@pepper: Du verstehts das Grundprinzip einfach nicht. Einem neuronalen Netz gibts du keine Regeln vor, sondern einfach nur Daten. In etwa: dieser Text (Drehbuch) führt zu diesem Ergebnis (Zuschauerzahl) und davon dann so viele wie da sind. Diese Daten werden dann in einer Weise verknüpft, die du als Entwickler des Systems gar nicht mehr nachvollziehen kannst. Du kennst die Regeln nicht, nach denen das System Entscheidungen trifft bzw. es gibt überhaupt keine Regeln im Sinne eine strukturalistischen Logik.
Natürlich hängt dieses System sehr von den Daten ab, wenn du ihm alte Daten gibt, schreibt es alte Drehbücher, so wie es beim Menschen auch wäre. Auch könnte man argumentieren, dass es sehr repetetiv wäre, wenn es ausschließlich andere Drehbücher verarbeiten würde, aber das ist auch nur ein Randproblem, schließlich könnte man dem System beliebig viel hinschmeißen z.B. ständig die aktuelle Nachrichtenlage o.ä.
@frank: Nur weil du bei "Politik" direkt an "Weltpolitik" denkst, heißt nicht, dass das gemeint ist. Politik gibt es auch im ganz kleinen. Du willst deine eigene bzw. angrenzende Tätigkeiten schützen und reagierst mit Ignoranz, ob aus wirtschaftlichen oder psychologischen Gründen will ich hier nicht beurteilen.
kundesbanzler hat geschrieben:
Du willst deine eigene bzw. angrenzende Tätigkeiten schützen und reagierst mit Ignoranz, ob aus wirtschaftlichen oder psychologischen Gründen will ich hier nicht beurteilen.
Oh - neben AI Experte, bist du jetzt also auch noch Psychologe?
kundesbanzler hat geschrieben:@pepper: Du verstehts das Grundprinzip einfach nicht. Einem neuronalen Netz gibts du keine Regeln vor, sondern einfach nur Daten. In etwa: dieser Text (Drehbuch) führt zu diesem Ergebnis (Zuschauerzahl) und davon dann so viele wie da sind. Diese Daten werden dann in einer Weise verknüpft, die du als Entwickler des Systems gar nicht mehr nachvollziehen kannst. Du kennst die Regeln nicht, nach denen das System Entscheidungen trifft bzw. es gibt überhaupt keine Regeln im Sinne eine strukturalistischen Logik.
ja das gestehe ich ja zu das ich das grundprinzip evtl nicht verstehe, weil alle abhandlungen die ich darüber gelesen habe halt sagen das sich das system ebend NICHT selbst programmiert, sondern das es einen menschen braucht der dem computer sagt "das ist das bild einer katze" und nachdem ich den computer 10.000 mal korrigiert habe wenn er einen hund der gruppe katzen zuordnen wollte dann schnallt er es irgendwann und kann es dann mit hoher warscheinlichkeit selbst erkennen.
ich forde dich auf zeig mir einen bericht der den sachverhalt anders beschreibt, ich bin sehr daran interessiert mehr zu lernen, aber zzt ist das mein wissensstand.
übrigens ist das mit der aussage mein wissensstand ist 50 jahre alt natürlich ein witz, das weist du ja selbst, weil ALLE modernen programmiersprachen natürlich auf sprachen basieren die 50 jahre alt sind. java und c sind zwar graduell unterschiedlich die funktionsweisen sind aber immer noch die gleichen. cobol ist 50 jahre alt und wird heute immer noch z.b. von versicherungen benutzt weil es nichts (modernes) gibt was besser für number crunching geeignet ist. ALLE programmiersprachen die heute benutzt werden sind um bei deinem vergleich zu bleiben gabeln und halt keine löffel und daher ungeeignet für eine AI. sag mir welche programmiersprache ich mir anschauen soll bei der das anders ist, ich wäre sehr interessiert.
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Peppermintpost hat geschrieben:ja das gestehe ich ja zu das ich das grundprinzip evtl nicht verstehe, weil alle abhandlungen die ich darüber gelesen habe halt sagen das sich das system ebend NICHT selbst programmiert, sondern das es einen menschen braucht der dem computer sagt "das ist das bild einer katze" und nachdem ich den computer 10.000 mal korrigiert habe wenn er einen hund der gruppe katzen zuordnen wollte dann schnallt er es irgendwann und kann es dann mit hoher warscheinlichkeit selbst erkennen.
Du begehst nach wie vor den Fehler, dich in Details zu verlieren, bevor du überhaupt die Prämissen abgesteckt hast.
Die von dir geäußerte These war: Maschinen arbeiten immer mit von Menschen vorgegebenen Symbolen und Regeln, welche sie logisch verknüpfen. Das ist schlicht falsch, das neuronale Netz ist dem konzeptuell entgegen gestellt.
Natürlich besteht eine Schaffungshöhe, bis das System erst mal anfängt zu lernen. Ich hatte es als gegeben angesehen, dass man nicht einfach Siliziumblöcke mit Drehbüchern bewerfen kann. Der Punkt ist aber, dass es die Regeln selbst findet, nach denen es arbeitet und sich diese einer strukturalistischen Beobachtung entziehen.
Wenn es dich wirklich interessiert, kannst du dich mal bzgl. unsupervised bzw. supervised learning informieren. Das ist aber in seinen Grundlagen erst mal enzyklopädisches Wissen, ich weiß nicht was du da an "Berichten" verlinkt haben willst.
thx das werde ich mal googeln und sehen was ich finde, ist auf jeden fall schonmal ein stichwort über das ich noch nichts weis.
enzyklopedisches wissen ist gut.
falls du was hast was ich mir anschauen sollte, dann gerne her mit dem link.
ich bin tatsächlich sehr interessiert da ich mich zzt ausschliesslich mit programmierung beschäftige und das auch noch weiter ausbauen möchte.
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Vielleicht schön, um Das Prinzip der vollkommen anderen Funktionsweise neuronaler Netze (plus genetische Programmierung) kennen zulernen:
Hier lernt ein Programm (mit einem relativ simplen neuronalen Netz) einfach durch viele (Fehl-)Versuche Super Mario zu spielen und wird zunehmend besser.
Ich denke das Standardwerk für Machine Learning zur Zeit ist Pattern Recognition and machine learning von Christopher M. Bishop.
alternativ gefällt mir auch Information Theory, Inference and Learning Algorithms von David MacKay ganz gut. Da geht's aber mehr um Informations-theoretische Grundlagen mit einem kleinen Exkurs in die Welt der künstlichen Intelligenz.
Beide Bücher findest du bestimmt relativ schnell mit Google.
Whazabi hat geschrieben:Ich denke das Standardwerk für Machine Learning zur Zeit ist Pattern Recognition and machine learning von Christopher M. Bishop.
ja -- ich galube, dass ist auch deshalb erwähnenswert, weil es eben dabei nicht nur um die spezifische art des lernes bzw. der "[selbst-]programmierung" geht, sondern auch um einen paradiegemenwechsel hinsichtlich der parallelen verarbeitung bzw. dem, was in weniger technisch ausgerichteten feldern gewöhnlich als "gestalltproblem" angesprochen wird.
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