Zusammenfassung von Ethik in KI und Robotik

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Ethik in KI und Robotik Buchzusammenfassung
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Bewertung

8

Qualitäten

  • Analytisch
  • Wissenschaftsbasiert
  • Praktische Beispiele

Rezension

Künstliche Intelligenz (KI) wirft ethische Fragen auf, die möglichst beantwortet sein sollten, bevor wir Robotern und Co. noch wichtigere Rollen in unserem Leben zumessen. Die Autoren zeigen, was in Sachen KI heute schon möglich bzw. bald zu erwarten ist. Auf die mit KI verbundenen ethischen Fragen liefern sie Antworten bzw. Denkanstöße. Entwickler und Nutzer von KI ebenso wie Politiker und Unternehmenslenker können aus der Lektüre lernen, worauf es ankommt, damit KI gesellschaftlich akzeptiert wird.

Über die Autoren

Christoph Bartneck ist Associate Professor an der Universität Canterbury in Neuseeland und leitet dort das Postgraduate Studium am HIT Lab NZ. Christoph Lütge ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsethik an der TU München und Leiter des Instituts für Ethik in der KI. Alan Wagner ist Assistant Professor für Luft- und Raumfahrtechnik an der Pennsylvania State University und Research Associate am Ethikinstitut. Sean Welsh ist Doktor der Philosophie und Mitglied der Arbeitsgruppe Ethik, Recht und Gesellschaft des neuseeländischen KI-Forums.

 

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) soll ihren Zielen und Bedingungen angemessene Entscheidungen treffen.

Künstliche Intelligenz ist nicht einheitlich definiert. Doch die meisten Definitionen teilen bestimmte grundlegende Kriterien. Diese lassen sich zu folgender Definition verbinden: Künstliche Intelligenz bezeichnet intelligente Handlungseinheiten, die ihren Rahmenbedingungen und Zielen angemessene Entscheidungen treffen.

Man unterscheidet konzeptuell schwache von starker KI. Schwache KI ist auf einen eng begrenzten Aufgabenbereich spezialisiert. Starke KI hingegen besitzt allgemeine, quasi menschliche Intelligenz. Allerdings kann das bisher noch kein KI-System von sich behaupten. Mit offenen Welten, schlecht definierten Aufgaben und Abstraktionen hat KI derzeit noch Probleme.

Beim maschinellen Lernen, einem Teilbereich von KI, verbessern die Algorithmen ihre Leistung laufend selbst. Das tun sie, indem sie aus ihren Erfahrungen lernen. Beim sogenannten überwachten Lernen bestehen diese Erfahrungen aus von Menschen gekennzeichnete Daten. Beim unüberwachten Lernen hingegen sucht der Algorithmus eigenständig Muster in nicht gekennzeichneten...


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