Künstliche Intelligenz und Hirnforschung
Neuronale Netze, Deep Learning und die Zukunft der Kognition
Ein Buch von Patrick Krauss
Im ersten Teil seines Buches beschreibt der Autor das menschliche Gehirn sehr ausführlich, sowohl im Aufbau als auch in der Funktionalität. Hier besitzt es sehr starke Parallelen zu Biologie- oder sogar medizinischer Lektüre.
Im zweiten Teil werden dann Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz erläutert und verschiedene Modelle anhand von aktuellen Beispielen erläutert (alphaGo, ChatGPT und weitere).
Im dritten und vierten Teil werden schließlich aktuelle Herausforderungen der KI und der Hirnforschung thematisiert, und Möglichkeiten und Ausblicke über die Integration beider Wissenschaftsfelder gegeben. Hier werden also Fragen behandelt in welcher Form sowohl die KI als auch die Hirnforschung Modell oder Werkzeug für das jeweils andere Forschungsgebiet sein kann.
Generell durchzieht das ganze Buch die Fragestellung wie KI funktioniert und ob es Parallelen zum menschlichen Gehirn gibt. Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?
Das Sachbuch bietet aktuelle Forschungsergebnisse aus der Praxis. Man erfährt was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz in Grundprinzipien arbeitet. Es arbeitet sehr gut heraus warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden.
Der Autor versucht ohne tiefergehende mathematische oder programmtechnische Erläuterungen KI-Algorithmen verbal zu beschreiben. Genau an diesen Stellen werden diese Versuche allerdings extrem abstrakt und häufig schwer nachvollziehbar. Vergleichbar wäre z.B. der Versuch die Mitternachtsformel verbal darzustellen, sie aber nicht aufzuführen. Um KI-Algorithmen wirklich zu verstehen kommt man nicht umhin mathematische Grundlagen, z.B. im Gebiet der Matrix Rechenregeln, darzustellen, und deren Umsetzung in Programmode (z.B. mit Umsetzungen in Python). Aus meiner Sicht müßte das Buch genau um diese mathematischen und programmtechnischen Grundlagen erweitert werden um tatsächlich das Verständnis über die KI deutlich zu vertiefen.
Das Buch ist so für alle, die schon mathematische und programmtechnische Voraussetzungen mitbringen, gut geeignet ihr Wissen zu verbreitern. Parallelen zwischen Hirnforschung und KI werden plastisch dargestellt. Schwierig zu lesen wird es mit dem Versuch komplexe KI-Programmstrukturen nur auf der theoretischen und verbalen Ebene transparent zu vermitteln. Die Nachvollziehbarkeit oder das Verständnis zu tatsächlichen KI-Programmen leidet darunter sicherlich.
Alle Leser die keine mathematischen und programmtechnische Grundlagen besitzen müssen sich deshalb auf ein sehr hohes Abstraktionsniveau in diesen Bereichen des Buches einstellen. Wie tatsächlich ein KI-Programm mit Code aussieht wird im Buch nicht behandelt.
Erscheinungsdatum 02.10.2023, Verlag Springer Berlin, Seitenzahl 294, Auflage 1. Auflage 2023
in Deutsch, ISBN 978-3-662-67178-8
