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Vortrag: Wie lernen künstliche Intelligenzen?

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Traditionelle Computeralgorithmen sind uns Menschen in vielerlei Hinsicht
überlegen: Wenn es etwa darum geht, große Zahlen zu multiplizieren oder
durch die Analyse unzähliger Züge beim Schach zu gewinnen. Viele Aufgaben, die
uns Menschen typischerweise kinderleicht fallen, übersteigen aber ihre
Kapazitäten: Mit starren Algorithmen lassen sich weder menschliche Sprache noch
menschliche Handschrift entziffern und keine Autos steuern.

Die jüngsten Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, die es
etwa ermöglichen, dass wir Smartphones mit unserer Sprache steuern, dass
Tablets unsere Handschrift lesen und dass Autos sich teilweise selbst steuern
können, beruhen daher auf einem ganz anderen Ansatz: künstlichen neuronalen
Netzen, die von von der partiell verstandenen Funktionsweise des menschlichen
Gehirns inspiriert sind.

Das Besondere an künstlichen neuronalen Netzen ist, dass sie selbstständig
lernfähig sind: ProgrammiererInnen geben nur ihre grobe Struktur und
Testdatensätze vor, schreiben aber keine einzige Zeile Programmcode, der ihr
Verhalten festlegen würde.

Der Vortrag wird beleuchten, wie künstliche neuronale Netze funktionieren und
wie sie das Kunststück des Lernens vollbringen. Der Vortrag wird auch erklären,
welcher mathematische Durchbruch die großen Fortschritte auf dem Gebiet der
künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren möglich machte, und den Blick auf
neue ethische Fragen richten, die diese Fortschritte aufwerfen.

Der Vortrag setzt keinerlei technisches oder mathematisches Vorwissen voraus.