Wie die Künstliche Intelligenz
zur Intelligenz kommt

Einblick in eine aktuelle Technologie

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Titel

Hans Rudolf Straub:
Wie die Künstliche Intelligenz zur Intelligenz kommt
Einblick in eine aktuelle Technologie

In dieser allgemein verständlich geschriebenen Aufsatzsammlung werden die grundsätzlichen Prinzipien und Unterschiede der verschiedenen KI-Formen dargestellt. Ausgehend von ihrer jeweiligen Funktionsweise werden ihre Vorteile und Schwächen diskutiert; und auch die Frage, woher ihre Intelligenz kommt, wird beantwortet.

2. Auflage , St. Gallen 2021 (ZIM): 86 S. / 21 x 15 cm / 19 Abb.
ISBN 978-3-905764-11-6 / SFr. 19.00 UVP / € 19.00

→ Leseprobe ...

→ Internetseite des Autors zum Buch

* * * Auslieferung: August 2021 * * *

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Kurzbeschreibung

Haben Sie sich schon gefragt, woher die Intelligenz in der künstlichen Intelligenz stammt? Die Künstliche Intelligenz, etwa in Suchmaschinen oder Programmen zur Gesichtserkennung ist ja nichts anderes als ein Computerprogramm, das vorgängig mit Daten gefüttert worden ist. Ein raffiniertes und komplexes Programm zwar, aber letztlich nichts als ein Automat, eine Maschine. Und diese Maschine verhält sich intelligent. Wie kann das sein?

Nun, darauf gibt es durchaus eine Antwort. Basierend auf meiner Berufspraxis im Bereich des NLP (Natural Language Processing) und der automatisierten Zuweisung von medizinischen Codes (ICD, CHOP, OPS, SNOMED) zu Freitexten, habe ich eine Serie von Blogbeiträgen im Web publiziert, die nun in Buchform erscheinen.

Die Beiträge stellen verschiedene Formen von KI vor und erklären kurz ihre prinzipiellen Wirkungsweisen. Für jede vorgestellte KI-Form wird gezeigt, an welcher Stelle und wie die benötigte Intelligenz zum Programm hinzu kommt. Selbstverständlich unterscheiden sich Taschenrechner, Suchmaschinen, regelbasierte NLP-Systeme und Deep Learning Systeme (Schach, Go) in dieser Beziehung deutlich.

Was aber sind die Konsequenzen dieser Programme und ihres Einsatzes? Was können sie? Und was bewirken sie? Und was ist der Unterschied zur menschlichen, also zur biologischen Intelligenz?

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Author:

Hans Rudolf Straub erkundet und bearbeitet seit 30 Jahren Themen der Semantik, Computerlinguistik und Philosophie. Als ausgebildeter Arzt begann er 1981 zu programmieren. Er gründete und leitete die Firma Semfinder AG, und seine Programme zur Freitext-Interpretation werden in hunderten von Krankenhäusern verwendet.

info@hrstraub.ch
https:// hrstraub.ch /
https:// hrstraub.ch / kuenstliche-intelligenz-uebersichtsseite

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Inhaltsübersicht


	Vorwort	5
	Inhaltsverzeichnis	7
	Abbildungen	11
1	Zur KI: Schnaps und Panzer	13
2	Die korpusbasierte KI überwindet ihre Schwächen	17
3	Die Herausforderungen an die regelbasierte KI	21
4	Präzisierung der Herausforderungen an die regelbasierte KI	25
5	Die drei Neuerungen der regelbasierten KI	27
6	Vergleich der Entwicklung der beiden KI-Methoden	33
7	Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?	35
8	Korpusbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?	37
9	Was der Korpus weiss – und was nicht	43
10	Die Intelligenz in der Suchmaschine	47
11	Wie real ist das Wahrscheinliche?	51
12	Spiele und Intelligenz (1): Jassen und Schach	55
13	Spiele und Intelligenz (2): Deep Learning	61
14	Übersicht über die KI-Systeme	67
15	Wo in der Künstlichen Intelligenz steckt nun die Intelligenz?	75
16	Künstliche und natürliche Intelligenz: Der Unterschied	79
17	Nachwort	83

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Inhaltsverzeichnis (detailliert)



	Vorwort			5

	Inhaltsverzeichnis			7

	Abbildungen			11

1	Zur KI: Schnaps und Panzer			13
		KI im letzten Jahrhundert		13
		KI-1: Schnaps		13
		KI-2: Panzer		14
		Regelbasiert versus korpusbasiert		16

2	Die korpusbasierte KI überwindet ihre Schwächen			17
		Wie funktioniert die korpusbasierte KI?		17
		Die Bedeutung des Datenkorpus für die korpusbasierte KI		19
		Die Herausforderungen an die korpusbasierte KI		20
		Der Erfolg der korpusbasierten KI		20

3	Die Herausforderungen an die regelbasierte KI			21
		Regelbasiert im Vergleich zu korpusbasiert		21
		Herausforderung 1: Unterschiedliche Mentalitäten		21
		Herausforderung 2: Wo finde ich die Experten?		22
		Herausforderung 3: Schiere Menge an nötigen Detailregeln		22
		Herausforderung 4: Komplexität		23

