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Abstract

Ein Buch aus der Anfangszeit der Computer mit vielen Passagen einer semantischen Informationstheorie

BK

54.08 (Informatik in Beziehung zu Mensch und Gesellschaft)
54.00 (Informatik: Allgemeines)

Classification

54.08 (Informatik in Beziehung zu Mensch und Gesellschaft)
54.00 (Informatik: Allgemeines)

Footnote

Weitere Ausgaben. Auch u.d.T.: Knaurs Buch der Denkmaschinen: Informationstheorie u. Kybernetik.

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Abstract

Künstliche Intelligenz ist unsere unausweichliche Zukunft. Wird sie uns ins Verderben stürzen oder zur Weiterentwicklung des Homo sapiens beitragen? Die Nobelpreis-Schmiede Massachusetts Institute of Technology ist der bedeutendste technologische Think Tank der USA. Dort arbeitet Professor Max Tegmark mit den weltweit führenden Entwicklern künstlicher Intelligenz zusammen, die ihm exklusive Einblicke in ihre Labors gewähren. Die Erkenntnisse, die er daraus zieht, sind atemberaubend und zutiefst verstörend zugleich. Neigt sich die Ära der Menschen dem Ende zu? Der Physikprofessor Max Tegmark zeigt anhand der neusten Forschung, was die Menschheit erwartet. Hier eine Auswahl möglicher Szenarien: - Eroberer: Künstliche Intelligenz übernimmt die Macht und entledigt sich der Menschheit mit Methoden, die wir noch nicht einmal verstehen. - Der versklavte Gott: Die Menschen bemächtigen sich einer superintelligenten künstlichen Intelligenz und nutzen sie, um Hochtechnologien herzustellen. - Umkehr: Der technologische Fortschritt wird radikal unterbunden und wir kehren zu einer prä-technologischen Gesellschaft im Stil der Amish zurück. - Selbstzerstörung: Superintelligenz wird nicht erreicht, weil sich die Menschheit vorher nuklear oder anders selbst vernichtet. - Egalitäres Utopia: Es gibt weder Superintelligenz noch Besitz, Menschen und kybernetische Organismen existieren friedlich nebeneinander. Max Tegmark bietet kluge und fundierte Zukunftsszenarien basierend auf seinen exklusiven Einblicken in die aktuelle Forschung zur künstlichen Intelligenz.

ASB

Wcb 1

Classification

Wcb 1

Footnote

Originaltitel: Life 3.0. Rez. unter: http://www.spektrum.de/rezension/buchkritik-zu-leben-3-0/1528679 (Lobe, Adrian: "Der versklavte Maschinengott"): "--- Der Autor wirft in seinen "KI-Nachwirkungsszenarien" zahlreiche technikphilosophische Fragen auf, etwa: Sollten Menschen oder Maschinen die Kontrolle haben? Sollten künstliche Intelligenzen bewusstseinsfähig sein oder nicht? Sollte der Mensch weiter existieren, ersetzt werden durch Cyborgs und/oder Uploads umgestaltet oder simuliert werden?
Was bei der Lektüre des Buchs positiv auffällt: Der Autor bewertet diese ethischen Fragen nicht, sondern stellt sie offen in den Raum. Sein Ton ist sachlich, nüchtern und frei von jedem Alarmismus. Anders als der häufig apodiktisch argumentierende Kurzweil stellt Tegmark seine Zukunftsszenarien nicht als Unabänderlichkeit dar, sondern als gestaltbaren Möglichkeitsraum. Im jetzigen Stadium der Entwicklung könne der Mensch die Weichen noch stellen - er müsse sich nur entscheiden. Darin kann man auch eine versteckte Kritik an den Programmierern lesen, die sich häufig hinter der analytischen Formel des "Problemlösens" verstecken, aber keine nachhaltigen Gesellschaftsmodelle entwickeln. Die KI wird gesellschaftliche Hierarchien verändern, vielleicht sogar neu strukturieren - daran lässt Tegmark keinen Zweifel. Sein Buch ist eine luzide, wenn auch nicht immer erbauliche Vermessung. Einzig das Schlusskapitel über Bewusstseinstheorien und einige Anspielungen auf Konferenzteilnehmer, die wohl nur Insidern ein Begriff sind, wären verzichtbar gewesen. Ansonsten ist es ein überaus gelungenes Werk, das dem Leser als Kompass durch die Irrungen und Wirrungen künstlicher Intelligenz gereicht."

