WB1: Künstliche Intelligenz Flashcards
1
Q
3 Generationen der KI und Eigenschaften
A
- Welle: Symbolic Reasoning - deduktive Argumentation
(1950-1970)
- von Menschen kodiertes Wissen auf dessen Basis Maschine regelbasierte Probleme besser lösen können sollten
Bsp: Simple Spiele, General Problem Solver - Welle: Knowledge Acquisition
(1979-2000)
- nicht nur strikte Regeln sondern auch Expertenwissen für Maschinen, dieses soll sich durch Statistische Modellierungen an Änderungen im Umfeld anpassen können
Bsp: Deep Blue schlägt Schach Weltmeister - Welle: Machine Learning
(2000- heute)
-automatisiertes Lernen aus großen Datenmengen, Eigenverbesserung aus Erfahrung ohne explizite Programmierung des Menschen
Bsp: Amazon Alexa
2
Q
3 Technologische Treiber für die 3 Generation von KI
A
- stetig wachsende Datenmengen
- Verbesserung von Rechenkapazität durch leistungsstärkere Prozessoren
- einfache Verfügbarkeit von günstigem Speicherplatz
3
Q
3 Ansätze im Machine Learning
A
Supervised Learning
- hoher informativer Input
- auf Grundlage eines strukturierten Datensatzes
- Ziel: Klassifikation, Regression
Unsupervised Learning
- uninformativer Input
- auf Grundlage unstrukturierter Daten
- Ziel: Strukturen erkennen, Clustern, Reduktion von Dimensionen
Reinforcement Lernen
- wenig informativer Input
- auf Grundlage von unmittelbaren Feedback, “Belohnungen und Bestrafungen” für Aktionen des Systems
- Ziel: Optimieren des Verhaltens
4
Q
Beispiele für Anwendungen von KI im Wirtschaftlichen Bereich
A
- Verbesserung der Kundenschnittstelle durch z.B. Chatbots
- Automatisierung von Aufgaben (z.B. maschinelles Schreiben von Kurznachrichten in Zeitungen)
5
Q
Formen künstlicher Intelligenz (+Beispiele)
A
Schwache KI
- nur Lösung spezifischer und klar abgegrenzter Probleme mathematischer und technischer Natur
- Bsp: autonomes Fahren, Detektion von Produktionsfehlern
Starke KI
- KI System mit gleichen intellektuellen Fähigkeiten wie ein menschliches Gehirn, eventuell einem Bewusstsein
- bis heute nicht realisiert
