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Thema: GI = Guckis Intelligenz

Hybrid-Darstellung

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  1. #1
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein
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    Hallo,

    wer hat jetzt Recht und wer bekommt seine Ruhe? Hier mal eine andere Meinung zu dem Thema.

    Das "GI"-System ist ein weiterer Versuch von hunderten oder tausenden, ein Neuronales Netzwerk zu erstellen.
    Ich sehe den Fehler, das ein Neuronales Netz mit Intelligenz gleichgesetzt wird.
    Das beides hat aber wenig miteinander zu tun. Dagegen sollte auf die Verarbeitung von Daten gesetzt werden,
    weil es das ist, was Intelligenz am Ende ausmacht. Nicht nur die Menge der Daten, die gespeichert und zur Verarbeitung zur Verfügung steht,
    sondern vor allem die Art und Weise der Verarbeitung. Das Reduzieren auf das Wesentliche, um Verarbeitung auf jede erdenkliche Art und Weise
    zu ermöglichen. Ganz wichtig für Intelligenz ist zudem Abstraktion. Das ist eins der wichtigsten Prinzipien überhaupt. Deshalb erstaunt es auch nicht,
    dass man dies in künstlich neuronalen Netzen wiederfindet, die ja versuchen, das menschliche Gehirn nachzubilden.
    Künstlich neuronale Netze sind sehr alt und werden dauernd weiterentwickelt. Sie können vor allem eines, Muster erkennen. Das geschieht durch
    tausend- oder millionenfaches Training. Das, was ein KNN in einem solchen Fall kann bzw. tut, könnte auch auf andere Weise programtechnisch entwickelt
    werden.


    Jetzt zu versuchen, aus ein paar künstlich nachgebauten Neuronen eine Intelligenz zu entwickeln, wird nicht funktionieren. Ansatzweise kann
    aber mit so ein paar künstlichen Neuronen intelligente Verarbeitung "versucht" oder demonstriert werden, ohne aber Anspruch auf eine Intelligenz
    zu erheben, die zu "Überwältigendem" fähig ist. Wahrscheinlich hält es der Definition von Intelligenz im menschlichen Maßstab auch nicht stand.


    Es gibt Forschung in die Richtung der exakten Nachbildung menschlicher Neuronen und was damit zu tun hat, auf künstlicher Basis. Was durchaus extrem
    sinnvoll ist. Denn dadurch kann es eines Tages möglich werden, dass man Menschen mit Verlust an Gehirnmasse (z.B. Schlaganfälle und Unfälle) durch
    ein Implantat helfen kann. Es wäre denkbar, z.B. nach einem Schlaganfall, das im Gehirn entstandene Loch mit einem Implantat zu ersetzen, das
    von wenigen Quadratmillimeter bis Quadratzentimeter groß sein kann. Die abgestorbene Gehirnmasse wird abgebaut und das hinterbliebene Loch schließt sich.
    Da das Gehirn in der Lage ist, sich umzuorganisieren und gerade in der ersten Zeit, nach aufgetretenen Defekten, schnell neue Verbindungen zwischen
    den Zellen herzustellen (ähnlich, wie bei einem Kleinstkind), könnte ein künstlicher Speicher, der so funktioniert, wie menschliche Gehirnmasse,
    von dem Organ "Gehirn" assimiliert werden. Es ist aber völlig unklar, wie sich das Gehirn umorganisieren wird und wie ein künstlich eingebrachtes Netz
    überhaupt genutzt würde oder ob das alles nicht doch noch viel komplizierter ist, als man sich das heute vorstellen kann. Die Forschung geht schon länger
    auch in diese Richtung, Neuronen künstlich nachzubauen, die in der Funktion exakt der dem organischen Vorbild entsprechen, inkl. Signale und deren Stärken.


    Die CPU als solches besitzt bereits Strukturen zur Verarbeitung und Milliarden Transistoren, die vernetzt sind. Alle Grundmechanismen, auf denen komplexe
    Intelligenz basiert, sind bereits in einer heutigen CPU vorhanden. Neuronale Netze können direkt auf Siliziumscheiben nachgebaut werden, ohne, dass eine
    CPU im Hintergrund für die Verarbeitung sorgt, was nebenbei auch sehr energieaufwendig ist.


