Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?

Integrierte Darstellung von KI und Hirnforschung: Grundlagen und Herausforderungen verständlich erklärt

Teil I: Hirnforschung.- Das komplexeste System im Universum.- Bausteine des Nervensystems.- Organisation des Nervensystems.- Organisation des Cortex.- Bildgebende Verfahren: Dem Gehirn beim Denken zuschauen.- Gedächtnis.- Sprache.- Kognitive Karten und Navigation in Mentalen Räumen.- Bewusstsein.- Teil II: Künstliche Intelligenz.- Was ist Künstliche Intelligenz.- Wie lernt Künstliche Intelligenz.- Spielende Künstliche Intelligenz.- Rekurrenz: Lernen ist keine Einbahnstraße.- Kreativität: Generative Künstliche Intelligenz.- Sprachbegabte KI: ChatGPT und Co.- Wie KI das Lernen lernt.- Woran forschen KI Entwickler heute?.- Teil III: Herausforderungen.- Was ist ein Toaster? Gefährliche Aufkleber und andere Angriffe.- Bilder bei Regen und Sonne: Auf die Daten kommt es an.- Halluzinierende Maschinen: Faktenchecks und Weltmodelle.- Alchemie, Reproduzierbarkeit und schwarze Kisten.- Eine kritische Würdigung: Was KI (noch) nicht kann.- Herausforderungen der Hirnforschung.- Was bedeutet es ein System zu verstehen?.- Teil IV: Integration.- KI als Werkzeug in der Hirnforschung.- KI als Modell für das Gehirn.- Neurowissenschaft 20: Mit Hirnforschung die KI verstehen.- Das Gehirn als Vorlage für KI.- Bewusste Maschinen?.- Ausblick: Holodecks, Uploads, Gehirne im Tank und die Singularität.