GI = Guckis Intelligenz

[stochri]

Wolfgang schrieb:

doch. Ich hab nur abweichende Begriffe und abweichende strukturelle Ansätze.

Meine Links haben das "Nutzen"-Feld. Das entspricht der Eingangsgewichtung der Perceptron-Matrizen.
Meine Zellen haben Summenspeicher (sie bestehen nur aus einem 7-Bit Summenspeicher und einem FIRE-REQ-Bit). Als Aktivierungsfunktion dient der FIRE_LIMIT-Schwellwert.

Ungewohnt ist, dass ich Eingang (Dendriten) und Neuron nicht mehr fest verbunden habe. Dadurch ist mein System nicht mehr an Schichten, sondern an Ereignisse gekoppelt. Und ich erspar mir Multiplikationen und addiere die Gewichtungen lediglich zum Summenspeicher hinzu.

Kein Hexenwerk. Nur eben gut angepasst an die kläglichen Möglichkeiten eines PICs.

....
ok. Also ein Perceptron-Abklatsch, ein "Perceptklatsch".

Mir fällt aber gerade ein, dass ich mich noch mit Negationen befassen muss. Das war mir für meinen Irrgarten nicht so wichtig. In so ner trostlosen Einöde sollte man negative Gedanken gleich im Ansatz verhindern.

Nix Abklatsch. Du bist ganz vorne dabei, du hast quasi die IAF-Pulsneuronen nachgebaut. Ich kann nicht glauben, dass Du in so kurzer Zeit so weite gekommen bist. Das ist der Hammer, ehrlich.

[HaWe]

schick mal bitte einen frei lesbaren Link zu "IAF-Pulsneuronen"!
Ich sehe allerdings auch keine exakte Analogie zu einem Perzeptron-Netz (auch keinen "Abklatsch") - ich schrieb ja schon, dass ich es für irgendetwas anderes halte..

[Rumgucker]

Hallo,

wow.. Ihr seid aber charmant. Das geht mir ja runter wie Öl. Dankeschön!

Ich hab aber keinen Hintergrund und keine Ahnung. Das sehe ich als Vorteil, weil ich dadurch frei denken kann.

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Die Uni Ulm macht viel mit FPAAs rum, das analoge Gegenstück zum digitalen FPGA. Eine Ansammlung von analogen Rechenelementen und eine programmierbare Schaltmatrix.

https://www.uni-ulm.de/in/mikro/fors...altungen/fpaa/

Genau wie ein FPGA hat das Ding leider auch nicht die dynamische Konnektivität, die man eigentlich bräuchte.

DER Analog-Guru Prof. Bernd Ulmann beobachtet das Gebiet analog + KI sehr genau.

Viele Grüße

Wolfgang

[HaWe]

wie unterscheidet sich "analog" vom Rechnen mit Fließkommazahlen?


PS,
auch die DACs oder ADCs in FPAA rechnen ja wieder digitale Integer-Zahlen in analoge Spannungswerte (und umgekehrt) um, die man auch als floats repräsentiern kann.

[Rumgucker]

Hallo Helmut,

natürlich gar nicht. "Analoges Rechnen" bedeutet ja erstmal nur, dass ein Analogon erschaffen wird. Statt eines OPV-Integrators kann das auch der Wasserstand einer Badewanne sein.

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Aber es gibt gewichtige Unterschiede. Analoge Schaltungen arbeiten bevorzugt zeitkontinuierlich. Eine analog errechnete PWM schlägt beispielsweise einfach alles. Theoretisch können ihre Flanken in Attosekunden aufgelöst sein. Im Gegenzug freut man sich bei analogen Verstärkern schon über unlineare Verzerrungen von unter 0,1%. Also 10 Bit Auflösung umgerechnet.

In der Digitaltechnik gehts komplett andersrum. Zeitdiskrete Schritte und irrwitzige Auflösungen.

Viele Grüße

Wolfgang

[HaWe]

wozu brauche ich Attosekunden Auflösung in neuronalen Netzen?
Ich vermute: überhaupt nicht - wo ist also der Vorteil von analogen Rechnern vs. digitalen cpus z.B. auch + fpus (ESP32, SAMD51, ARM Cortex A57)?

PS,
64bit double hat 16 Stellen im Dezimalsystem - das sind auch schon 100 atto Genauigkeit!

[Rumgucker]

Hallo Helmut,

ach komm. Erzähl mir nicht, dass die genannten Controller immer gleich zur Stelle sind, wenn ein Lichtblitz am Eingang vorbeihuscht. Oftmals tingeln die irgendwo im Subsystem herum und es kann schon mal ein paar Millisekunden dauern, bis sie sich den Port anschauen können.

Natürlich kann man auch dagegen gegenan programmieren. Mit Port-change-Interrupts und ähnlichen Dingen. Aber die Systemstabilität, Belastung und Testbarkeit wird durch sowas nicht besser. Ein vergessener Semaphor und die Bombe tickt.

