Stanford bietet von September bis Dezember eine KI-Vorlesung als offene Online-Version an (via). Das Video zeigt ein paar der Inhalte:
Mich erinnerte es sehr an meine KI-Vorlesung. Klar, wir sind nicht mit Robotern durch die Stadt gefahren, aber die gezeigten Inhalte hatten wir größtenteils. Und er basierte auf dem gleichen Buch, was wohl wirklich das Standardwerk ist (Artificial Intelligence: A Modern Approach).
Was mir wieder klar machte, wie toll ich das Thema finde. KI ist nicht einfach eine simple Untermenge der Informatik. Wenn Informatik das Beherrschen von Informationen, das algorithmische Lösen von Problemen ist, dann ist das genau die Definition der KI. Die Algorithmen der schwachen KI haben mehr als andere den Ansatz, ein Problem generisch zu lösen statt es direkt lösen zu lassen, oder sind eher das Zusammenspiel von Algorithmen zur generischen Lösung eines Problems.
Beispiel Schach. Um dafür eine Lehrbuch-KI zu schreiben ist zwar Unmengen an Können notwendig, doch eigentlich braucht man "nur" eine eine performante Min-Max-Variante, plus den nötigen Optimierungen um der Komplexität beizukommen. In denen liegt dann die Schwierigkeit, aber Min-Max selbst ist ein sehr simpler Algorithmus, der einfach alle möglichen Varianten durchgeht und dann den Zug wählt, der für den Spieler das beste Ergebnis hat. Der Pseudocode hat 5 Zeilen.
Daher sah ich KI als praktisches Anwenden des Algorithmik-Kurses (der selbst schon ziemlich praxisbezogen war) und als Versuch, Probleme geschickt zu lösen. Da wird kein Data erschaffen, sondern Spiele gespielt, was nichts anderes als Problemlösen ist.
Und Problemlösen, darum geht es doch immer. Deshalb ist das Ansehen des Stanford-Kurs für die meisten Informatiker und Programmierer, die einen solchen Kurs noch nicht gehört haben, wahrscheinlich eine gute Idee.