Der Traum, Maschinen das Denken beizubringen, hat tiefe Wurzeln, die bis in die Antike reichen. Doch die wissenschaftliche Basis für die Künstliche Intelligenz wurde maßgeblich im 20. Jahrhundert gelegt, insbesondere durch Alan Turing, dessen bahnbrechende Arbeiten das Konzept der Turing-Maschine und den Turing-Test umfassen. Turing stellte die These auf, dass Maschinen eines Tages nicht nur imstande sein werden, menschliche Denkprozesse nachzuahmen, sondern auch eigenständige Entscheidungen zu treffen. Diese theoretischen Überlegungen ebneten den Weg für die Entwicklung praktischer KI-Anwendungen und regten unzählige Debatten über die Möglichkeiten und Grenzen von Computern an.
Die Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 markiert den offiziellen Beginn der Künstlichen Intelligenz als Forschungsdisziplin. Organisiert von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon, zielte diese Zusammenkunft darauf ab, einen Plan zu entwickeln, wie Maschinen nicht nur arithmetische Operationen, sondern auch Sprache verstehen und Probleme selbstständig lösen können. Der Optimismus und die Zielsetzungen dieser Konferenz legten den Grundstein für Jahrzehnte der Forschung und Entwicklung in der KI.
Es lohnt sich aber, erst einmal einen Blick in die Antike zu werfen. Philosophen haben jeher versucht, die Natur des Denkens und der Intelligenz zu verstehen. Schon seit den antiken griechischen Philosophen gibt es Diskussionen darüber, wie Denkprozesse funktionieren. Die Idee, dass nicht-menschliche Entitäten denken könnten, entstand zu Zeiten von Aristoteles. Er gilt als einer der einflussreichsten Philosophen der Geschichte und war ein Schüler Platons. Nachdem er zwei Jahrzehnte an Platons Akademie in Athen studiert hatte, gründete er später seine eigene Schule, das Lykeion, ebenfalls in Athen. Durch seine Einführung des syllogistischen Systems schuf er die Grundlage für deduktives Schließen, ein zentraler Bestandteil des westlichen wissenschaftlichen und philosophischen Denkens. Seine Methode der Kategorisierung und seine Analyse von Ursachen und Prinzipien (...)
Der Traum, Maschinen das Denken beizubringen, hat tiefe Wurzeln, die bis in die Antike reichen. Doch die wissenschaftliche Basis für die Künstliche Intelligenz wurde maßgeblich im 20. Jahrhundert gelegt, insbesondere durch Alan Turing, dessen bahnbrechende Arbeiten das Konzept der Turing-Maschine und den Turing-Test umfassen. Turing stellte die These auf, dass Maschinen eines Tages nicht nur imstande sein werden, menschliche Denkprozesse nachzuahmen, sondern auch eigenständige Entscheidungen zu treffen. Diese theoretischen Überlegungen ebneten den Weg für die Entwicklung praktischer KI-Anwendungen und regten unzählige Debatten über die Möglichkeiten und Grenzen von Computern an.
Die Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 markiert den offiziellen Beginn der Künstlichen Intelligenz als Forschungsdisziplin. Organisiert von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon, zielte diese Zusammenkunft darauf ab, einen Plan zu entwickeln, wie Maschinen nicht nur arithmetische Operationen, sondern auch Sprache verstehen und Probleme selbstständig lösen können. Der Optimismus und die Zielsetzungen dieser Konferenz legten den Grundstein für Jahrzehnte der Forschung und Entwicklung in der KI.
Es lohnt sich aber, erst einmal einen Blick in die Antike zu werfen. Philosophen haben jeher versucht, die Natur des Denkens und der Intelligenz zu verstehen. Schon seit den antiken griechischen Philosophen gibt es Diskussionen darüber, wie Denkprozesse funktionieren. Die Idee, dass nicht-menschliche Entitäten denken könnten, entstand zu Zeiten von Aristoteles. Er gilt als einer der einflussreichsten Philosophen der Geschichte und war ein Schüler Platons. Nachdem er zwei Jahrzehnte an Platons Akademie in Athen studiert hatte, gründete er später seine eigene Schule, das Lykeion, ebenfalls in Athen. Durch seine Einführung des syllogistischen Systems schuf er die Grundlage für deduktives Schließen, ein zentraler Bestandteil des westlichen wissenschaftlichen und philosophischen Denkens. Seine Methode der Kategorisierung und seine Analyse von Ursachen und Prinzipien (...)
Oliver Schwartz
Oliver Schwartz ist Experte für strategische Kommunikation mit mehr als 25 Jahren Erfahrung als Manager in internationalen Technologieunternehmen. Seine Expertise bringt er heute in Beratungsmandate mit Unternehmen, Vorständen und GeschäftsführerInnen und als Interimsmanager ein. Wissen und Impulse rund um KI in Business und Gesellschaft teilt er in Veröffentlichungen, als Autor, Vortrags-Redner und als Podcaster.
Dr. Michael Gebert
Dr. Michael Gebert ist visionärer Unternehmer und international gefragter Keynote-Sprecher. Er blickt auf 30 Jahre strategisches Denken und innovatives Handeln zurück. Als Positivist mit solidem betriebswirtschaftlichen Hintergrund und einer Promotion in Schwarmintelligenz, beschäftigt er sich leidenschaftlich mit ethisch akzeptablen Einsatz von KI-Innovationen und dezentralen Strukturen im Unternehmensumfeld.
Neuerscheinung!