Wie elegant ist im Vergleich dazu eine analoge Schaltung, die von morgens bis abends nichts anderes tut, als nur auf Lichtblitze zu lauern. Das macht sie völlig gleichzeitig zu allen anderen sonstigen analogen Schaltungen.

Diese Parallelität ist ein potentieller Vorteil. Wie eben beim FPAA-Chip.

Und nicht ganz unerheblich in den heutigen Zeiten ist die Energieeffizienz des System. Das analoge Gehirn versorgst Du mit ner verdreckten Solarzelle. Versuch das mal mit einer GPU.

Es gibt keien pauschale Antwort auf Deine Frage. Es ist einfach die Frage nach den gestellten Anforderungen. Analogtechnik kann vielfach effektiver, schneller und zielführender sein. Ein PID-Regler setz ich in 5 Minuten zusammen und hab ihn in 10 Minuten parametriert. Da hast Du kaum das Projektverzeichnis angelegt.

Viele Grüße

Wolfgang

[HaWe]

da kommt es auf die Detektoren an: wenn es ein i2c-Detektor ist, dauert es zweifellos immer ein paar Millisekunden. SPI ist schon um den Faktor 100 schneller.
Wenn es aber z.B. um digitale GPIOs geht, dann lese ich die beim Raspi mit 10-100ns Genauigkeit/Schnelligkeit (wenn ich muss oder will), und wenn ich in Multithreading-Environments arbeite, dann locker in < 1 µs Auflösung, per pthread timeslice-Scheduler.

[stochri]

Wenn man es genau nimmt arbeitet jede Digitalschaltung analog, da sie aus Bauteilen besteht,deren Kennlinien analog sind.

Und wenn man es genau nimmt, arbeiten die Neuronen gemischt: Sowohl analog als auch digital. Das Zellpotential wird analog integriert, das Aktionspotential ( der Puls ) ist digital. Entweder das Neuron erzeugt einen Ausgangspuls oder keinen. In der Art und Weise hat sich hier an der Uni auch vor kurzem mal einer der Gastprofessoren geäußert.

DER Analog-Guru Prof. Bernd Ulmann beobachtet das Gebiet analog + KI sehr genau.

Er ist auf jeden Fall ein begeisteter Analogelektroniker:
https://www.youtube.com/watch?v=UnKCCpRFrrk

Man könnte einwenden, dass die große Zeit der Analogcomputer vorbei ist, aber wer weiß, vielleicht lassen sich einige der Prinzipien wieder verwenden.

[Rumgucker]

Hallo,

nach der Verscheuchung erstaunlich vieler Bugs aus erstaunlich wenigen Programmzeilen hat sich mittlerweile auch meine Faszination über das Wachsen und Vergehen von "Links" etwas gelegt.

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Mit der nun von Helmut geforderten Dekodiererei steh ich allerdings noch auf Kriegsfuß. "Klatschi" optimiert die zeitliche Korrelation. Ein Dekoder optimiert Funktionen.

Klatschi reißt den Lenker nach links, wenn ihm etwas von rechts vors Auto läuft und fragt sich nicht erst stundenlang, ob das ne alte Oma, ein Auto oder ein Hund ist.

Helmuts Dekoder fährt erstmal drüber weg, setzt zurück und analysiert dann die Überreste des Opfers und entscheidet mit 89%-iger Sicherheit, dass das mal ne alte Oma gewesen sein könnte.

Vermutlich muss ich den Begriff "dekodieren" irgendwie anders verstehen. Bei mir gehts wohl eher um die zeitliche Staffelung als um die Anzahl und Kombination von statischen Eingängen. Ich kann mir zum Beispiel vorstellen, dass Klatschi das Start- und Stopbit in einem Datenstrom finden ("dekodieren") könnte.

Irgendwas beibringen muss ich dem System eigentlich nicht. Die Neuronen sollten sich vollautomatisch auf Pegelsprünge synchronisieren und Cluster bilden.

Ja... so muss ich - glaub ich - Helmuts Aufgabe an Klatschi anpassen. Klatschi ist was serielles, was chronologisches.

Helmut könnte jetzt fragen, woher ich denn wissen will, welcher (parallele) Ausgang welchem (seriellen) Datum zugeordnet ist. Das weiß ich schlichtweg nicht. Ich könnte also zur Zeit nicht mit Sicherheit sagen, ob Klatschi das Lenkrad wirklich nach links reißt. Vielleicht reißt er auch das Lenkrad nach rechts.

Die Bordelektronik eines Teslas sollte also zur Zeit noch nicht mit einem Klatschi-PIC ersetzt werden. Auch wenn der Kostenvorteil sehr verlockend erscheint.

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Ich bau den Generator für den Datenstrom kurzerhand mit ins Klatschi rein.

Mal gucken, was passiert.

Viele Grüße

Wolfgang