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Kirjailija

Reinhard Kahle

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 2 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2022–2024, suosituimpiin kuuluu Grenzen der KI – theoretisch, praktisch, ethisch. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

2 kirjaa

Kirjojen julkaisuvuodet: 2022–2024.

Limits of AI - theoretical, practical, ethical

Limits of AI - theoretical, practical, ethical

Klaus Mainzer; Reinhard Kahle

Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH Co. KG
2024
nidottu
Artificial intelligence is a key technology with great expectations in science, industry, and everyday life. This book discusses both the perspectives and the limitations of this technology. This concerns the practical, theoretical, and conceptual challenges that AI has to face. In an early phase of symbolic AI, AI focused on formal programs (e.g., expert systems), in which rule-based knowledge was processed with the help of symbolic logic. Today, AI is dominated by statistics-based machine learning methods and Big Data. While this sub-symbolic AI is extremely successful (e.g., chatbots like ChatGPT), it is often not transparent. The book argues for explainable and reliable AI, in which the logical and mathematical foundations of AI-algorithms become understandable and verifiable.
Grenzen der KI – theoretisch, praktisch, ethisch

Grenzen der KI – theoretisch, praktisch, ethisch

Klaus Mainzer; Reinhard Kahle

Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH Co. KG
2022
nidottu
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.