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Abstract

Künstliche Intelligenz (KI) steht für Maschinen, die können, was der Mensch kann: hören und sehen, sprechen, lernen, Probleme lösen. In manchem sind sie inzwischen nicht nur schneller, sondern auch besser als der Mensch. Wie funktionieren diese klugen Maschinen? Bedrohen sie uns, machen sie uns gar überflüssig? Die Journalistin und KI-Expertin Manuela Lenzen erklärt anschaulich, was Künstliche Intelligenz kann und was uns erwartet. Künstliche Intelligenz ist das neue Zauberwort des digitalen Kapitalismus. Intelligente Computersysteme stellen medizinische Diagnosen und geben Rechtsberatung. Sie managen den Aktienhandel und steuern bald unsere Autos. Sie malen, dichten, dolmetschen und komponieren. Immer klügere Roboter stehen an den Fließbändern, begrüßen uns im Hotel, führen uns durchs Museum oder braten Burger und schnipseln den Salat dazu. Doch neben die Utopie einer schönen neuen intelligenten Technikwelt sind längst Schreckbilder getreten: von künstlichen Intelligenzen, die uns auf Schritt und Tritt überwachen, die unsere Arbeitsplätze übernehmen und sich unserer Kontrolle entziehen. Manuela Lenzen zeigt, welche Hoffnungen und Befürchtungen realistisch sind und welche in die Science Fiction gehören. Sie beschreibt, wie ein gutes Leben mit der Künstlichen Intelligenz aussehen könnte - und dass wir von klugen Maschinen eine Menge über uns selbst lernen können.

ASB

Wcb 1

Classification

Wcb 1

Date

18. 6.2018 19:22:02

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Abstract

In diesem Buch wird eine erste Generation von künstlichen Hirnen für das Sehen vorgestellt. Auf der ausschließlichen Grundlage von Neuron- und Synapsenmodellen wird ein Objekterkennungssystem konstruiert, welches eine Merkmalspyramide mit 8 Orientierungen und 5 Auflösungsskalen für 1000 Objekte sowie die Netze für die Bindung von Merkmalen zu Objekten umfasst. Dieses Sehsystem kann unabhängig von der Beleuchtung, dem Gesichtausdruck, der Entfernung und einer Drehung, welche die Objektkomponenten sichtbar lässt, Objekte erkennen. Seine Realisierung erfordert 59 Chips - davon sind 4 verschieden - welche mittels 3D Technologie zu einem Quader von 8mm x 8mm x 1mm aufgeschichtet sind. Die Leistungsfähigkeit des neuronal-synaptischen Netzwerkes beruht auf der Einführung von schnell veränderlichen dynamischen Synapsen. Anders als Netze mit konstanten Synapsen können solche mit dynamischen Synapsen allgemeine Aufgaben der Mustererkennung übernehmen. Die raum-zeitliche Korrelationsstruktur von Mustern wird durch eine einzige synaptische Differentialgleichung in universeller Weise erfasst. Die Korrelation kann in Erscheinung treten als synchrone Pulstätigkeit einer Neurongruppe, wodurch das Vorliegen eines Merkmals in robuster Weise angezeigt wird, oder als Bindung von Merkmalen zu Objekten.
Auch wenn die Autoren der Überzeugung sind, dass noch viele Generationen folgen müssen, um die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu erreichen, sehen sie doch ein neues Rechen-Zeitalter aufziehen. Es gab Zeiten, da wurden Computer mit ihrer Präzision, Zuverlässigkeit und rasanten Geschwindigkeit der feuchten Materie unseres Gehirns als so weit überlegen angesehen wie das Düsenflugzeug dem Spatzen. Dass diese Zeiten vorbei sind, ist gewiss, denn durch formale Logik inspirierte, algorithmisch gesteuerte und mit digitaler Elektronik realisierte Systeme, die heutigen Computer, stoßen an ihre Komplexitätsgrenzen. Andererseits eröffnen die hier vorgestellten Ergebnisse den Weg zu einer Alternative. Ein Paradigmenwechsel liegt in der Luft: vom fremdorganisierten zum selbstorganisierten Computer.

