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2017 | OriginalPaper | Chapter

5. Künstliche Intelligenz

Author : Markus von Rimscha

Published in: Algorithmen kompakt und verständlich

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Manchmal haben wir Aufgaben zu lösen, bei denen es nicht genügt, den Computer die Fleißarbeit erledigen zu lassen, nachdem wir das eigentliche Problem schon gelöst haben. Wie kann ein Computer „lernen“? Kann er Aufgaben „selbstständig“ lösen? Kann er „intelligent“ sein?
Footnotes
1
Tatsächlich ist das Handlungsreisenden-Problem NP-vollständig, es ist also kein Verfahren bekannt, es in polynomieller Zeit zu lösen.
 
2
Im Kern sind hier nur s/n und emin(Start)/eStart,Ziel bedeutsam, der Rest stellt lediglich eine Gewichtung dieser beiden Faktoren dar, mit der wir beliebig experimentieren können.
 
3
Ein „Schritt“ entspricht hier ca. 1/5 der kürzesten Entfernung zweier Städte.
 
4
Wir beachten hier, dass 70! = 10100
 
5
Unterschiedliche Signalintensitäten veranschaulichen wir hier durch unterschiedliche Strichstärken.
 
6
Abweichungen zu 100 % resultieren aus der Rundung. Fett markiert sind diejenigen Zahlen, die idealerweise 100 sein sollten, alle anderen Werte sollten idealerweise 0 sein.
 
Literature
Metadata
Title
Künstliche Intelligenz
Author
Markus von Rimscha
Copyright Year
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-18611-1_5

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