Buch aufgebaut ist 21

    Teil I: Ganz schön clever (Kapitel 1 bis 3) 21

    Teil II: Die Intelligenz in der Maschine - Vom Denken und Lernen (Kapitel 4 bis 8) 22

    Teil III: Die KI erobert die Welt (Kapitel 9 und 10) 22

    Teil IV: Die Zukunft steht nicht mehr in den Sternen - Chance und Risiko der Künstlichen Intelligenz (Kapitel 11 und 12) 23

    Teil V: Der Top-Ten-Teil 23

    Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 23

    Wie geht es nun weiter? 24

    Teil I: Ganz schön clever 25

    Kapitel 1 Einführung in das Thema 27

    Das verstehen wir unter Intelligenz 28

    Intelligenz definieren 28

    Intelligenz als Blackbox-Konzept 29

    Klassifikation der Künstlichen Intelligenz 35

    Schwache KI vs Starke KI 36

    Künstliche Intelligenz - Wie konnte es so weit kommen 38

    Wie will man Denken nachbilden? 39

    Die Vorentwicklungen zur KI 41

    Die Geburtsstunde der KI 42

    Kapitel 2 Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 45

    So viel Chaos um Begriffe 45

    Was ist Wissen? - Ein erster Erklärungsversuch 46

    Was ist Wahrheit? 46

    Daten - Die Rohstoffe der KI 48

    Unsere Definition für Daten 48

    Von Wissen und Halbwissen 52

    Weiterführende Erklärungen zur Bedeutung von Informationen 53

    So generiert die KI echtes Wissen 55

    Warum die KI keine Witze versteht 55

    Fazit - Was wollen wir uns merken? 56

    Alles digital oder was ... - die grosse Digitalisierungswelle als Voraussetzung der KI 57

    Warum man Angst, Freude oder Hunger nicht digitalisieren kann 60

    Der Nutzen der Digitalisierung am Beispiel 62

    Der Mensch speichert sein Wissen nicht digital 63

    Der Unterschied zwischen Gehirn und Digitalcomputer _64

    Kapitel 3 Wie intelligent ist eigentlich die Künstliche Intelligenz? 67

    Wie klug ist die KI heute? 67

    Die angemessene Intelligenz - Intelligenzstufe I1 68

    Die lernende Intelligenz - Intelligenzstufe I2 69

    Die kreative Intelligenz - Intelligenzstufe I3 71

    Die bewusste Intelligenz - Intelligenzstufe I4 79

    Die selbstbewusste Intelligenz - Intelligenzstufe I5 81

    Einordnung der KI im Rahmen der verschiedenen Intelligenzstufen und Anmerkungen zu Bots 82

    Was ist ein Bot? 82

    Eine Definition für KI-Systeme, die wir in diesem Buch treffen wollen 83

    Der Turing-Test 83

    Was ist ein Turing-Test? 84

    Wie funktioniert der Test? 85

    Chatbots, soweit das Auge reicht 85

    Das chinesische Zimmer und Probleme der Semantik 88

    Zusammenfassung 89

    Teil II: Die Intelligenz in der Maschine -Vom Denken und Lernen 91

    Kapitel 4 Automatische Erzeugung von Wissen 93

    Wissenserwerb durch logisches Denken 94

    Die Deduktion 94

    Die Abduktion 96

    Wissenserwerb durch Lernen - die Induktion 98

    Das Lernen von Regeln 98

    Das Lernen von Funktionen und Modellen 99

    Maschinelles Lernen, Data Mining und Data Science - Wir erkennen erste Grenzen 100

    Bonitätsprüfung 102

    Expertensysteme 103

    Zusammenfassung 104

    Kapitel 5 Logisches Denken auf Maschinen 105

    Was ist Kognition? 105

    Die Grundlagen der Logik 106

    Die Logik des Altertums 106

    Aussagenlogik 107

    Grundbausteine der Logik 108

    Die Implikation und die Deduktion 111

    Deshalb kann ein Computer korrekt schlussfolgern 113

    Das Deduktionstheorem der Aussagenlogik 114

    Implementierung der Aussagenlogik auf einem Computer 115

    Warum reicht die Aussagenlogik nicht 116

    Höhere Logiken 118

    Prädikatenlogik 119

    Auch in der Prädikatenlogik kann man korrekt schlussfolgern 120

    Probleme der Wahrheitsfindung auf einem Computer 122

    Prädikatenlogik 1 Ordnung 122

    Prädikatenlogik 2 Ordnung 123

    Zusammenfassung und Grenzen der klassischen Logik 126

    Kapitel 6 Automatisiertes Lernen auf Maschinen 129

    Maschinelles Lernen 130

    Was ist maschinelles Lernen? 130

    Data Mining - So lernt man auf Daten 131

    Der einfachste empirische Zusammenhang: Korrelationen 133

    Eine Warnung an alle Freunde der Korrelation 134

    Modelle über die Welt 135

    Die Mathematik der Modellierung 137

    Von theoretischen zu empirischen Modellen und wieder zurück 139

    Empirische Modellbildung bei Ihrer Hausbank 140

    Kapitel 7 Die Maschine lernt richtige Regeln 143

    Entscheidungsbäume 143

    Empirische Regelbildung für das Marketing 146

    Beispiel: Regeln zur Erhöhung des Abverkaufs von Zahncreme in einem Supermarkt 147

