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  • Format: PDF

Muss man eine Situation verstanden haben, um in ihr moralisch handeln zu können? Dieser Frage widmet sich der Autor mit Bezug auf Maschinen, die mit Künstlicher Intelligenz betrieben werden, jedoch die Probleme, die sie lösen, nicht verstehen: Reinforcement-Learning-Agenten. Aktuell werden viele Konzepte im Kontext der Künstlichen Intelligenz genutzt, hinter denen eine lange Entwicklungsgeschichte steht. Diese Konzepte werden zunächst historisch und systematisch aufgearbeitet bzw. eingeordnet. Der Fokus liegt allerdings auf den rezenten Ansätzen zur Umsetzung Künstlicher Intelligenz,…mehr

Produktbeschreibung
Muss man eine Situation verstanden haben, um in ihr moralisch handeln zu können? Dieser Frage widmet sich der Autor mit Bezug auf Maschinen, die mit Künstlicher Intelligenz betrieben werden, jedoch die Probleme, die sie lösen, nicht verstehen: Reinforcement-Learning-Agenten. Aktuell werden viele Konzepte im Kontext der Künstlichen Intelligenz genutzt, hinter denen eine lange Entwicklungsgeschichte steht. Diese Konzepte werden zunächst historisch und systematisch aufgearbeitet bzw. eingeordnet. Der Fokus liegt allerdings auf den rezenten Ansätzen zur Umsetzung Künstlicher Intelligenz, insbesondere auf dem subsymbolischen Machine-Learning-Ansatz. Dabei ist die Frage zentral, ob eine Maschine tatsächlich von Normen geleitet werden kann, wenn sie zur Gänze auf Elimination von Bedeutung setzt, um funktionieren zu können.
Der Autor
Antonio Bikic ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft der LMU München und forscht zu der Philosophie der Künstlichen Intelligenz.

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Autorenporträt
Der Autor
Antonio Bikic ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft der LMU München und forscht zu der Philosophie der Künstlichen Intelligenz.