Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.