In der Presse wird Künstliche Intelligenz nicht selten mit maschinellem Lernen
und Data Science gleichgesetzt. Wenn ein Programm durch maschinelles Lernen generiert
wird, dann wird das Programm häufig schon als intelligentes System benannt. In dem
Vortrag wird argumentiert, dass intelligente Systeme auch handeln müssen, um das
Prädikat intelligent wirklich zu verdienen. Für die Bestimmung von optimalen Handlungen
in Anwendungen wurden extrem leistungsfähige KI-Planungsverfahren entwickelt. Wir
zeigen die wichtige Kombination von maschinellem Lernen und KI-Planungsverfahren
anhand der bekannten DeepMind-Spielarchitektur AlphaZero auf (einschließlich AlphaGo
als Spezialfall und MuZero als Verallgemeinerung) und beleuchten, was noch zur Realisierung
eines autonomen Mars-Rovers hinzukommen muss.