    Wenn man davon absieht, dass die Neuronen Mustererkennung lernen sollen oder meinetwegen auch die XOR-Wahrheitstabelle: was sollen sie denn dann lernen?
    Auf ein bestimmtes Eingangsmuster eine bestimmte Reaktion zeigen oder eine unbestimmte/nicht vorhersehbare Reaktion zeigen? Irgendwie muss es schon
    eine "Grundfunktion" geben, damit zielgerichtetes Lernen möglich ist und nicht nur Chaos. Und das bieten die KNNs, mit denen Mustererkennung möglich ist.
    Jedes Lebewesen funktioniert so, dass es auf seine Umwelt reagiert, also lernt, wie es mit den Umweltreizen umgeht. Deshalb entwickelt sich das
    Projekt "GI" zu einem KNN, wie auch immer das versucht wird. Deshalb überschneiden sich hier auch die Meinungen, über das, was notwendig und sinnvoll ist.
    Natürlich ist es bildlich schön gesprochen, dass "GI" auf "Futter" reagieren soll und also ein "Bein" krumm macht. Das ist aber auch nur eine andere Art und Weise,
    zu sagen, dass am Eingang eines KNN eine "1" statt einer "0" vorliegt und der Ausgang an Bit#X dann auch aus der "0" eine "1" machen soll.


    Gruß

  2. #2
    Erfahrener Benutzer Roboter Genie
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    3
    Rumgucker:
    Muss ich jetzt verstehen, warum Helmut mir "erschreckende Unkenntnis" vorwirft? Oder darf ich das einfach wegignorieren?
    Der Link von Helmut ist ziemlich gut, aber Du darfst es trotzdem wegignorieren. Die zu starke Fokusierung auf die Mathematik und das sogenannte "XOR"-Problem war nämlich die Ursache, dass die KI-Forschung für rund 20 Jahre in den sogenannten "KI-Winter"

    https://de.wikipedia.org/wiki/KI-Winter

    geschickt wurde, weil die Forschungsmittel massiv gekürzt wurden. Der KI-Winter wurde durch die Erfindung des Back-Propagation-Algorithmus beendet

    Ich hab hier stets nur Software hochgeladen, die das jeweils in den Beiträgen und Dumps beschriebene auf einem PIC12F629 tut. Also exakt das fehlerfrei tut, was ich beschrieben hatte.
    Es geht mir nicht um die Kritik an Deiner Software, die Wahrscheinlichkeit ist nicht ganz klein, dass die Fehler in meiner Implementierung liegen.
    Damit ich mit Dir kommunizieren kann, brauche ich aber eine funktionierende Version. Meiner Meinung nach kostet die Kommunikation mit anderen immer Zeit, aber bringt einem oft auch weiter.

  3. #3
    Super-Moderator Lebende Robotik Legende Avatar von Manf
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    Das Forum ist genau dazu geeignet, Sachen zu diskutieren die dem einzelnen mehr oder weniger klar sind, und gemeinsam Lösungen zu finden, oder auch nur einen nächsten Schritt in Richtung einer Klärung.
    Dabei diskutieren oft auch Teilnehmer, die es unterschiedlich gut verstehen, sich an einer solchen Diskussiuon zu beteiligen.
    Als Maßstab hierfür kann immer wieder dienen, zwischen der Beurteilung von Argumenten und der Beurteilung von Personen zu trennen. Damit kommt man erst einmal schon recht weit.
    Das ist eigentlich gut verständlich, kann aber doch aktuell immer wieder eine Hilfe sein.

  4. #4
    HaWe
    Gast
    Ich habe keine Ahnung, was manf hier mit seinem Orakelspruch sagen will, aber hierzu:
    Zitat Zitat von stochri Beitrag anzeigen
    Rumgucker:

    Der Link von Helmut ist ziemlich gut, aber Du darfst es trotzdem wegignorieren. Die zu starke Fokusierung auf die Mathematik und das sogenannte "XOR"-Problem war nämlich die Ursache, dass die KI-Forschung für rund 20 Jahre in den sogenannten "KI-Winter"
    geschickt wurde, weil die Forschungsmittel massiv gekürzt wurden.
    Der KI-Winter wurde durch die Erfindung des Back-Propagation-Algorithmus beendet
    Der grundsätzliche Punkt ist:
    Jeder beliebige Zustand (oder eine Aussage) von oder in einem natürlichen Gehirn, einem KNN oder sonstwem irgendwo im gesamten Universum lässt sich in der Booleschen Aussagenlogik darstellen, mit TRUE, FALSE, OR, AND, NOT und einer Verknüpfung dieser Basis-Bausteine. Dazu bietet die Boolesche Sprache eine Möglichkeit, diese Logik formalisiert zu beschreiben:
    Auch das, was in natürlichen Neuronen oder Gehirnen passiert, was sie tun und wie sie reagieren.

