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  1. Einleitung

  2. Zum Begriff der Intelligenz

  3. Computer und Intelligenzbegriff

  4. Intelligenz als Veränderungsfähigkeit, sprich Lernen

  5. Prinzipielle Veränderungsfähigkeit (Lernfähigkeit) eines Computers

  6. Offene Fragen

  7. Testfragen und Übungsaufgabe


GRUNDLAGEN DER INFORMATIK WS 0203 - Vorlesung
VL12: Können Computer intelligent sein?

Achtung: dieses Skript gibt nur einen Teil des mündlichen Vortrags wieder !!!
                                 
                       

AUTHOR: Gerd Döben-Henisch
DATE OF FIRST GENERATION: Dec-11, 2002
DATE OF LAST CHANGE: Dec-19, 2002,
EMAIL: Gerd Döben-Henisch



1. Einleitung


Da wir in dieser Vorlesung als besondere Gäste Lehrer Homm mit der 12.Klasse von der Fachoberschule Gross Gerau begrüssen konnten, wurde zu Beginn der Vorlesung ein kurzer Rückblick auf die bisherigen Vorlesungen gegeben. Der Rückblick war zugleich die Vorbereitung des aktuellen Themas.

Nachdem die Netzwerkkommunikation bis hinunter zur Bitebene ansatzweise analysiert worden war, und ein erster Blick 'hinter die Kulissen der Hardware' geworfen werden konnte (Was ist ein elektrisches Signal, digitale Schaltungen, wie arbeitet ein Mikroprozessor), sollte heute im anschluss an das Thema 'Vernetztes Haus' das Thema 'Intelligenz' aufgegriffen werden, genauer die Frage, ob Computer intelligent sein/ werden können.



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2. Zum Begriff der Intelligenz


Es wurde erwähnt, dass der Begriff der Intelligenz eine lange Geschichte inder Philosophie besitzt. Seit dem 19.Jh aber gibt es im Rahmen der experimentellen Psychologie die Version eines verhaltensbasierten Intelligenzbegriffs, der nicht nur die Grundlage für z.B. den psychologischen Intelligenzquotienten (IQ) bildet, sondern für zahlreiche andere Begriffe, auch für viele psychologische Lerntheorien. Zugleich eignet er sich, um das Verhalten von technischen Systemen mit den gleichen Mitteln wie das Verhalten biologischer Systeme zu beschreiben und ansatzweise zu messen. Das Grundkonzept eines verhaltensbaiserten Intelligenzbegriffes wurde vorgestellt.



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Einfaches System aus sicht einer Verhaltenstheorie





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3. Computer und Intelligenzbegriff


Es wurde dann gezeigt, wie man den verhaltensbasierten psychologischen Intelligenzbegriff direkt auf technische Systeme übertragen kann. Einerseits eröffnet sich damit die Möglichkeit, beliebige Systeme miteinander zu vergleichen. Andererseits wird dabei deutlich, dass ein verhaltensbasierter Intelligenzbegriff sehr 'oberflächlich' ist; man kann mit ihm letztlich nicht die Prozesse beschreiben, die einem sogenannten intelligentem Verhalten tatsächlich zugrunde liegen.



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4. Intelligenz als Veränderungsfähigkeit, sprich Lernen


Am Beispiel des sogenannten Klassischen Konditionierens als eines Grenzfalles von Lernen wurde deutlich gemacht, wie das Ineinanderspielen von verhaltensbasierter Betrachtung (Psychologie) als auch prozessorientierter Betrachtung (Neurobiologie) sich ergänzen können. Zugleich zeigen die Erkenntnisse der Neurobiologie, dass das äusserlich beobachtbare Lernverhalten letztlich auf Veränderungsprozesse der zugrundeliegenden neuronalen Strukturen zurückzuführen ist. Ohne Veränderungsfähigkeit kein Lernen. Für die tatsächliche Lernfähigkeit des Computers ist daher die Frage zu beantworten, wie es mit der prinzipiellen Veränderungsfähigkeit von Computern (bzw. Computerprogrammen) bestellt ist.



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5. Prinzipielle Veränderungsfähigkeit (Lernfähigkeit) eines Computers


Für die Klärung der Frage nach der prinzipiellen Veränderungsfähigkeit des Computers (bzw. von Computerprogrammen) wurde das theoretische Modell der Turingmaschine herangezogen. Dieses Modell beschreibt sowohl alle potentielle Hardware wie auch alle potentielle Software, zugleich ist es so einfach, dass jeder es in max. 5 Minuten verstehen kann.

Im ersten Schritt wurde deutlich gemacht, dass eine Turingmaschine jede beliebige Turingmaschine simulieren kann. Man nennt solch eine Turingmaschine auch 'Universelle Turingmaschine' (obgleich es immer noch die 'ganz gewöhnliche' Turingmaschine ist). Insofern es sich bei einem Nervensystem auch nur um eine endliche Struktur handelt (deren Hauptzweck es im übrigen ist, diskrete Signale zu produzieren!), kann man jedes Nervensystem prinzipiell durch eine Turingmaschine simulieren.

Im zweiten Schritt wurde klar gemacht, dass eine Turingmaschine nicht nur eine beliebige andere Turingmaschine simulieren kann, sondern sie kann diese andere Maschine (bzw. deren Beschreibung) 'nach Bedarf' auch beliebig abändern. Damit besteht die prinzipielle Möglichkeit, die Fähigkeit von Nervenzellen, sich in Abhängigkeit von Ereignissen strukturell zu verändern, im Rahmen einer universellen Turingmaschine zu imitieren.

Schritt eins und zwei zusammen genommen aber bedeutet, dass eine Turingmaschine prinzipiell das Potential hat, diejenigen Prozesse zu simulieren, die biologischem 'intelligentem' Verhalten zugrunde liegen.



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6. Offene Fragen


Auf der Basis diser Sachverhalte wurden noch diverse Fragen diskutiert, ohne sie abschliessend zu beantworten.



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7.Testfragen und Übungsaufgabe


Keine Übungsaufgaben.


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