Sie haben schon oft von Künstlicher Intelligenz gelesen, finden das Thema spannend und wollen mehr darüber erfahren? Dann ist dieses Buch genau das richtige für Sie. Extra für Laien geschrieben erklärt Ihnen Professor Ralf Otte, was es mit Künstlicher Intelligenz auf sich hat. Er erläutert systematisch und allgemein verständlich die technischen Grundlagen und geht auf aktuelle Anwendungen und neue Möglichkeiten in der Zukunft ein. Zudem führt er Sie in wichtige gesellschaftliche und philosophische Fragen ein, die die Künstliche Intelligenz mittlerweile aufwirft.

Autorentext
Dr. Ralf Otte ist Professor für Automatisierung und Künstliche Intelligenz an der Technischen Hochschule Ulm und dort unter anderem verantwortlich für die Ausbildung "Künstliche Intelligenz und Softcomputing" in den Masterstudiengängen«. Er besitzt eine über 25-jährige Praxiserfahrung bei der Umsetzung von KI-Projekten in Industrie und Gesellschaft. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich des maschinellen Bewusstseins.

Inhalt

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 F…