\chapter{Einführung}
    \section{Was ist Intelligenz?}
    \label{was ist intelligenz}
        \say{Ganz kurz zusammengefasst ist Intelligenz die Fähigkeit zum (logischen) Denken.
        [...]
        Intelligenz ist also erstens die Fähigkeit zum schnellen und effektiven Problemlösen und zweitens die Fähigkeit, die Erkenntnisse auf andere Situationen zu übertragen}
    
    \section{Was ist \acf{KI}?}
    \label{was ist ki}
        \say{Die künstliche Intelligenz (engl. \ac{AI}) [...] ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.
        Dieses geschieht durch Simulation mit Hilfe künstlicher Artefakte, gewöhnlich mit Computerprogrammen auf einer Rechenmaschine.}

        \subsection{Starke \ac{KI}/ Artificial General Intelligence}
        \label{starke ki}
            \say{Unter einer starken \acl{KI} versteht man im allgemeinen alle Ansätze, die versuchen, den Menschen bzw. die Vorgänge im Gehirn abzubilden und zu imitieren.}

        \subsection{Schwache \ac{KI}/ Narrow \acs{AI}}
        \label{schwache ki}
            Bei der \say{schwachen} \ac{KI} geht es nicht darum den Menschen zu immitieren.
            Stattessen wird versucht \textbf{lernfähige} Algorithmen für einen abgegrenzte Problemstellung zu entwickeln.

            \subsubsection{\acf{MI}}
            \label{mi}
                Wenn man die \ac{KI} aus dem Blickwinkel der Ingenieurswissenschaften betrachtet,
                stellt sie ein Werkzeug für die Erstellung \say{intelligenter Methoden} zum lösen der Probleme des täglichen Lebens dar.

                \paragraph{Beispiele}
                    \begin{itemize}
                        \item Suchstrategien in Datenbanken
                        \item Spracherkennung
                        \item Übersetzungsprogramme
                        \item intelligente Assistenzsysteme
                    \end{itemize}

                \paragraph{Aufgaben bei der Erstellung von \ac{MI}}
                    \begin{enumerate}
                        \item Problemidentifikation
                        \item Entwurf einer geeigneten Darstellung
                        \item Berücksichtigung der Einschränkungen
                        \item Entwurf von Algorithmen
                        \item Überprüfung der entworfenen Algorithmen durch Experimente
                    \end{enumerate}

    \section{Lernen durch Unterscheiden}
    \label{lernen durch unterscheiden}
        \begin{center}
            \includegraphics[width=.6\textwidth]{lernen_durch_unterscheiden.png}\\
            {\Huge\color{orange}Probleme bei unerwarteten Daten!}\\
            \includegraphics[width=.6\textwidth]{lernen_durch_unterscheiden_fehlerquellen.png}
        \end{center}

        \subsection{Polanyi-Paradox}
        \label{polanyi-paradox}
            Der Mensch versteht selber nicht, wie er in der Lage dazu ist Bilder zu unterscheiden.
            Daher ist es für ihn schwer einen Algorithmus zu entwickeln, der ihn ersetzt.\\
            \includegraphics[width = .6\textwidth]{polanyi_paradox.png}

    \section{Problem Black-Box-Modelle}
    \label{problem black-box}
        Viele der heute entwickelten \ac{KI}-Modelle sind Black-Boxen.
        Dies stellt ein Problem dar, da Menschen nicht in der Lage dazu sind die Funktionsweise des Modells zu bewerten.
        Sie können lediglich das Verhalten auf Testdaten analysieren.