Maschinelles Lernen (Thema)

Wie Informationsnetzwerke unsere Welt geschaffen haben und sie jetzt zu zerstören drohen.

In den letzten 100 000 Jahren hat die Menschheit enorme Macht erlangt. Doch trotz all unserer Entdeckungen, Erfindungen und Eroberungen befinden wir uns heute in einer existenziellen Krise. Die Welt steht am Rande des ökologischen Zusammenbruchs. Zuhauf werden Falschinformationen verbreitet. Und wir stürzen uns kopfüber in das Zeitalter der künstlichen Intelligenz - ein neues Informationsnetzwerk, das uns auszulöschen droht. Wenn wir so klug sind, warum sind wir dann so selbstzerstörerisch?

"Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz" ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen.

Die philosophische Antwort auf die Herausforderung der Künstlichen Intelligenz.
Um herauszufinden, wie es um die Zukunft im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz steht, begibt sich Gaspard Koenig auf eine Weltreise. In mehr als 120 Gesprächen mit Wissenschaftlern, Politikern, Unternehmern, Investoren, Aktivisten und einem Zauberer lotet er die künstliche und die menschliche Intelligenz aus. Er erforscht, was den freien Willen und die Werte der Aufklärung bedroht, und skizziert eine Politik, die dem Ende des Individuums begegnen kann.

Wer nutzt heute noch einen Stadtplan, anstatt Google Maps? Dabei denken wir nicht daran, dass die KI hinter der App uns zum Wohle aller nicht immer auf den schnellsten Weg führt. KI kann süchtig machen und uns manipulieren. Ausgehend von unseren Daten analysiert sie unser Verhalten, personalisiert Empfehlungen, lenkt unsere Aufmerksamkeit. Klingt gruselig, ist aber längst Teil unseres Alltags.

- Konzepte Schritt für Schritt erklärt
- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten
- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren
- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen

Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar.

Ein Buch über Menschen, Maschinen und ihre Verbindungen
Digitale Endgeräte sind längst zu einem festen Bestandteil unserer Gesellschaft geworden. Aber wie wirkt sich der technische Fortschritt auf unser tägliches Zusammenleben aus? Antworten auf diese Frage liefert das neue Buch über die wechselseitigen Beziehungen zwischen Mensch und Maschine.