    Assoziationsregeln 149

    Kapitel 8 Neuronale Netze - Auf dem Weg zum künstlichen Gehirn 153

    Die KNN sind Simulatoren 153

    Das Neuronenmodell 154

    Die Mathematik Künstlicher Neuronen 156

    Wie alles begann ... das binäre Neuron 157

    Vom binären zum kontinuierlichen Neuron 158

    Die Topologie von neuronalen Netzwerken 159

    So arbeitet ein neuronales Netzwerk 159

    Mathematische Grundlagen neuronaler Lernverfahren 162

    Lernverfahren der Praxis - Hinweise zu Backpropagationund Deep Learning-Netzen 166

    Zusammenfassung und Grenzen des maschinellen Lernens 168

    Teil III: Die Künstliche Intelligenz erobert die Welt 171

    Kapitel 9 Unüberwindbare Hürden für die Künstliche Intelligenz 173

    Auf der Suche nach der Wahrheit 173

    Das Paradox des Maschinellen Lernens 175

    Die Bewusstseinsgrenze der heutigen KI 177

    Die Physikalische-Symbol-System-Hypothese (PSSH) von Newell und Simon 177

    Eine weitere These der KI-Szene: Bewusstsein als Epiphänomen 178

    Eine These des Autors 178

    Eine weitere These des Autors: Künstliche Intelligenz auf Digitalcomputern kommt bald an ihr natürliches Ende 180

    Kapitel 10 Künstliche Intelligenz in Industrie und Gesellschaft 181

    Künstliche Intelligenz in der Industrie 181

    Roboter in der Industrie 182

    Industrie 4.0 und Internet der Dinge 183

    Künstliche Intelligenz in der Gesellschaft 185

    KI und Spiele 185

    Das Internet und soziale Netzwerke 186

    Spracherkennung und Sprachsteuerung 187

    Sprachübersetzung 188

    KI in der Medizin 188

    KI in Kunst und Wissenschaft 190

    Autonome Autos (Roboterautos) - und ihr wahrscheinliches Scheitern 191

    KI, das Internet & Big Data - Fluch und Segen zugleich 197

    Facebook 197

    Google 198

    Internetfirmen 200

    KI zur Überwachung von Personen 202

    Gesichtserkennung 202

    Die Detektion von Gefährdern, Terroristen und unschuldigen Bürgern 203

    Pre-Crime - Verbrechen bekämpfen, bevor sie entstehen 206

    KI und Gedankenlesen 206

    Zusammenfassung zu den Anwendungen 210

    Teil IV: Die Zukunft steht nicht mehr in den Sternen - Chance und Risiko der Künstlichen Intelligenz 213

    Kapitel 11 Der Geist in der Maschine 215

    Eine Hypothese: Zur Erzeugung von Bewusstsein benötigen wir wahrscheinlich die Quantenphysik 217

    Was ist Qualia? 218

    Der Mensch sieht nicht nur mit seinen Augen 218

    Zusammenfassung, technische Hürden und Ausweg für die Künstliche Intelligenz 222

    Das Paradox der Künstlichen Intelligenz 223

    Kapitel 12 Zukünftige Entwicklungen und ethische Fragen 227

    Die Evolution der Schwachen KI 227

    Deduktive KI - Die schlussfolgernde KI von gestern 227

    Induktive und Kognitive KI - Die lernende und denkende KI der Gegenwart 228

    Neuromorphe KI - Die Hardware-KI von morgen 228

    Quanten-KI - Die maschinenbewusste KI von übermorgen 230

    Die Evolution der Starken KI 231

    Wir müssen über Ethik reden 232

    Was ist Ethik? 232

    Grosse Gefahren und Risiken der KI 233

    Wir brauchen einen regelmässigen KI-TÜV 234

    Zusammenfassung und Fazit 235

    Teil V: Der Top-Ten-Teil 237

    Kapitel 13 Zehn heisse Tipps für meine Leser 239

    1 - Damit die KI nicht Science Fiction wird 239

    2 - Tipps für Schüler 240

    3 - Tipps für den nicht-studierten Laien 240

    4 - Tipps für den studierten Laien 241

    5 - Tipps für Manager 241

    6 - Tipps für Politiker 241

    7 - Es gibt auch Big Data 242

    8 - Probieren Sie selbst mal was aus 242

    9 - Lesen Sie jedes Jahr ein Büchlein über die KI 243

    10 - Führen Sie KI in Ihrem Unternehmen ein 244

    Und nun mein Tipp für ALLE 244

    Stichwortverzeichnis 247