Content

1. Problematik der Modellierung künstlicher Gehirne - 2. Informationsverarbeitung in Netzen mit konstanten Synapsen - 3. Allgemeine Theorie der Netze mit dynamischen Synapsen - 4. Makrodynamik der Netze mit konstanten Synapsen - 5. Informationsverarbeitung mit dynamischen Synapsen - 6. Netze für die Merkmalsdetektion - 7. Netze für die Merkmalserkennung - 8. Netze für die robuste Kopfdetektion - 9. Ausblick - 10. Vor üb er legungen zur mikroelektronischen Realisierung - 11. Elementare Schaltungen für Neuronen, Synapsen und Photosensoren - 12. Simulation mikroelektronischer neuronaler Schaltungen und Systeme - 13. Architektur und Chip-Entwurf des Merkmalserkenners - 14. Architektur und Chip-Entwurf für Merkmalsdetektoren - 15. 3D-Stapeltechnik für den Sehwürfel - 16. Architektur eines Sehwürfels der ersten Generation Vgl.: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-00191-8.

Isbn

978-3-642-00187-1

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Date

24. 8.2016 14:03:22

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978-1-8433-4292-2

Theme

Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus

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Content

Enthält die Kapitel: (E) Vom Neuron zur Psyche; (1) Das Rüstzeug des Geistes: die Revolution der neuen Konnektionisten: (2) Das Puzzlespiel: die Mechanismen des Denkens; (3) Die große Wasserscheide: Gehirnforschung contra Geistesforschung; (4) Wetware: die Anatomie des Erinnerungsvermögens; (5) Wodurch wird ein Neuronenbündel so schlau?: die Wissenschaft von der Komplexität; (6) Der Computer als Autodidakt: wie Neuralnetzwerke das Laufen lernen; (7) Maschinenträume: Neuralnetzwerke im Arbeitseinsatz; (8) Streitbare Denker: der Kampf um die Herzen der Wissenschaftler; (9) Der Musterschüler: NETalk lernt laut lesen

Date

1. 6.1996 16:24:33

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Abstract

Die Erforschung des menschlichen Geistes ist eines der spannendsten Unternehmen der Wissenschaft. Die Kognitionswissenschaft erforscht nicht nur abstrakte intellektuelle Leistungen wie etwa das Schachspiel, sondern die ganze Palette der Intelligenz: Sprache, Gedächtnis, Lernen, Wahrnehmung und Bewegung, neuerdings auch Emotionen und Bewusstsein. Diese Einführung bietet eine übersichtliche Darstellung der Entwicklung sowie der zentralen Probleme und Lösungsstrategien dieser neuen Disziplin. Manuela Lenzen studierte Philosophie in Bochum und Bielefeld. Als freie Wissenschaftsjournalistin schreibt sie u. a. für die Frankfurter Allgemeine und die Süddeutsche Zeitung, für die Frankfurter Rundschau und die Zeit.

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Abstract

Was geschieht, wenn es uns eines Tages gelingt, eine Maschine zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz auf so gut wie allen Gebieten übertrifft? Klar ist: Eine solche Superintelligenz wäre enorm mächtig und würde uns vor riesige Kontroll- und Steuerungsprobleme stellen. Mehr noch: Vermutlich würde die Zukunft der menschlichen Spezies in ihren Händen liegen, so wie heute die Zukunft der Gorillas von uns abhängt. Nick Bostrom nimmt uns mit auf eine faszinierende Reise in die Welt der Orakel und Genies, der Superrechner und Gehirnsimulationen, aber vor allem in die Labore dieser Welt, in denen derzeit fieberhaft an der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz gearbeitet wird. Er skizziert mögliche Szenarien, wie die Geburt der Superintelligenz vonstattengehen könnte, und widmet sich ausführlich den Folgen dieser Revolution. Sie werden global sein und unser wirtschaftliches, soziales und politisches Leben tief greifend verändern. Wir müssen handeln, und zwar kollektiv, bevor der Geist aus der Flasche gelassen ist - also jetzt! Das ist die eminent politische Botschaft dieses so spannenden wie wichtigen Buches.

