[MattF]

Zitat von qbz

Gibt es nicht in der KI auch fundamental unterschiedliche Konzepte? .

Ja gibt es.

Ich hab da mal die KI gefragt

Welche fundamental unterschiedliche Konzepte gibt es in der KI Forschung.
ChatGPT:

Die KI-Forschung ist breit gefächert und umfasst verschiedene fundamentale Konzepte, die sich in ihrer Methodik und ihrem Ziel stark unterscheiden. Hier sind die wichtigsten Ansätze:
1. Symbolische KI (Good Old-Fashioned AI, GOFAI)

Kernidee: Repräsentation von Wissen durch Regeln, Logik und Symbole.
Methoden: Expertensysteme, Wissensgraphen, Logik-Programmierung (z. B. Prolog).
Vorteile: Interpretierbar, erklärbar, gut für regelbasierte Systeme.
Nachteile: Kaum lernfähig, schwierig skalierbar, problematisch bei unscharfen oder unstrukturierten Daten.

2. Konnektionistische KI (Neuro-Inspirierte Systeme)

Kernidee: Simulation neuronaler Netze, die biologischen Gehirnen nachempfunden sind.
Methoden: Künstliche neuronale Netze (KNN), Deep Learning, Reinforcement Learning.
Vorteile: Hohe Lernfähigkeit, gut für Mustererkennung und komplexe Datenverarbeitung.
Nachteile: Erklärbarkeit (Black-Box-Problem), hoher Rechenaufwand, Datenhungrigkeit.

3. Evolutionsbasierte KI (Evolutionäre Algorithmen & Genetische Algorithmen)

Kernidee: Nutzung von Mechanismen der natürlichen Evolution (Mutation, Selektion, Rekombination).
Methoden: Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Neuroevolution.
Vorteile: Gut für Optimierungsprobleme, explorativ, kann kreative Lösungen finden.
Nachteile: Rechenaufwendig, oft ineffizient für deterministische Probleme.

4. Bayessche & Probabilistische KI

Kernidee: Nutzung von Wahrscheinlichkeitsmodellen zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
Methoden: Bayes’sche Netze, Hidden Markov Models, Monte-Carlo-Methoden.
Vorteile: Mathematisch fundiert, gut für Unsicherheitsmodellierung.
Nachteile: Oft hohe Rechenkosten, benötigt präzise Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

5. Hybrid-KI (Kombination mehrerer Ansätze)

Kernidee: Kombination von symbolischen und neuronalen Methoden für bessere Generalisierbarkeit.
Methoden: Neuro-symbolische KI, hybride neuronale Netzwerke mit logischen Constraints.
Vorteile: Kann die Stärken beider Welten kombinieren (Interpretierbarkeit & Lernfähigkeit).
Nachteile: Erfordert komplexe Architektur und Integration.

Diese unterschiedlichen Konzepte werden je nach Anwendungsfall kombiniert oder weiterentwickelt. Gibt es eine spezifische Richtung, die dich besonders interessiert?