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Das Wesen der künstlichen Intelligenz – Teil 1

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Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites und sich schnell entwickelndes Gebiet, das viele verschiedene Bereiche umfasst, darunter Maschinelles Lernen, die Computersprachverarbeitung und die kognitive Simulation. Die KI hat sich seit ihren Anfängen in den 1950er Jahren erheblich weiterentwickelt und ist heute in vielen Anwendungen zu finden, darunter Sprach- und Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungen in Online-Diensten.

In den letzten Jahren haben sich die Fortschritte in der KI beschleunigt, insbesondere dank der Verfügbarkeit von großen Datenmengen und der Verbesserung von Algorithmen und Hardware. Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, hat sich als sehr wirksam für die Behandlung von großen und komplexen Datenmengen erwiesen und wurde in vielen Anwendungen erfolgreich eingesetzt, darunter die Sprach- und Bilderkennung.

Einige der wichtigsten Veröffentlichungen zur Geschichte und Entwicklung der KI sind etwa :

  • „The Early History of Artificial Intelligence“ von Nils Nilsson (AI Magazine, Vol. 28, No. 4, 2007)
  • „A Brief History of Artificial Intelligence“ von Michael L. Littman (Foundations and Trends in Machine Learning, Vol. 2, No. 1, 2008)
  • „The History of Artificial Intelligence“ von Barbara Grosz (AI Magazine, Vol. 36, No

Die Idee, Maschinen das Denken beizubringen, geht auf die griechischen Philosophen zurück, die sich mit der Frage beschäftigten, ob es möglich ist, künstliche Wesen zu schaffen, die menschenähnlich denken und handeln. In der modernen Geschichte gibt es jedoch mehrere Meilensteine, die als Beginn der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet werden können.

Einer der frühesten Versuche, eine Maschine das Denken beizubringen, war die „Analytical Engine“ von Charles Babbage in den 1830er Jahren. Diese Maschine war zwar nicht in der Lage, selbstständig zu denken, aber sie konnte logische Operationen ausführen und war damit der Vorläufer von modernen Computern.

Kurt Gödel war ein österreichischer Mathematiker und Philosoph, der vor allem durch seine Unvollständigkeitstheoreme bekannt geworden ist. Diese Theoreme besagen, dass es in jedem formalisierten axiomatischen System wahre Aussagen gibt, die nicht bewiesen werden können. Gödel hat sich auch mit der Frage beschäftigt, ob Maschinen das Denken erlernen können und ob sie in der Lage sind, menschenähnlich zu denken.

Gödel hat in seinem Essay „Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I“ (1931) argumentiert, dass es unmöglich ist, ein System von Regeln und Axiomen zu schaffen, das alle wahren Aussagen über die Mathematik enthält. Daraus folgt, dass es unmöglich ist, eine Maschine zu schaffen, die in der Lage ist, alle wahren Aussagen über die Mathematik zu verstehen und zu beweisen.

Gödel hat auch argumentiert, dass es unmöglich sei, eine Maschine zu schaffen, die in der Lage ist, menschenähnlich zu denken, da das menschliche Denken nicht vollständig durch Regeln und Axiome beschrieben werden kann. Er glaubte, dass das menschliche Denken von Intuitionen und Kreativität angetrieben wird, die nicht durch formale Systeme erfasst werden können.

Einige der wichtigsten Veröffentlichungen von Kurt Gödel dazu sind:

  • „Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I“ (1931)
  • „Über die Vollständigkeit des Logikkalküls“ (1930)
  • „Eine Interpretation des Intuitionismus“ (1933)

Ein weiterer wichtiger Meilenstein war der „Turing Test“ von Alan Turing in den 1950er Jahren, der als Maßstab dafür diente, ob eine Maschine in der Lage ist, menschenähnlich zu denken. Der Turing Test besteht darin, dass ein menschlicher Prüfer durch eine Textkonversation versucht, herauszufinden, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine kommuniziert. Wenn der Prüfer nicht in der Lage ist, die Maschine von einem Menschen zu unterscheiden, gilt das KI-System als „intelligent“.

Ebenfalls wichtig in der Entwicklung der KI war das „General Problem Solver“ (GPS)-Programm von Allen Newell und Herbert Simon in den 1950er Jahren, das in der Lage war, Probleme zu lösen, indem es mögliche Lösungen auf verschiedene Weise ausprobierte.

Dem folgte das „Expert System“ MYCIN in den 1970er Jahren, das in der Lage war, Diagnosen auf der Grundlage von Regeln und Kenntnissen von Experten zu stellen.

In den 1980er Jahren entwickelten sich die ersten maschinellen Lernverfahren, die es ermöglichten, dass Computer ohne explizite Programmierung lernen konnten. Ein wichtiges Beispiel hierfür ist das neuronale Netzwerk-Modell von Frank Rosenblatt. In den 1990er Jahren wurden neuronale Netzwerke zusammen mit dem sogenannten „Backpropagation“-Algorithmus verbessert, was zu einer weiteren Verbesserung der Fähigkeiten von KI-Systemen im maschinellen Lernen führte.

Zu Teil 2

Salvatore Giacomuzzi