1.3 Bemerkenswerte Fortschritte - Phasen

Question 1

Bemerkenswerte Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligen - Phasen

Answer 1

• 1956–1974: Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz
• 1980–1987: Repräsentation von Wissen
• 1993 bis heute: Aus Daten lernen

Question 2

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - Zeitraum

Answer 2

1956–1974

Question 3

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - Basis

Answer 3

• Dominanz symbolischer Künstlicher Intelligenz
• erste Versuche zur Verarbeitung natürlicher Sprache
• erste theoretische Modelle von Neuronen

Question 4

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - symbolische Künstliche Intelligenz

Answer 4

• Denkprozesse
• als Handhabung von symbolischen Darstellungen der Information
• nach den Regeln der formalen Logik formalisieren

-> Implementierung von logischen Kalkülen

Question 5

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - Implementierung von logischen Kalkülen

Answer 5

• häufig durch Variante einer Suchstrategie, bei der Lösungen durch schrittweises Vorgehen erreicht werden
• Schritte folgen logisch aus vorhergehenden Zustand
• oder systematischer Versuch mögliche Alternativen zu erkunden
• Backtracking -> Vermeidung von Sackgassen

Question 6

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - Erfolge

Answer 6

logischen Suchmethoden und erste Schritte zur Sprachverarbeitung konzentrierten sich auf stark eingeschränkte Umgebungen (Mikrowelt-Ansatz)
-> erste Erfolge

Question 7

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - Mikrowelt-Ansatz

Answer 7

• Schaffung vereinfachter Arbeitsumgebungen für die ersten KI-Lösungen
• in den Bereichen Computer Vision (computerbasiertes Sehen) und Robotersteuerung fruchtbar

Question 8

Aufkommen des Gebiets der Künstlichen Intelligenz - theoretische Modelle von Neuronen

Answer 8

Modelle wie Neuronen oder Recheneinheiten in Netzwerken interagieren könnten, um einfache logische Funktionen zu realisieren

Question 9

Repräsentation von Wissen - Zeitraum

Answer 9

1980–1987

Question 10

Repräsentation von Wissen - Basis

Answer 10

• Versuch Problem der Wissensrepräsentation zu lösen
• Aufschwung staatlicher Finanzierung

Question 11

Repräsentation von Wissen - Grund für Schwerpunktverlagerung

Answer 11

Einsicht: intelligentes Verhalten beruht in alltäglichen Situationen weitgehend auf:
* gesunden Menschenverstand
* Verständnis der Funktionsweise der Welt
* nicht nur auf logischen Schlussfolgerungen

Question 12

Repräsentation von Wissen - Ansatz

Answer 12

• Expertensysteme
• Versuch, thematisch relevantes Wissen systematisch in Wissensdatenbanken zu speichern
• und Methoden zu entwickeln, um sie effektiv und effizient zu nutzen

Question 13

Repräsentation von Wissen - Beispiele staatlicher Finanzierung

Answer 13

• Fifth Generation Computer Projekt der japanischen Regierung
• Alvey-Projekt in Großbritannie

Question 14

Repräsentation von Wissen - Behebung von Rückschlägen bei Entwicklung neuronal inspirierter Ansätze

Answer 14

• neue Netzwerkmodelle
• Backpropagation (Rückpropagierung) als wirksame Trainingsmethode für geschichtete Netzwerke von Recheneinheiten

Question 15

Aus Daten lernen - Zeitraum

Answer 15

1993 bis heute

Question 16

Aus Daten lernen - Erfolge

Answer 16

• 1990er-Jahren: große Fortschritte bei Spielen (Computersystem besiegte damaligen Weltmeister in Deep Blue)
• Durchsetzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz bei Entwicklung von Lösungen für reale Welt
• In einzelnen Teilbereichen haben erfolgreiche Ansätze allmählich Eingang in reale Anwendungen gefunden

Question 17

Aus Daten lernen - Einfluss anderer Disziplinen

Answer 17

Mathematik
Statistik
Entscheidungstheorie
Operations-Research
-> KI zu ausgereifter wissenschaftlicher Disziplin

Question 18

Aus Daten lernen - Paradigma des intelligenten Akteurs

Answer 18

• hat stark an Popularität gewonnen
• Verbindung des Begriffs rationaler Akteur aus Wirtschaftstheorie mit Konzepten von Objekten und Modularität aus der Informatik
  -> Idee einer intelligent handelnden Einheit
• KI als Untersuchung intelligenter Akteure
  -> Entwicklung der Idee der Nachahmung menschlicher Intelligenz zu umfassenderer Untersuchung der Intelligenz im Allgemeinen

Question 19

Aus Daten lernen - Gründe für derzeitigen KI-Aufschwung

Answer 19

• deutliche Zunahme der Rechen- und Datenspeicherkapazitäten
• Aufkommen des Internets -> Zunahme der Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Datenerzeugung

Question 20

Aus Daten lernen- jüngster Aufschwung an Popularität und Interesse an der KI-Forschun

Answer 20

• begann 2012
• beruht auf Fortschritten bei konnektionistischen Ansätzen für das maschinelle Lernen, insbesondere Deep Learning

Question 21

Deep Learning - Grundlage

Answer 21

synergetische Verknüpfung von:
* theoretischen Fortschritte bei der Konstruktion und Anpassung vernetzter maschineller Lernmodelle
* Zunahme der Speicher- und Verarbeitungskapazität
* Vorhandensein größerer Datenbestände

Question 22

Deep Learning - Stand der Technik

Answer 22

erreichen bei vielen Benchmark-Problemen des maschinellen Lernens bisher nicht gekannte Leistungsstufen

Question 23

Deep Learning - Folgen der Erfolge

Answer 23

• Interesse an altbekannten Lernmodellen wie dem bestärkenden Lernen (reinforcement learning) neu belebt
• Weg für völlig neue Ideen (bspw. kontradiktorisches Lernen) geebnet