Knstliche Intelligenz ist eine Schlsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie groe 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 Frhphase 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 Frhphase der KI gezogen werden knnen, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem fr eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Anstze zur Entfaltung bringen kann.
Die AutorenKlaus Mainzer lehrt als Emeritus of Excellence an der Technischen Universitt Mnchen, als Seniorprofessor am Carl Friedrich von Weizscker-Center an der Universitt Tbingen. Er ist Prsident der Europischen Akademie der Wissenschaften und Knste. Seine Forschungsschwerpunkte sind Komplexitts- und Berechenbarkeitstheorie, Grundlagen der knstlichen Intelligenz, Wissenschafts- und Technikphilosophie, Zukunftsfragen der technisch-wissenschaftlichen Welt.
Reinhard Kahle ist Carl Friedrich von Weizscker-Stiftungsprofessor fr Theorie und Geschichte der Wissenschaften an der Universitt Tbingen. Zu seinen Forschungsinteressen gehren Beweistheorie und die Geschichte und Philosophie der modernen mathematischen Logik, Grundlagen der Informatik sowie die philosophische Reflexion von Wissenschaft wie sie zur Zeit in der Knstlichen Intelligenz propagiert wird.

Knstliche Intelligenz ist eine Schlsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie gro e 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 Frhphase 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 Frhphase der KI gezogen werden knnen, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem fr eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Anstze zur Entfaltung bringen kann.