Zusammenfassung
Fuzzy-Systeme, künstliche Neuronale Netzwerke und Evolutionäres Rechnen — im folgenden unter dem Begriff CI-Methoden (CI = Computational Intelligence) subsumiert — haben, grob betrachtet, vieles gemeinsam:
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Ihre Grundkonzepte sind seit langem bekannt und waren zeitweise umstritten. Ein Grund für die anfänglich zögerliche Akzeptanz bestand unter anderem in der Nichtverfügbarkeit ausreichender Rechenleistung. Außerdem galt es, Widerstande in etablierten Disziplinen zu überwinden. Und, wie in anderen Forschungsfeldern auch, mußte sich zunächst eine „kritische Masse“ bilden, welche die Initialzündung für eine breite Forschung auslöste.
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Sie werden zunehmend erfolgreich und immer breiter angewandt. Analog zu vielen anderen Wissenschaftszweigen entstand auch auf dem Gebiet der CI die kritische Masse im Bereich der Anwendungsforschung. Konkrete, praktische Probleme existieren und müssen gelöst werden, unabhängig davon, ob die Grundlagenforschung dies wahrnimmt oder nicht, vielleicht sogar die generelle Unlösbarkeit unter gewissen Prämissen zeigt. Neue Methoden werden oft zunächst versuchsweise angewandt und erweisen sich gegebenenfalls in der Praxis als nützlich, ohne daß der formale Nachweis der Anwendbarkeit a priori geführt wurde. Die Existenzberechtigung der Methoden lautet: „Es funktioniert“. Das ist dann Stimulans für die Suche nach dem „Warum?“bzw. „Wann und wann nicht?“.
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Schwefel, HP., Hammel, U. (1997). Sonderforschungsbereich 531. In: Jarke, M., Pasedach, K., Pohl, K. (eds) Informatik ’97 Informatik als Innovationsmotor. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60831-5_15
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