Kaum jemand scheint heutzutage ernsthaft daran zu zweifeln, dass es Wissenschaftlern eines Tages gelingen wird, intelligente Roboter oder Programme zu schaffen.
Wenn man die Entwicklung der Computertechnik einmal betrachtet, so ist ein enormer Fortschritt zu vermerken.
Schon können Computer zahlreiche Aufgaben, die früher ausschließlich dem menschlichen Denken vorbehalten waren, so schnell und so genau ausführen, wie kein Mensch es im Entferntesten vermag.
An Maschinen, die die Menschen in physischer Hinsicht weit übertreffen, hat man sich seit langem gewöhnt. Sie ermöglichen dem Menschen beispielsweise einen schnellen Transport, auf dem Boden. Sie räumen ihm die Möglichkeit ein viel schneller, als ein Dutzend Arbeiter Löcher zu graben oder unerwünschte Bauten niederzureißen. Weiter erlangt der Mensch durch Maschinen, physische Leistungen, zu denen er zuvor nie imstande gewesen wäre. So z.B. Flugzeuge, die ihn in den Himmel heben können und binnen Stunden auf der anderen Seite eines Ozeans absetzen.
Nachdem die Maschinen den Menschen in körperlicher Hinsicht schon lange ersetzt haben, da sie stärker sind und ausdauernder und präziser arbeiten, dringen sie nun auch in Bereiche vor, die bisher dem Menschen auf Grund seiner einzigartigen Intelligenz vorbehalten waren.
So entdecken Computer gesuchte Verbrecher in den Zuschauerreihen eines Footballstadions, sie schreiben Briefe, welche der Chef diktiert und sie schlagen den Weltmeister in der geistigen Königsdiziplin, dem Schach. Wenn der Autofahrer sich hoffnungslos verirrt, weist ihm eine Computerstimme bescheiden den richtigen Weg, Expertensysteme liefern das Wissen für Entscheidungen und neuronale Netze scheinen zu erraten, was der Mensch denkt (siehe hierzu „Twenty Questions“, URL 1). In der Science-Fiction gehört künstliche Intelligenz zum ganz normalen Alltag. Androiden leben mit Menschen zusammen und fallen überhaupt nicht auf, nach Belieben können sie sich Emotions-Chips einsetzen. Steven Spielbergs Film „A. I.'' (Artificial Intelligence) diskutiert bereits die gesellschaftlichen Probleme, die auftreten könnten, wenn sich intelligente, fühlende „Mechas'' unter die Menschen mischen. Andere Filme beschreiben eine Zukunft, in welcher sich die Maschinen emanzipieren und sich von der Bevormundung durch die Menschen befreien werden.
Inhaltsverzeichnis
- I. Einleitung
- II. Denken
- II.1. Beziehung Mensch - Computer
- II.2. Können Computer denken?
- II.3. Künstliche Intelligenz
- II.4. Die starke KI
- II.5. Das chinesische Zimmer
- III. Lernen
- III.1. Neuronale Netze
- III.1.1. Geschichte der Künstlichen Neuronalen Netze
- III.1.2. Motivation
- III.1.3. Eigenschaften von Künstlichen Neuronalen Netzen
- III.1.4. Anwendungsgebiete
- III.2. Das menschliche Gehirn
- III.2.1. Die Nervenzelle (Neuron)
- III.2.2. Die Synapse
- III.2.3. Abstraktion
- III.2.4. Gewichtung
- III.2.5. Hebb'sche Lernregel
- III.2.6. Mathematische Grundlagen der Neuronalen Netze
- III.2.6.1. Beispiel UND-Funktion
- III.2.6.2. Beispiel ODER-Funktion
- III.2.7. Das Neuronale Netz
- III.2.8. Lehren und trainieren von Künstlichen Neuronalen Netzen
- III.2.8.1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
- III.2.8.1.1. Delta-Regel
- III.2.8.1.2. Die Backpropagation Lernregel
- III.2.8.2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
- III.2.8.3. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- III.2.9. Netztypen und Netztypologien
- III.2.9.1. Adaline und Perzeptron
- III.2.9.2. Madaline und Multi-Layer-Perzeptron
- III.2.9.3. Das Hopfield-Netz
- III.2.9.4. Das Boltzmann-Netz
- III.2.9.5. Selbtorganisierende Netze
- III.2.9.6. Das Counterprppagation
- III.3. Zwischenbilanz
- IV. Vergessen
- Die Mensch-Computer-Beziehung und die Fähigkeit von Computern zum Denken
- Das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihre verschiedenen Ansätze
- Neuronale Netze als Modell für menschliches Lernen und ihre Anwendung in der KI
- Der Prozess des Lernens bei Computern und die verschiedenen Lernmethoden
- Das Phänomen des Vergessens im Kontext von Computern
- Einleitung: Diese Einleitung befasst sich mit der zunehmenden Bedeutung von Computern in verschiedenen Lebensbereichen und stellt die Frage nach der Denkfähigkeit von Maschinen. Sie führt den Leser in die Thematik der Kognitionswissenschaft und ihre Bedeutung für das Verständnis von Intelligenz ein.
- Denken: Dieses Kapitel erörtert die Beziehung zwischen Mensch und Computer und untersucht die Frage, ob Computer denken können. Es definiert den Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) und analysiert die verschiedenen Ansätze der starken KI. Das Kapitel beleuchtet auch das Gedankenexperiment des „Chinesischen Zimmers“ als Kritik an der Möglichkeit von KI, echtes Denken zu simulieren.
- Lernen: Das Kapitel befasst sich mit dem Lernen von Computern und stellt neuronale Netze als ein Modell für menschliches Lernen vor. Es erläutert die Geschichte der Künstlichen Neuronalen Netze, ihre Eigenschaften und Anwendungsgebiete. Außerdem werden die verschiedenen Lernmethoden wie überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen erklärt.
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Frage, inwiefern Computer denken, lernen und vergessen können. Sie beleuchtet die Beziehung zwischen Mensch und Computer und analysiert die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.
Zusammenfassung der Kapitel
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Denken, Lernen, Vergessen, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Mensch-Computer-Beziehung und Kognitionswissenschaft. Sie analysiert die verschiedenen Ansätze der KI und die Möglichkeiten, menschliche Denkprozesse mit Hilfe von Computern zu simulieren.
- Citar trabajo
- Elisabetta D'Amato (Autor), 2003, Denken, Lernen, Vergessen bei Computern, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/22552
