Künstliche Intilligenz in der Medizin

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat eine lange Entwicklungsgeschichte, bereits  1936  beweist der britische Mathematiker Alan Turing durch seine Theorien, dass eine  Rechenmaschine  in der Lage wäre, kognitive Prozesse auszuführen, sofern diese sich in mehrere Einzelschritte zerlegen und durch einen Algorithmus darstellen lassen. In den 1950er Jahren begannen Hubel und Wiesel den optischen Kortex von Katzen zu kartierten. Es dauerte nicht lange, bis Computermodelle  erstellt wurden, um das Modell dieser Kartierung zu nutzen um Gehirnfunktion zu simulieren und zu verstehen. Ungefähr zur gleichen Zeit wurden die ersten regelbasierten Systeme programmiert, um Entscheidungsprozesse, einschließlich Anwendungen in der Medizin, zu unterstützen. Eines der frühesten derartigen praktischen Systeme war das , von Edward H. (Ted) Shortliffe, 1971, an der Stanford University  entwickelte System  „MYCIN“, ein Algoithmus um die Auswahl von Antibiotika basierend auf Grammfärbung und Patienteneigenschaften, zu
unterstützen.

1950 war es erneut Alan Turning der den später so genannten Turing Test entwickelte. Er selbst nannte ihne "imitatione Test". Im Zuge dieses Tests führt eine Menschlicher Fragesteller ohne Sicht- und Hörkontakt, eine Unterhaltung mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Kann der Fragesteller nach der intensiven Befragung nicht sagen, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird der Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.

Ist man Intelligent nur weil man einen Menschen imitieren kann?
Der Philiosoph John Searl versuchte mit einem Gedankenexperiment zu wiederlegen, dass Computer allein dadurch, dass sie Befehle ausführen Intelligent sind. Stellen Sie sich folgendes vor: Ein Mensch steht in einem  geschlossenen Raum, durch einen Schlitz werden ihm auf Zetteln Geschichten und Fragen auf Chinesisch durchgeschoben. Er selbst ist der Chinesischen Sprache nicht mächtig, hat jedoch eine ausführliches Handbuch in seiner Muttersprache mit Hintergrundinformationen zu jeder Geschichte, und Frage, zusätzlich befinden sich darin Informationen wie er auf jeden einzelnen Zettel zu reagieren hat. Er folgt den Anweisungen und schiebt die Antworten zurück durch den Schlitz. Ohne auch nur ein Wort tatsächlich verstanden zu haben. Vor der Tür steht ein chinesischer Muttersprachler, der die Antworten entgegenimmt. Er kommt  zu dem Ergebnis, im Raum befinde sich ebenfalls ein Chinesisch sprechender Mensch, der die Geschichten verstanden hat.

Das Gedankenexperiment zeigt, das imitation und der Zugriff auf Datenbanken , sowie "Wenn, dann" - Regeln scheinbar nicht alleine reichen um künstliche Intilligenz zu beschreiben.
Der Software Konzern SAP beschreibt es so " Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen(...)  Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen – Lernen, Urteilen und Problemlösen. "

Also nicht nur Imitieren,sonden im besten Falle AUTONOM- ohne Anleitung durch einen Nutzer probleme lösen können  und ein ADAPTIVES SYSTEM sein- aus Erfahrung lernen  um seine Leistung zu verbessern

starke KI
Eine Computertechnologie (KI), die schwierige Aufgaben (komplett) übernehmen kann
schwache KI
Eine Computertechnolgie(KI) die den Menschen in seinen Aufgaben unterstützt
Spezifische KI ( narrow AI)
Bezeichnet eine Computertechnologie (KI) die genau eine Aufgabe ausüben kann
Allgemeine KI (general AI)
Bezeichnet eine Computertechnologie (KI), die jegliche Formen Intelligenter Aufgaben lösen kann. - diese gibt es bisher nicht

Ganz formell betrachtet ist der Algorithmus jedes genau definierte Berechnungsverfahren, bei dem ein Wert oder eine Menge von Werten als Eingabe verwendet wird und ein Wert oder eine Gruppe von Werten als Ausgabe erzeugt wird. Ein Algorithmus ist somit eine Folge von Rechenschritten, die den Eingang in den Ausgang umwandeln.
Wir können einen Algorithmus jedoch auch als eine Art Werkzeug zur Lösung eines genau spezifizierten Rechenproblems betrachten. Die Erklärung des Problems gibt allgemein die gewünschte Eingabe / Ausgabe-Beziehung an. Der Algorithmus beschreibt dabei ein spezifisches Berechnungsverfahren zum Erreichen dieser Eingabe / Ausgabe-Beziehung.