Konnektionismus

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Das Inhaltsverzeichnis bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung und Konzepte der künstlichen Intelligenz, insbesondere den Übergang von klassischer AI zu Konnektionismus. Es beginnt mit den grundlegenden Annahmen der AI und den kognitiven Prozess-Ebenen. Die Einführung in den Konnektionismus behandelt die Unterschiede in der Repräsentation und das "Programmieren" von Netzwerken sowie deren Grundtypen und Aspekte. Ein detaillierter Abschnitt über neuronale Netzwerke umfasst mathematische Grundlagen der Aktivierung und Lernregeln sowie verteilte Aktivierungsmuster. Das sub-symbolische Paradigma wird durch verschiedene Perspektiven, einschließlich der symbolischen Annäherung und praktischen Beispielen wie der Buchstabenerkennung, beleuchtet. Die Themen Repräsentation und Selbstorganisation werden eingehend behandelt, einschließlich der Notwendigkeit eines Interpreters und der Herausforderungen des Binding Problems. Die Rolle von Symbolen in sub-symbolischen Modellen wird ebenfalls thematisiert, gefolgt von Regeln und Lernprozessen, die das Verständnis von Lernen und Verlernen vertiefen. Weitere Kapitel widmen sich der Zufälligkeit, Feedbacks, Motivation, Modellen der Perzeption, Kategorisierung, Sprachverarbeitung und Expertensystemen. Abschließend wird eine kritische Zusammenfassung der Symbol Wars und der Grenzen des sub-symbolischen Ansatzes gegeben, gefolgt von einer Literaturübersicht.