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Abstract

This book describes efficient and effective techniques for harnessing the power of Linked Data by tackling the various aspects of managing its growing volume: storing, querying, reasoning, provenance management and benchmarking. To this end, Chapter 1 introduces the main concepts of the Semantic Web and Linked Data and provides a roadmap for the book. Next, Chapter 2 briefly presents the basic concepts underpinning Linked Data technologies that are discussed in the book. Chapter 3 then offers an overview of various techniques and systems for centrally querying RDF datasets, and Chapter 4 outlines various techniques and systems for efficiently querying large RDF datasets in distributed environments. Subsequently, Chapter 5 explores how streaming requirements are addressed in current, state-of-the-art RDF stream data processing. Chapter 6 covers performance and scaling issues of distributed RDF reasoning systems, while Chapter 7 details benchmarks for RDF query engines and instance matching systems. Chapter 8 addresses the provenance management for Linked Data and presents the different provenance models developed. Lastly, Chapter 9 offers a brief summary, highlighting and providing insights into some of the open challenges and research directions. Providing an updated overview of methods, technologies and systems related to Linked Data this book is mainly intended for students and researchers who are interested in the Linked Data domain. It enables students to gain an understanding of the foundations and underpinning technologies and standards for Linked Data, while researchers benefit from the in-depth coverage of the emerging and ongoing advances in Linked Data storing, querying, reasoning, and provenance management systems. Further, it serves as a starting point to tackle the next research challenges in the domain of Linked Data management.

Imprint

Cham : Springer International Publishing

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Abstract

This book constitutes the refereed proceedings of the 16th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, IEA/AIE 2003, held in Loughborough, UK in June 2003. The 81 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from more than 140 submissions. Among the topics addressed are soft computing, fuzzy logic, diagnosis, knowledge representation, knowledge management, automated reasoning, machine learning, planning and scheduling, evolutionary computation, computer vision, agent systems, algorithmic learning, tutoring systems, financial analysis, etc.

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Abstract

Natural Language is not only the most important means of communication between human beings, it is also used over historical periods for the preservation of cultural achievements and their transmission from one generation to the other. During the last few decades, the flod of digitalized information has been growing tremendously. This tendency will continue with the globalisation of information societies and with the growing importance of national and international computer networks. This is one reason why the theoretical understanding and the automated treatment of communication processes based on natural language have such a decisive social and economic impact. In this context, the semantic representation of knowledge originally formulated in natural language plays a central part, because it connects all components of natural language processing systems, be they the automatic understanding of natural language (analysis), the rational reasoning over knowledge bases, or the generation of natural language expressions from formal representations. This book presents a method for the semantic representation of natural language expressions (texts, sentences, phrases, etc.) which can be used as a universal knowledge representation paradigm in the human sciences, like linguistics, cognitive psychology, or philosophy of language, as well as in computational linguistics and in artificial intelligence. It is also an attempt to close the gap between these disciplines, which to a large extent are still working separately.

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Content

Table of contents 1. Introduction 2. Applications 3. General Challenges 4. Classification and Extraction 5. Summarization 6. Broader Implications 7. Publicly Available Resources 8. Concluding Remarks References

Isbn

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Content

C H A P T E R 1 What is an ontology?; Introduction; The data deluge and information overload; Defining terms; Knowledge organization systems and ontologies; Ontologies, metadata and linked data; What can an ontology do?; Ontologies and information professionals; Alternatives to ontologies; The aims of this book; The structure of this book; C H A P T E R 2 Ontologies and the semantic web; Introduction; The semantic web and linked data; Resource Description Framework (RDF); Classes, subclasses and properties; The semantic web stack; Embedded RDF; Alternative semantic visionsLibraries and the semantic web; Other cultural heritage institutions and the semantic web; Other organizations and the semantic web; Conclusion; C H A P T E R 3 Existing ontologies; Introduction; Ontology documentation; Ontologies for representing ontologies; Ontologies for libraries; Upper ontologies; Cultural heritage data models; Ontologies for the web; Conclusion; C H A P T E R 4 Adopting ontologies; Introduction; Reusing ontologies: application profiles and data models; Identifying ontologies; The ideal ontology discovery tool; Selection criteria; Conclusion C H A P T E R 5 Building ontologiesIntroduction; Approaches to building an ontology; The twelve steps; Ontology development example: Bibliometric Metrics Ontology element set; Conclusion; C H A P T E R 6 Interrogating ontologies; Introduction; Interrogating ontologies for reuse; Interrogating a knowledge base; Understanding ontology use; Conclusion; C H A P T E R 7 The future of ontologies and the information professional; Introduction; The future of ontologies for knowledge discovery; The future role of library and information professionals; The practical development of ontologies

Isbn

978-1-78330-062-4