4	Präzisierung der Herausforderungen an die regelbasierte KI			25
		Die regelbasierte KI ist im Hintertreffen		25
		Übersicht über die Herausforderungen		25
		Für die Regeln braucht es einen Raum und einen Kalkulus		26
		Drei Neuerungen		26

5	Die drei Neuerungen der regelbasierten KI			27
		Haben die neuronalen Netze die regelbasierten Systeme abgehängt?		27
		In welcher Sackgasse steckt die regelbasierte KI?		27
		Punkt 1: Semantik als eigenständiges Wissensgebiet erkennen		27
		Punkt 2: Komplexe Begriffsarchitekturen verwenden		29
		Punkt 3: Eine offene und flexible Logik (NMR) einbeziehen		30
		Fazit		31

6	Vergleich der Entwicklung der beiden KI-Methoden			33
		Zwei KI-Methoden und ihre Herausforderungen		33
		Was wurde seit den 90er-Jahren verbessert?		33
		Verbreitung der KI-Methoden im Verlauf der Zeit		34

7	Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?			35
		Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert		35
		Aufbau eines regelbasierten Systems		35
		Wo sitzt nun die Intelligenz?		36

8	Korpusbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?			37
		Vorbemerkung		37
		Schritt 1: Erstellung der Datensammlung		37
		Schritt 2: Bewertung des Korpus		38
		Schritt 3: Training des neuronalen Netzes		40
		Schritt 4: Anwendung		41
		Fazit		42

9	Was der Korpus weiss – und was nicht			43
		Die Erstellung des Korpus		43
		Der Zufall regiert im zu kleinen Korpus		44
		Raupen- oder Radpanzer?		44
		Fazit		45

10	Die Intelligenz in der Suchmaschine			47
		Wie kommt die Intelligenz in die Suchmaschine?		47
		Trick 1: Lass die Kunden den Korpus trainieren		47
		Trick 2: Bewerte die Kunden dabei mit		48
		Konsequenzen		48

11	Wie real ist das Wahrscheinliche?			51
		Was nicht im Korpus ist, ist für die KI unsichtbar		51
		Das neuronale Netz bewertet nach Wahrscheinlichkeit		51
			Ausgangslage	51
			Beispiel	52
			Ist das aber sicher so?	52
		Fazit für unsere Suchmaschine		53
		Fazit für die korpusbasierte KI generell		53

12	Spiele und Intelligenz (1): Jassen und Schach			55
		Schach oder Jassen, was erfordert mehr Intelligenz?		55
		Gemeinsamkeiten		55
			(a) Klares Spielfeld	55
			(b) Klare Spielregeln	55
			(c) Klarer Spielverlauf (Zeitverlauf)	56
			(d) Klares Spielziel	56
		Unterschiede		56
			(e) Eindeutige Ausgangssituation?	56
			(f) Verdeckte Informationen?	56
			(g) Wahrscheinlichkeiten und Emotionen (Psychologie)	57
			(h) Kommunikation	57
			(i) Der legale Graubereich	58
		Fazit		59

13	Spiele und Intelligenz (2): Deep Learning			61
		Go und Schach		61
		Go und Deep Learning		62
			Regel- oder korpusbasiert – oder ein neues, drittes System?	62
			Deep Learning ist korpusbasiert	62
			Die Bewertung der Korpuseinträge	63
		Natürliche Grenzen des Deep Learning		63
			1. Ein geschlossenes System	63
			2. Ein klar definiertes Ziel	64
		Fazit		65

14	Übersicht über die KI-Systeme			67
		A: Regelbasierte Systeme		67
			A1: Einfacher Automat (Typ Taschenrechner)	67
			A2: Wissensbasiertes System	68
		B: Korpusbasierte Systeme		70
			Drei Untertypen der korpusbasierten KI	72
			B1: Typ Mustererkennung	72
			B2: Typ Suchmaschine	72
			B3: Typ Deep Learning	73
		C: Hybride Systeme		73

15	Wo in der Künstlichen Intelligenz steckt nun die Intelligenz?			75
		(a) Regelbasierte Systeme		75
		(b) Konventionelle korpusbasierte Systeme (Mustererkennung)		75
		(c) Suchmaschinen		75
		(d) Spielprogramme (Schach, Go, usw.) / Deep Learning		76
		Fazit		77

16	Künstliche und natürliche Intelligenz: Der Unterschied			79
		Was ist wirkliche Intelligenz?		79
		Schach und Go sind geschlossene Systeme		79
		Mustererkennung: Offenes oder geschlossenes System?		80
		Gibt es Intelligenz ohne Absicht?		81

17	Nachwort			83
		KI umfasst mehr als nur neuronale Netze		83
			Neuronale Netze sind potent	83
			Korpus- oder regelbasiert?	83
		Die Möglichkeiten der neuronalen Netze sind beschränkt		84
			Intransparenz	84
			Kleiner Differenzierungsgrad	84
		Was hat die biologische der künstlichen Intelligenz voraus?		85
			Das Unwahrscheinliche einbeziehen	85
			Detaillierter differenzieren	85
			Transparenz suchen	85
			Kontext bewusst wählen	85
			Zielorientiert denken	86
		Fazit in einem Satz		86

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