Zusammenfassung
Angesichts der Erfolge statistischer Modelle, bei denen aus sehr großen Datenbeständen und sehr leistungsfähiger Hardware intelligente Programme generiert werden, stellt sich die Frage, ob es sich noch lohnt, menschliche Vorgehensweisen in der KI nachzubilden.
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Literatur
Brants T, Popat A, Xu P, Och F, Dean J (2007) Large language models in machine translation. In: Proc 2007 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural languages learning, S 858–867
Dang Duc N, Puppe F (2009) Hybrides, skalierbares Diagnosesystem für freie Kfz-Werkstätten. Künstl Intell 23(2):31–37
Goldstein I, Papert S (1977) Artificial intelligence, language and the study of knowledge. Cogn Sci 1(1)
Graber M, Mathew A (2008) Performance of a web-based clinical diagnosis support system for internists. J Gen Intern Med 23(1)
Klügl F (2010) Agent based simulation engineering. Habilitation, Universität Würzburg
Puppe F (2008) Wissensbasierte Systeme in der Medizin. Künstl Intell 22(1):53–57
Russell S, Norvig P (2010) Artificial intelligence—a modern approach, Pearson, 3rd edn. Prentice Hall, New York
Wu F, Weld D (2008) Automatically refining the Wikipedia infobox ontology. In: 17th world wide web conference (WWW 2008), S 635–644
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Puppe, F. Explizites Wissen versus Black Box Ansätze in der KI. Künstl Intell 25, 67–70 (2011). https://doi.org/10.1007/s13218-010-0069-4
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DOI: https://doi.org/10.1007/s13218-010-0069-4