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Über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz herrscht große Uneinigkeit unter Wissenschaftlern und Experten. Während die einen von den Aussichten auf selbstlernende Computer und Roboter begeistert sind, haben andere, wie Stephen Hawkings, Vorbehalte dagegen. Laut Stephen Hawkings könnten die Roboter den Planeten übernehmen, wenn die künstliche Intelligenz nicht richtig erforscht wird.
Vor einigen Wochen gab es einen Roboter in den Nachrichten, der Menschen, sein Haustier machen wollte. Es hätte so programmiert werden können. Eine weitere Nachricht ist, dass ein’frustrierter’ Roboter einen Menschen an einer Autofabrik in Japan tötet. Wir wissen nicht genau, welche Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zu verzeichnen sind. Wir wissen auch nicht, ob es gut wird oder ob Stephen Hawkings’ Ängste wahr werden. Unabhängig davon müssen wir die Schlagworte kennen, die in der Welt der künstlichen Intelligenz verwendet werden, damit wir Papiere im Feld studieren können und uns nicht im Labyrinth der Begriffe verlieren. Ich habe eine kleine, aber wichtige Liste von Begriffen zusammengestellt, die in der Künstlichen Intelligenz verwendet werden, so dass Sie beim nächsten Mal, wenn Sie eine Arbeit zu diesem Thema lesen, nicht nach den in der Zeitung verwendeten Wörtern suchen müssen.
Lesen: Debatte über künstliche Intelligenz.
Begriffe der Künstlichen Intelligenz
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AI: Künstliche Intelligenz; bezieht sich auf den Bereich der künstlichen Intelligenz im weiteren Sinne
Algorithmus: Sie könnten auf dieses Wort gestoßen sein, wenn Sie sich mit der Programmierung beschäftigt haben. Es bezieht sich auf eine Reihe von Anweisungen, die eine Aufgabe erledigen. In der künstlichen Intelligenz sagt der Algorithmus den Maschinen, wie sie Antworten auf verschiedene Probleme oder Fragen finden können.
Analoges Denken: Der Begriff analog bezieht sich im Allgemeinen auf nicht-digitale Daten, aber wenn es um den Bereich der KI geht, ist analoges Denken der Prozess, bei dem Menschen (Wissenschaftler) Schlussfolgerungen auf der Grundlage früherer Ergebnisse ziehen. Es ist mehr wie die Vorhersage von Aktienmärkten. Karten und Diagramme werden auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten gezeichnet und analoge Argumente werden verwendet, um die Ergebnisse eines Prozesses oder Experiments zu prognostizieren.
ANN: Künstliche Neuronennetze: Künstliche Neuronennetze bilden das Rückgrat vieler Experimente im Extrembereich des Denkens. Systeme, die komplexe Probleme nicht lösen können, werden so modifiziert, dass sie künstliche Neuronennetze so enthalten, dass sie an sich selbst denken und komplexe Probleme lösen können. Das künstliche Neuronennetz basiert auf dem biologischen Neuronennetz und ist wahrscheinlich das erschreckendste unter allen Begriffen der künstlichen Intelligenz.
Rückführung: Etwas in den Zeilen der Rückwärtskodierung. Das Ergebnis ist bereits da, aber der Prozess, um das Ergebnis zu erreichen, wird herausgefunden, indem die entsprechenden Prozesse in ein System eingespeist werden, das für KI-Zwecke bereit ist.
Rückwärtsverkettung: Klingt wie Backpropagation, aber das Ziel hier ist, herauszufinden, ob es irgendwelche Daten gibt, die als Beweis für das aktuelle Ziel verwendet werden können. Auch in diesem System arbeiten Experten von einer bereits existierenden Lösung zu Prozessen, die zur Lösung beigetragen haben, und finden dabei Hinweise, dass die Prozesse abhängig sein können.
CBR: Fallbasiertes Denken: Eine Methode, bei der Probleme auf der Grundlage ähnlicher in der Vergangenheit gelöster Fälle gelöst werden.
Tiefes Lernen: Ein Verfahren, das spezielle Algorithmen zur Modellierung und Untersuchung komplexer Datensätze verwendet; die Methode wird auch zur Herstellung von Beziehungen zwischen Daten und Datensätzen verwendet
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Vorwärtsverkettung: Ein Prozess, bei dem die Maschinen von einem bestimmten Punkt aus vorwärts studieren – unter Verwendung einer Sequenz von wenn-dann Unterprozessen, um das gewünschte Ziel zu erreichen. Ziel ist es, ein System zu finden, das für eine bestimmte Gruppe von Problemen funktioniert.
Induktiver Reaktor soning: Ein Prozess, bei dem Beweise und Datensätze verwendet werden, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dies sollte sich nicht wesentlich von der normalen Programmierung unterscheiden, da es auf bereits vorhandenen Datensätzen arbeitet, anstatt diese zu konstruieren. Der Prozess der Datenerhebung und -aggregation wird als Data Mining bezeichnet und induktives Denken verwendet die durch Data Mining erzeugten Datensätze.
Maschinelles Lernen: Ein weiterer der beängstigenden Begriffe, die in der künstlichen Intelligenz verwendet werden, bezieht sich auf Maschinen, die agieren, ohne mit Programmen gefüttert zu werden, um Aufgaben auszuführen. Das maschinelle Lernen kommt hinzu und verbessert sich mit zunehmender Lebensdauer des Systems. Es nutzt die in der Vergangenheit erzielten Ergebnisse, um für aktuelle Ziele zu handeln.
NLP – Natürliche Sprachverarbeitung: Ein weiterer populärer Begriff in der künstlichen Intelligenz, die natürliche Sprachverarbeitung, basiert auf Spracherkennung oder gestenbasierten Eingaben. Hier geht es darum, die menschliche Sprache als Befehle zu verstehen. Je mehr Sie mit der Maschine über NLP interagieren, desto besser wird es, Ihre Befehle zu verstehen und zu verarbeiten.
Beschneiden: Der Prozess der Bereinigung von Code, so dass unerwünschte Lösungen eliminiert werden können. Aber mit der Reduzierung des Codes (Beschneiden) ist die Anzahl der Entscheidungen, die von Maschinen getroffen werden können, begrenzt.
Starke KI: Stark bezieht sich auf den Bereich der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, den KI-Maschinen hirnähnliche Kräfte zu verleihen; in der Tat arbeitet sie daran, Maschinen so intelligent wie die Menschen zu machen
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Schwache KI: Die meisten der heute auf dem Markt befindlichen KI-Systeme sind schwache KI (künstliche Intelligenz). Schwache KI-Maschinen können immer noch ihre eigenen Entscheidungen auf der Grundlage von Argumenten und vergangenen Datensätzen treffen.
Das sind nach meinem Verständnis die wichtigsten Begriffe der künstlichen Intelligenz.
Lesen Sie: Fakten und Mythen zur Künstlichen Intelligenz: Schwache KI, Starke KI & Super KI.
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