Nullen und Einsen

Course Content
Was ist KI? Geschichte & Entwicklung
Es ist ein Thema, das in der modernen Wissenschaft, Technik und Gesellschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt: die Künstliche Intelligenz, kurz KI. Dieser Einführungskurs von 21st-Reports hat zum Ziel, ein grundlegendes Verständnis darüber zu vermitteln, was unter KI zu verstehen ist, wie sie entstanden ist und welche technologischen sowie gesellschaftlichen Implikationen sie mit sich bringt. Dabei werden wir auch zentrale Konzepte, Techniken und Herausforderungen diskutieren.
Einführung in die KI von 21st Reports
Selbst für Wissenschaftler wie Arno Solin von der Alto-Universität in Finnland, ist es nicht einfach zu definieren, was künstliche Intelligenz eigentlich ist. Bei KI geht es nicht um Computer, aber Computer spielen eine große Rolle beim Thema KI. Die Philosophen des 17. Jahrhunderts stellten die Frage, ob das Denken im gleichen Sinne systematisch gemacht werden könne wie die Algebra oder die Geometrie, so dass man den Denkprozess in einzelne Teile sezieren könne.
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Nullen und Einsen
Was ist künstliche Intelligenz?
Es ist ein Thema, das in der modernen Wissenschaft, Technik und Gesellschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt: die Künstliche Intelligenz, kurz KI. Dieser Einführungskurs von 21st-Reports hat zum Ziel, ein grundlegendes Verständnis darüber zu vermitteln, was unter KI zu verstehen ist, wie sie entstanden ist und welche technologischen sowie gesellschaftlichen Implikationen sie mit sich bringt. Dabei werden wir auch zentrale Konzepte, Techniken und Herausforderungen diskutieren.
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1. Definition und Grundlagen
2. Historische Entwicklung
Die Geschichte der KI lässt sich bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurückverfolgen. Ein Meilenstein war 1950 Alan Turings Publikation „Computing Machinery and Intelligence“, in der er den Turing-Test vorstellte – ein Verfahren, um festzustellen, ob eine Maschine menschenähnliche Intelligenz zeigen kann.
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Deep Learning
3. Grundlegende Konzepte und Techniken
Um KI-Systeme zu verstehen, ist es wichtig, sich mit den zugrunde liegenden Konzepten vertraut zu machen.
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3.1 Maschinelles Lernen (ML)
3.2 Neuronale Netze und Deep Learning
3.3 Algorithmen und Heuristiken
4. Aktuelle Anwendungen und gesellschaftliche Implikationen
Die Anwendungen der KI sind mittlerweile allgegenwärtig. Im Alltag begegnen wir KI in Sprachassistenten, in Empfehlungsdiensten bei Streaming-Plattformen oder in automatisierten Prozessen in Smart Homes.
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Anwendungen
5. Zukunftsperspektiven
Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass KI weiterhin rasant wachsen wird.
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Zukunft mit KI
Literaturverzeichnis
1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. 2. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. 3. Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. 4. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
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International
Einführung: Was ist künstliche Intelligenz?
About Lesson

Computer sind Maschinen, die mit Nullen und Einsen arbeiten. In diesem Sinne sind auch mechanische Geräte Computer, denn sie können Nullen und Einsen verarbeiten. Und wenn eine mechanische Vorrichtung mit Nullen und Einsen umgehen kann, dann kann sie jeden denkbaren Prozess der mathematischen Deduktion nachahmen. Daraus folgt, dass

dass das Denken auf eine Art formalen mathematischen Prozess reduziert werden kann – auch von einer Maschine mit Zahnrädern. Und wenn diese Maschine eine unendlich große Anzahl von Zahnrädern hätte, dann könnte sie theoretisch auch Katzenbilder generieren.

Würde man Chat GPT auf dieser mechanischen Maschine mit all seinen Zahnrädern laufen lassen wollen, müsste dieses Gerät planetarische Dimensionen haben – im Prinzip aber ginge es. Der Ansatz ist nur völlig unbrauchbar.

Und wäre der Mensch ein Computer, dann bräuchte man für Katzenbilder mehrere Menschen, die sich die Arbeit teilen. So machen das moderne Computer. Sie teilen große

Probleme in kleinere Teile auf, um diese dann parallel zu bearbeiten – in neuronalen Netzwerken. Und obwohl jeder einzelne dieser Computer-Menschen ein neuronales Netzwerk im Kopf hat, bräuchte man eine Menge Leute, um für Instagram ein Katzenbild zu erzeugen – wohlgemerkt für ein Foto. Wie viele Mitarbeiter eine Fabrik haben müsste, um ein einzelnes Katzen-Video für zu bauen, ist schwer zu sagen.

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