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Beschreibung
Praktisch nutzbare Künstliche Intelligenz entstand aus dem Bündnis kluger Köpfe mit den rechentechnischen Fähigkeiten Boolescher Automaten - natürliche Intelligenz dagegen aus Selbstorganisation und Evolution. Dieser zweite Weg rückt mit dem neuromorphen Rechnen zunehmend wieder in das Blickfeld von Wissenschaft und Praxis: Spikende neuronale Netze (SNN) stellen dem wachsenden Energiehunger moderner KI-Systeme eine reale Alternative entgegen und erweitern das Methodenrepertoire der KI um Elemente der Selbstorganisation. Das vorliegende Werk erläutert dieses Spannungsfeld allgemeinverständlich und zugleich mathematisch nachvollziehbar. Am Beispiel des Texterzeugungsmoduls von ChatGPT werden Konzept, Eleganz und Aufwand der modernen Transformer-basierten KI Schritt für Schritt sichtbar gemacht und mit den Kodierungs-, Lern- und Netzgestaltungsmethoden spikender neuronaler Netze verglichen. Den Hintergrund bilden ausgewählte Wirkungsmechanismen des menschlichen Nervensystems - die kybernetischen Vorbilder des neuromorphen Rechnens. Behandelt werden u. a. Spike-Timing-Dependent Plasticity, Populations- und Zeitkodierung, das Neural Engineering Framework, neuromorphe Hardware von Loihi 2 bis zu kommerziellen Edge-Prozessoren sowie die Perspektiven der wechselseitigen Befruchtung klassischer und neuromorpher KI - bis hin zum optischen Rechnen. (ca. 90 Seiten, 20 Abbildungen)
Praktisch nutzbare Künstliche Intelligenz entstand aus dem Bündnis kluger Köpfe mit den rechentechnischen Fähigkeiten Boolescher Automaten - natürliche Intelligenz dagegen aus Selbstorganisation und Evolution. Dieser zweite Weg rückt mit dem neuromorphen Rechnen zunehmend wieder in das Blickfeld von Wissenschaft und Praxis: Spikende neuronale Netze (SNN) stellen dem wachsenden Energiehunger moderner KI-Systeme eine reale Alternative entgegen und erweitern das Methodenrepertoire der KI um Elemente der Selbstorganisation. Das vorliegende Werk erläutert dieses Spannungsfeld allgemeinverständlich und zugleich mathematisch nachvollziehbar. Am Beispiel des Texterzeugungsmoduls von ChatGPT werden Konzept, Eleganz und Aufwand der modernen Transformer-basierten KI Schritt für Schritt sichtbar gemacht und mit den Kodierungs-, Lern- und Netzgestaltungsmethoden spikender neuronaler Netze verglichen. Den Hintergrund bilden ausgewählte Wirkungsmechanismen des menschlichen Nervensystems - die kybernetischen Vorbilder des neuromorphen Rechnens. Behandelt werden u. a. Spike-Timing-Dependent Plasticity, Populations- und Zeitkodierung, das Neural Engineering Framework, neuromorphe Hardware von Loihi 2 bis zu kommerziellen Edge-Prozessoren sowie die Perspektiven der wechselseitigen Befruchtung klassischer und neuromorpher KI - bis hin zum optischen Rechnen. (ca. 90 Seiten, 20 Abbildungen)
Über den Autor
Dr. Volker Kempe studierte Physik und Nachrichtentechnik. Seine Forschungsinteressen umfassen stochastische Systeme, bedingte Markov-Prozesse, Optimalschätzungstheorie, Schwingungstheorie und Mikro-Elektro-Mechanische Systeme (MEMS). Seine lebenslange Forschungstätigkeit wird durch mehr als 40 Jahre Erfahrung im Forschungs- und Entwicklungsmanagement ergänzt, im akademischen Bereich ebenso wie in der Industrie. Er ist Autor mehrerer Bücher und wissenschaftlicher Anthologien. Als ehemaliger Leiter eines wissenschaftlichen Instituts für Kybernetik gilt sein Interesse heute der KI-Entwicklung, insbesondere der Frage, warum neuromorphe Herangehensweisen jahrzehntelang im Schatten der klassischen KI standen
Details
Erscheinungsjahr: 2026
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: 142 S.
6 farbige Illustr.
ISBN-13: 9783696732431
ISBN-10: 3696732435
Sprache: Deutsch
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kempe, Volker
Auflage: 1. Auflage
Hersteller: BoD - Books on Demand
Verantwortliche Person für die EU: Books on Demand GmbH, Überseering 33, D-22297 Hamburg, bod@bod.de
Maße: 220 x 170 x 10 mm
Von/Mit: Volker Kempe
Erscheinungsdatum: 17.09.2026
Gewicht: 0,26 kg
Artikel-ID: 136869224

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