Dieses Werk befasst sich mit den wesentlichen historischen Einflussfaktoren, die zur Entwicklung moderner Künstlicher Intelligenz (KI) geführt haben. Im Fokus steht dabei das Verständnis von Intelligenz im zeitlichen Verlauf. Es geht weniger um eine technische Betrachtung, sondern um menschliche Einflussfaktoren mit deren situativen und zeitgemäßen Verständnis von künstlicher Intelligenz.
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) ist einer der wichtigsten Trends in der Digitalisierung und in der modernen Welt nicht mehr wegzudenken. Längst hat sie sich in vielen Bereichen wie zum Beispiel in Medizin, Mobilität, Sprachassistenz und anderen etabliert. Im Gegensatz zu klassischen Programmierparadigmen werden neue Wege und Möglichkeiten der Problemlösung ermöglicht. Mit künstlichen neuronalen Netzen und leistungsfähiger Hardware wird versucht, das menschliche Gehirn und dessen Entscheidungsfindung nachzuahmen.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Problemstellung
- 1.2. Zielsetzung und Methodik
- 2. Theoretische Grundlagen / Stand der Forschung
- 2.1. Bis 1955: Grundlagen und Alan Turings arbeiten
- 2.2. 1956-1968: Dartmouth Conference und erste Schritte
- 2.3. 1969-1974: Erster Al-Winter
- 2.4. 1975-1986: Verbreitung der Expertensysteme
- 2.5. 1987-1995: Zweiter Al-Winter
- 2.6. 1996-2011: Wachstum von Rechenleistung und verfügbaren Daten
- 2.7. Ab 2012: Modernes Machine Learning
- 3. Methodik und Untersuchungsverfahren
- 4. Untersuchung und Intelligenzverständnis im zeitlichen Verlauf
- 5. Interpretation
- 6. Zusammenfassung und Ausblick
- 7. Literaturverzeichnis
- 8. Internetquellen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit zielt darauf ab, die historische Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext des sich wandelnden Intelligenzverständnisses zu untersuchen. Die Arbeit soll die menschlichen Einflussfaktoren hervorheben, die maßgeblich zur Entwicklung von KI in ihrer heutigen Form beigetragen haben.
- Historische Einflussfaktoren auf die KI-Entwicklung
- Entwicklung des Intelligenzverständnisses im Zeitverlauf
- Rekonstruktion der situativen Entscheidungsumfelder in der KI-Historie
- Bedeutung der situativen Intelligenzinterpretation für die Entscheidungen in der KI-Entwicklung
- Einfluss von Meilensteinen und Ereignissen auf die Fortschritte in der KI
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung
Dieses Kapitel stellt die Problemstellung der Arbeit dar, die auf die unzureichende Einbeziehung des situativen Intelligenzverständnisses in der historischen KI-Forschung hinweist. Es definiert die Zielsetzung und Methodik der Arbeit, die sich auf die Analyse von menschlichen Einflussfaktoren und die Rekonstruktion der situativen Entscheidungsumfelder fokussiert. - Kapitel 2: Theoretische Grundlagen / Stand der Forschung
Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die wichtigsten Meilensteine der KI-Entwicklung, die in chronologischer Reihenfolge präsentiert werden. Dabei werden die Phasen der Euphorie, der Stagnation und der wiedererwachten Begeisterung für KI beleuchtet. - Kapitel 3: Methodik und Untersuchungsverfahren
Dieses Kapitel beschreibt die methodischen Vorgehensweisen und Untersuchungsverfahren, die in der Arbeit angewandt werden, um die historischen Ereignisse und die situativen Entscheidungsumfelder zu analysieren. - Kapitel 4: Untersuchung und Intelligenzverständnis im zeitlichen Verlauf
Dieses Kapitel untersucht die Entwicklung des Intelligenzverständnisses im Kontext der KI-Historie und beleuchtet die Veränderungen in der Interpretation des Begriffs im Zeitverlauf.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz (KI), Intelligenzverständnis, Historische Entwicklung, Einflussfaktoren, Entscheidungsfindung, Meilensteine, Al-Winter, Expertensysteme, Machine Learning, Situative Bedingungen, Zeitlicher Kontext, Menschliche Faktoren.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein "KI-Winter"?
Ein KI-Winter bezeichnet Phasen in der Geschichte (z.B. 1969-1974), in denen das Interesse und die Fördergelder für Künstliche Intelligenz aufgrund unerfüllter Erwartungen stark zurückgingen.
Welchen Beitrag leistete Alan Turing zur KI?
Turing legte vor 1955 die theoretischen Grundlagen und stellte die Frage, ob Maschinen denken können, was die KI-Forschung maßgeblich initiierte.
Wie hat sich das Verständnis von Intelligenz über die Zeit verändert?
Das Verständnis wandelte sich von rein logikbasierten Ansätzen hin zur Nachahmung neuronaler Netze und menschlicher Entscheidungsfindung durch Machine Learning.
Was war die Dartmouth Conference (1956)?
Sie gilt als die Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz als eigenständiges Forschungsfeld.
Warum ist Rechenleistung für moderne KI so wichtig?
Seit ca. 2012 ermöglicht erst die enorme Steigerung der Rechenleistung und Datenverfügbarkeit den Durchbruch des modernen Deep Learning.
- Arbeit zitieren
- Alexander Goessele (Autor:in), 2023, Historische Einflussfaktoren von Künstlicher Intelligenz und das Verständnis von Intelligenz im zeitlichen Verlauf, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1383562
