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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

13. Grenzen der KI

verfasst von : Eberhard Hechler, Martin Oberhofer, Thomas Schaeck

Erschienen in: Einsatz von KI im Unternehmen

Verlag: Apress

Zusammenfassung

Die Aussichten der KI mit ihrer atemberaubenden Bandbreite an Anwendungen scheint grenzenlos zu sein. Auf die Grenzen der KI einzugehen, könnte daher von einigen unserer Leserinnen und Leser als ein Schwenk in die entgegengesetzte Richtung empfunden werden. KI wird so sehr mit der Beschleunigung von Innovation, Einsicht und Entscheidungsfindung in Verbindung gebracht, dass wir ihre Möglichkeiten als unermesslich ansehen. Und doch gibt es auch für KI Grenzen und Herausforderungen, wie wir in diesem Kapitel erfahren.

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Fußnoten
1
Weitere Informationen zum Vergleich des menschlichen Gehirns mit KI finden Sie unter [1].
 
2
Siehe [2] und [3] für weitere Informationen über neuronales Design, neuronale Informationstheorie und den mathematischen Hintergrund von DL.
 
3
Siehe [4] für weitere Informationen zum Vergleich von biologischen Netzwerken mit ANNs.
 
4
Weitere Informationen über die Struktur des menschlichen Gehirns finden Sie unter [5].
 
5
Siehe [6] für weitere Informationen über die Funktionsweise unseres Gehirns.
 
6
Siehe den Abschnitt über zusätzliche Forschungsthemen zu neuartigen Ansätzen für ANNs zum Vergessen.
 
7
Siehe [7] und [8] für weitere Informationen über Daten Labeling für medizinische Anwendungen.
 
8
Siehe [9] für weitere Informationen über autonomes DL.
 
9
Siehe [10] für weitere Informationen über autonomes RL.
 
10
Siehe [11] für weitere Informationen über AlphaGo und AlphaGo Zero.
 
11
Siehe [12] für weitere Informationen zum Multitasking-Lernen.
 
12
Weitere Informationen über die Strategie von IBM Research, mit der KI-Lösungen Vertrauen schaffen können, finden Sie unter [13].
 
13
Siehe [14] für weitere Herausforderungen in Bezug auf selbstfahrende Autos in aussergewöhnlichen Situationen.
 
14
Weitere Informationen zur menschenähnlichen Verallgemeinerung des Lernens finden Sie in [15].
 
15
Siehe [16] für weitere KI-Forschungsbereiche.
 
16
Adversarische Netze sind ANN-Netzarchitekturen, bei denen zwei ANNs miteinander konkurrieren und zusammenarbeiten, um die Gesamtgenauigkeit des resultierenden ANNs zu verbessern.
 
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Fillard, J.-P. Brain Vs Computer: The Challenge Of The Century. ISBN-13: 978-9813145542, World Scientific, 2016. Fillard, J.-P. Brain Vs Computer: The Challenge Of The Century. ISBN-13: 978-9813145542, World Scientific, 2016.
2.
Zurück zum Zitat Stone, J.V. Principles of Neural Information Theory: Computational Neuroscience and Metabolic Efficiency (Tutorial Introductions). ISBN-13: 978-0993367922, Sebtel Press, 2018. Stone, J.V. Principles of Neural Information Theory: Computational Neuroscience and Metabolic Efficiency (Tutorial Introductions). ISBN-13: 978-0993367922, Sebtel Press, 2018.
3.
Zurück zum Zitat Stone, J.V. Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning. ISBN-13: 978-0956372819, Sebtel Press, 2019. Stone, J.V. Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning. ISBN-13: 978-0956372819, Sebtel Press, 2019.
6.
Zurück zum Zitat Sheehan, T.D. The Oscillating Brain: How Our Brain Works. ISBN-13: 978-1489705815, LifeRich Publishing, 2016. Sheehan, T.D. The Oscillating Brain: How Our Brain Works. ISBN-13: 978-1489705815, LifeRich Publishing, 2016.
7.
Zurück zum Zitat Carneiro, G. et.al. Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications (Lecture Notes in Computer Science, Band 10008). ISBN-13: 978-3319469751, Springer, 2016. Carneiro, G. et.al. Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications (Lecture Notes in Computer Science, Band 10008). ISBN-13: 978-3319469751, Springer, 2016.
Metadaten
Titel
Grenzen der KI
verfasst von
Eberhard Hechler
Martin Oberhofer
Thomas Schaeck
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9566-3_13