Contributions

Algorithmen, maschinelles Lernen und die Grenzen der KI

Sebastian Höfer

Domaines juridiques:

Informatique et droit

Proposition de citation: Sebastian Höfer, Algorithmen, maschinelles Lernen und die Grenzen der KI, in : Jusletter 26 novembre 2018

Des décisions prises par ordinateur influencent de plus en plus notre vie quotidienne. Cette contribution explique de façon simple et compréhensible les technologies clés qui sous-tendent ces décisions assistées par ordinateur : algorithmes et apprentissage machine. Elle traite les questions suivantes : 1) que sont les algorithmes et comment fonctionnent-ils ? 2) Comment les méthodes d'apprentissage machine, branche de l'intelligence artificielle (IA), peuvent-elles apprendre les algorithmes de façon autonome ? 3) Quelles sont les limites de l'état actuel de la recherche en apprentissage machine ? (jp)

Table des matières

1. Einleitung
2. Algorithmen
3. Maschinelles Lernen: Lernende Algorithmen
- 3.1. Maschinelles TicTacToe lernen
- 3.2. Überwachtes Lernen
- 3.3. Künstliche neuronale Netze für TicTacToe
- 3.4. Generalisieren, nicht Auswendig lernen
- 3.5. Lernen durch Ausprobieren: Reinforcement Learning
4. Grenzen des maschinellen Lernens
- 4.1. Repräsentation ist der Schlüssel
- 4.2. Generalisierung über Repräsentationen
- 4.3. Adversarielle Beispiele
- 4.4. Uninterpretierbarkeit von Modellen
5. Zusammenfassung und Ausblick