    Dabei muss nicht alles nur von einem einzelnen Neuron erledigt werden können, und auch nicht von mehreren in einer einlagigen Schicht.
    Weder ein Perzeptron kann z.B. alleine XOR auflösen noch ein natürliches Neuron.
    Baut man aber z.B. mehrschichtige Lagen von Perzeptronen oder Nervenzellen, dann können selbst kompliziertere Verknüpfungen wie XOR dargestellt werden, sowohl von natürlichen Neuronen als auch von Perzeptronen.

    Ein Mensch kann bei einem Münzwurf mit 2 Münzen erkennen und entscheiden:
    wenn beide Münzen Zahl zeigen, tritt Reaktion A ein, ansonsten tritt Reaktion B ein.
    Daher ist das menschliche Gehirn in der Lage, AND aufzulösen, denn genau darum handelt es sich hier.

    Ein Mensch kann ebenfalls erkennen und entscheiden:
    wenn wenigstens 1 der beiden Münzen Zahl zeigt, tritt Reaktion A ein, ansonsten tritt Reaktion B ein.
    Daher ist das menschliche Gehirn in der Lage, OR aufzulösen, denn genau darum handelt es sich hier.

    Ein Mensch kann ebenfalls erkennen und entscheiden:
    wenn beide Münzen auf dieselbe Seite fallen, tritt Reaktion A ein, wenn beide Münzen auf unterschiedliche Seiten fallen, tritt Reaktion B ein.
    Daher ist das menschliche Gehirn in der Lage, XOR aufzulösen, denn genau darum handelt es sich hier.

    Auch ein künstliches Neuronales Netz kann es, bei AND (oder OR) bereits eine einzelne Zelle, bei XOR z.B. mehrere gemeinsam per Backpropagation oder auch ganz anders, nur XOR eben keine einzelne Zelle allein.

    Gleiches gilt in analoger Weise auch für andere Ereignisse, Verknüpfungen oder Reaktionen, auch für noch weit kompliziertere.

    Wenn solche Zustände und Reaktionen also gelernt und darauf definiert, in der gelernten Weise, reagiert werden soll, kommt man um eine aussagenlogische Wahrheitstabelle (nichts anderes macht die Boolesche Algebra) nicht herum.
    Geändert von HaWe (27.11.2019 um 10:41 Uhr) Grund: typo

  5. #5
    Erfahrener Benutzer Roboter Genie
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    Der grundsätzliche Punkt ist:
    Das kann schon sein, aber die Frage ist, ob man sich an einem Problem festbeißen will, stehen bleibt und andere Lösungswege nicht mehr erkennen kann.
    So wie es beim XOR Problem damals der Fall war:

    XOR-Problem

    Frank Rosenblatt zeigte, dass ein einfaches Perzeptron mit zwei Eingabewerten und einem einzigen Ausgabeneuron zur Darstellung der einfachen logischen Operatoren AND, OR und NOT genutzt werden kann. Marvin Minsky und Seymour Papert wiesen jedoch 1969 nach, dass ein einlagiges Perzeptron den XOR-Operator nicht auflösen kann (Problem der linearen Separierbarkeit). Dies führte zu einem Stillstand in der Forschung der künstlichen neuronalen Netze.
    ( aus https://de.wikipedia.org/wiki/Perzeptron )

    Durch deine Hinweise hast Du Wolfgang in den Gucki-KI-Winter geschickt, was er aber nach zwei Tagen bemerkt hat und deshalb in die innere Emigration geflohen ist

  6. #6
    Erfahrener Benutzer Robotik Einstein Avatar von inka
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    Zitat Zitat von HaWe Beitrag anzeigen
    Ich habe keine Ahnung, was manf hier mit seinem Orakelspruch sagen will...
    naja, ist eigentlich klar: man soll bei manchen beiträgen mehr auf das "was" - also technischer inhalt - gepostet wurde achten, als auf das "wie" - meine kleinschreibung wurde gelegentlich auch schon mal verrissen
    gruß inka

  7. #7
    Erfahrener Benutzer Fleißiges Mitglied
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    Hallo Forum,

    keiner von Euch ist mir auch nur annähernd auf die Füße gestiegen. Ich würde mich dann schon beschweren.

