Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?
Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von alphaGo über DALL-E 2 bis ChatGPT, die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt?
Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden.
Inhaltsverzeichnis
Teil I: Hirnforschung. - Das komplexeste System im Universum. - Bausteine des Nervensystems. - Organisation des Nervensystems. - Organisation des Cortex. - Bildgebende Verfahren: Dem Gehirn beim Denken zuschauen. - Gedächtnis. - Sprache. - Kognitive Karten und Navigation in Mentalen Räumen. - Bewusstsein. - Teil II: Künstliche Intelligenz. - Was ist Künstliche Intelligenz. - Wie lernt Künstliche Intelligenz. - Spielende Künstliche Intelligenz. - Rekurrenz: Lernen ist keine Einbahnstraße. - Kreativität: Generative Künstliche Intelligenz. - Sprachbegabte KI: ChatGPT und Co. - Wie KI das Lernen lernt. - Woran forschen KI Entwickler heute? . - Teil III: Herausforderungen. - Was ist ein Toaster? Gefährliche Aufkleber und andere Angriffe. - Bilder bei Regen und Sonne: Auf die Daten kommt es an. - Halluzinierende Maschinen: Faktenchecks und Weltmodelle. - Alchemie, Reproduzierbarkeit und schwarze Kisten. - Eine kritische Würdigung: Was KI (noch) nicht kann. - Herausforderungen der Hirnforschung. - Was bedeutet es ein System zu verstehen? . - Teil IV: Integration. - KI als Werkzeug in der Hirnforschung. - KI als Modell für das Gehirn. - Neurowissenschaft 20: Mit Hirnforschung die KI verstehen. - Das Gehirn als Vorlage für KI. - Bewusste Maschinen? . - Ausblick: Holodecks, Uploads, Gehirne im Tank und die Singularität.
