Dieser Wettbewerb um Aufmerksamkeit ist also nachweislich mit ökonomischen Aspekten verbunden. Bezogen auf die Welt des Digitalen, die Verlinkung von Webseiten, die Nutzung sozialer Netzwerke, Cloud Computing und der Anwendung künstlicher Intelligenz etc. kommt es dabei zu einem Lock-in Effekt, der es erschwert, diese Mechanismen zu vermeiden oder ihnen zu widerstehen. Die kurzfristig sichtbaren Vorteile […]
Fast ein dreiviertel Jahrhundert ist seit der Veröffentlichung von Alan Turings Paper „Computing Machinery and Itelligence (1950)“ vergangen, in dessen erstem Kapitel er das „Imitation Game“ beschreibt. Ein Frage und Antwort Spiel, bei dem ein Mensch Fragen stellt und jeweils ein Mensch oder ein Computer Antworten gibt. Würde von dem fragenden Menschen eine Antwort des […]
Im Gegensatz zur schwachen künstlichen Intelligenz wird als starke künstliche Intelligenz (auch Superintelligenz, oder engl.: strong AI oder Artificial General Intelligence AGI ) ein lernfähiges System bezeichnet, das die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie Menschen erreichen kann. Theory of Mind Während die zuvor beschrieben KI-Systeme bereits allgegenwärtig sind, auch wenn an weiteren Verbesserungen laufend gearbeitet wird, […]
Schwache künstliche Intelligenz (engl.: weak AI oder artificial narrow intelligence ANI ) ist das, was heute bereits in vielen Anwendungen und Geräten als Lösung konkreter Probleme zu finden ist. Die zugrunde liegenden Methoden greifen auf Regeln aus Mathematik, Statistik und Informatik zurück. So sind diese Systeme in der Lage, eindeutig definierte Aufgaben sehr schnell zu […]
Die Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz ist nicht unbedingt eine Angelegenheit des aktuellen Jahrhunderts. Seit es Ideen gibt, bestimmte Aufgaben von Computern erledigen zu lassen, wird daran gearbeitet, diese Art von Lösungen zu optimieren. Mathematische Theoreme und die Entwicklung von Computern bewirkten, dass Ende der 1940er-Jahre neue Forschungsrichtungen entstanden, innerhalb derer Wissenschafter sich die Fragen stellten, […]
Reinforcement Learning (Michalski u. a., 1983) – oder verstärkendes Lernen ist analog zu der Art des Lernens aufgebaut, wie wir Menschen es kennen. Das lernende System wird bei Erfolg belohnt, anderenfalls, sollte das Ergebnis nicht der Erwartung entsprechen, bestraft. Diese Art des Lernens erfordert die Definition einer Umwelt, innerhalb der ein Agent – Robot, Automat […]
Je größer die Menge der auszuwertenden Daten ist, desto größer die Wahrscheinlichkeit, zu validen Aussagen zu gelangen. In Anlehnung an das „Gesetz der großen Zahl“ (Füllsack, 2011, S. 247) wird dabei genutzt, dass mit der Anzahl von Wiederholungen das Vorkommen eines bestimmten Ereignisses höher wird. Dieser sogenannte Streuungseffekt ist vergleichbar mit dem Einsatz einer Schrotflinte […]
Die Grundlagen für maschinelles Lernen entstammen einer Zeit, in der man sich bereits mit Rechenmaschinen beschäftigte. So hatte schon Gottfried Wilhelm Leibnitz im 17. Jahrhundert eine solche Maschine konstruiert und in diesem Zusammenhang gemeint: „Es ist unwürdig, die Zeit von hervorragenden Leuten mit knechtischen Rechenarbeiten zu verschwenden, weil mit dem Einsatz einer Maschine auch der […]
Bei psychologischen Tests wird eine Kombination sieben Faktoren geprüft, wobei sich die Fragen in der Regel an Problemlösungen orientieren. Abhängig von der Testumgebung und der beabsichtigten Diagnostik werden die Wertigkeiten einzelner Ergebnisse in ein Gesamtbild eingebunden. Da auch in diesem Zusammenhang die Auswirkung von struktureller Selbstreferenz und Path Dependence zutage tritt, ist verständlich, dass sich […]
Dem Begriff der Intelligenz wird seit der Auseinandersetzung mit künstlicher Intelligenz und den damit verbundenen Diskussionen im technischen und ökonomischen Kontext wesentlich größere Aufmerksamkeit zuteil als früher. Eigentlich gibt es bis heute keine klare Definition dafür. Allgemein geht man davon aus, dass ein gewisses Maß an Fähigkeit zur Lösung von Aufgaben mit Intelligenz verbunden wird. […]
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