    Aber das Forum lenkte mich zu sehr vom Projekt ab, weswegen ich mir ein paar Tage roboternetz-Abstinenz verordnen musste.

    Ich hab eine komische Lernstrategie. Bevor ich mir anhöre, was andere wissen, will ich erstmal rausfinden, was ich selbst weiß. Das ist m.E. der einzig mögliche Weg, um ausgelatschte Pfade zu vermeiden, die mich mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zum Ziel bringen. Denn bisher war KI auf einem 12F629 nun mal undenkbar.

    Jeder gutgemeinte Link, Hinweis oder Information kann mich - wenn er zum falschen Zeitpunkt kommt - dazu verleiten, die eingetreteten Pfade zu benutzen. Und damit den Projekterfolg gefährden.

    Moderne Menschen lernen anders. Die konsumieren erstmal alle Informationen, die sie kriegen können. Sie lesen wochenlang Bücher, sehen Videos, tummeln sich im Internet.

    Vielleicht ist diese "moderne" Lernstrategie einer der Gründe, warum Deutschland im Bereich der Innovationen mittlerweile so weit abgeschlagen ist?

    Zurück zum Thema.

    Ich hab hier mal zusammengeschrieben, wo ich zur Zeit stehe:

    gi.pdf

    Ich werde diese PDF mit Absicht nicht in GitHub hochladen. Ich will mir keine Nachahmer züchten. Die PDF beschreibt einen Milestone. Kein fertiges Projekt.

    Viele Grüße

    Wolfgang

  8. #8
    HaWe
    Gast
    schön zusammengefasst!

    betr.:
    #define STUHL_MIT_KATZE STUHL | KATZE,0
    #define STUHL_MIT_HUND STUHL | HUND,0

    #define STUHL_OHNE_KATZE STUHL , KATZE

    #define STUHL_OHNE_HUND STUHL , HUND
    #define STUHL_OHNE_TIER STUHL , HUND | KATZE
    hier habe ich Logik-Definitions- bzw. Verständnis- Probleme, ich würde das eigentlich so verstehen (Pseudocode):


    Code:
    #define STUHL_MIT_KATZE         STUHL AND KATZE 
    #define STUHL_MIT_HUND          STUHL AND HUND 
    
    #define STUHL_OHNE_KATZE        STUHL AND ((NOT(KATZE))
    
    #define STUHL_OHNE_HUND         STUHL AND ((NOT(HUND))
    
    #define STUHL_OHNE_TIER         STUHL AND (NOT( HUND OR KATZE))

  9. #9
    Erfahrener Benutzer Roboter-Spezialist
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    Hallo Rumgucker,
    "Ich will mir keine Nachahmer züchten"

    Warum postest Du dann?

    Gruß
    AR

  10. #10
    Erfahrener Benutzer Fleißiges Mitglied
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    117
    Hallo Helmut,

    Stuhl, Hund und Katze sind einzelne Bits (s. _BV-Makro).

    Stuhl ist 0x01.
    Katze ist 0x02.
    Hund ist 0x04.

    Diese Bits werden miteinander oderiert, um sie an die gi-Prozedur übergeben zu können. Das hat nichts mit irgendwelcher Logik zu tun. Stuhl und Hund ergeben den Übergabewert 0x05.

    Schau Dir bitte das gebildete KNN genau an. Da sieht man ganz genau, wie es funktioniert.

    Viele Grüße

    Wolfgang

    - - - Aktualisiert - - -

    Zitat Zitat von ARetobor Beitrag anzeigen
    Hallo Rumgucker,
    "Ich will mir keine Nachahmer züchten"

    Warum postest Du dann?

    Gruß
    AR
    Hallo AR,

    um zu zeigen, wo ich zur Zeit stehe. Es ist ein Milestone. Eine Diskussionsgrundlage. Noch kein ausgereiftes Projekt zum Nachkochen.

    Viele Grüße

    Wolfgang

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