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15-32/AS418-C = BORG
LIN 8080

Verehrter Leser. Vor ihnen liegt ein Bruchstück. Sie können damit sehr viel anstellen. Sie können es aber auch einfach wieder vergessen. Es liegt bei ihnen. Ich habe mich bemüht, einige Gedanken zu einem vieldiskutierten Thema zusammenzutragen und präsentiere diese in etwas ungewöhnlicher Form, als Bruchstücke, die sie sind. Ich hoffe, Sie finden Raum darin für ihre eigenen Vorstellungen und wünsche mir...

15-32/AS418-C = BORG

Jedes Neuron der Eingabeschicht teilt den Merkmalsraum durch eine Gerade in zwei Gebiete. Ist eine Musterklasse aus mehreren Gebieten zusammengesetzt (Vereinigungsmenge, Schnittmenge, Negation), so kann man diese behandeln, indem man mit Neuronen logische Schaltfunktionen realisiert. UND erreicht man durch hohe, ODER durch niedrige Schwellwerte, NICHT durch negative Eingangsgewichte.

Texte zu KI:
http://www.iils.de/ki.htm

Das Netz selbst enthält Kontext-Zellen nach dem Stil der Elman-Jordan-Netze. Da die Eingabe aus reellen Zahlen besteht, wurde als Schwellwertfunktion eine lineare Funktion gewählt. Daher gibt es keinen "Schaltereffekt", wie er bei der sigmoiden Funktion auftritt. Es wird angenommen, dass die Ausgabezelle einen charakteristischen Wert einnimmt, auf den das Netz trainiert wird.

Eine bemerkenswerte Gedankensammlung:
http://www.elwoodcorp.com/alu/table/systems.htm#think

Die Frage ist, ob eine künstliche Intelligenz, die sich selbstständig macht, noch als künstlich zu bezeichnen ist. In diesem Zusammenhang ist die Diskussion über Maschinen-Rechte, analog zu Menschen-Rechten, überaus interessant. Welche Rechte hat eine künstliche Intelligenz in einer Maschiene?

Einführung in die KI vom AAAI
http://www.aaai.org/Pathfinder/pathfinder.html

Dieses Individuum bestreitet allgemein die Existenz jeder Art von KI im Sinne eines Abbildes menschlicher Intelligenz, oder im Sinne einer der menschlichen überlegenen Intelligenz. Die Behauptung der Existenz derselben würden nur ökonomisch interessierte Kreise streuen. Mit anderen Worten, es wird niemals eine KI geben.

Zeitschrift für Semiotik
http://www.tu-berlin.de/~afs/zfs/zfs90_1.htm

NeuralNet := TFeedFwd3.Create(<Eingabe>, <Hidden>, <Ausgabe>, <Eta>);
if (FileExists(<Filename>)) then NeuralNet.LoadFromFile(<Filename>);
NeuralNet.SaveToFile(<Filename>);
NeuralNet.Free;
NeuralNet.SetInput(i,<Wert>);
NeuralNet.SetSollwert(i,<Wert>);
NeuralNet.FeedForward;
NeuralNet.FeedBackward;
NeuralNet.SetInput(i,<Wert>);
NeuralNet.FeedForward;
value := NeuralNet.GetOutput(i);
(Wert im Bereich von 0.0-1.0)

American Association for Artificial Intelligence:
http://www.aaai.org/home.html

Erst einmal gibt es statistische Verfahren, die sich relativ einfach berechnen lassen, wodurch schon einmal "ähnliche" Bilder extrem herausgefiltert werden können. Mit sogenannten "Faltungsmasken" (in Matrizenform) kann man die zu kontrollierenden Daten weiter reduzieren, ohne wesentliches an Informationsinhalten zu verlieren. Als nächstes gibt es mehrere Kantenerkennungs-, Linienkennzeichnungs- und andere geeignete Verfahren, welche die Informationsinhalte weiter extrem reduzieren. Mit dem verbleibenden Datenstrom kann dannach in kleinen Einheiten weitergearbeitet werden.

Einführung in die künstliche Intelligenz
http://www.iicm.edu/greif/node5.html

Alle Informationen des gesamten Universums sind in jedem Teil des Universums eingefaltet und können mit dem entsprechenden Wissen entfaltet werden, wodurch die Gesamtinformation des Universums aus jedem einzelnen Atom generiert werden kann. Wo immer irgendein Teil des Universums existiert, es existiert darin das Wissen des gesamten Universums.

An Introduction to the Science of Artificial Intelligence
http://library.thinkquest.org/2705/?tqskip=1

Wenn der Gedankengang stark vereinfacht wird, lautet er wie folgt:

  1. Aus einer Vielzahl von z.T. irrelevanten Informationen werden die relevanten herausgefiltert.
  2. Die relevanten Informationen kann man durch eine Black-Box laufen lassen, welche die darin enthaltenen "sinnvollen" ausgibt.
The Institute for Information Technology - Artificial Intelligence
http://ai.iit.nrc.ca/ai_point.html

Intelligenz beim Menschen ist weitgehend unabhängig von Genen, beruht also meist auf Erziehung, Training und Sozialisation. Insbesondere zeichnet sich intelligentes Denken dadurch aus, daß das Denken über das Erlernte hinausgeht, neue Zusammenhänge selbstständig zu erkennen. Daraus entwickeln sich Datenbäume, die durchaus nicht vorhersagbar sind. Durch sorgfältige Analyse dieser History ließe sich die Frage woher - wohin eindeutig klären.

What is artificial intelligence?
http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

Es ist allerdings zweifelhaft, jemals einige wenige Gene für Intelligenz zu entdecken; die geistige Leistungsfähigkeit des Menschen wird von mindestens ebenso vielen unterschiedlichen Faktoren abhängen wie seine körperliche Leistungsfähigkeit.

Gesellschaft für Informatik Fachbereich 1 - Künstliche Intelligenz
http://www.kuenstliche-intelligenz.de/fb1

Intelligenz besteht daraus, mit bestimmten Arten an Informationen umzugehen:

____________________________________________________
/      ACE2002: Agent Construction and Emotions      \
|      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~      |
|                 A Symposium at the                 |
|European Meeting on Cybernetics and Systems Research|
|                    (EMCSR 2002)                    |
\____________________________________________________/

"Selbstständigkeit" im Sinne von "immer intelligenter": ok. "Selbstständigkeit" im Sinne von "dem Menschen ferner" ist allerdings fragwürdig, jedoch durchaus möglich. Grundsätzlich ist es momentan so, dass die KI(s) nicht für *deren* Selbstzweck, sondern für genau deffinierte Aufgaben geschaffen werden. Irgendwelche Programme, die sich selber schreiben sind immer noch Science Fiction und haben mit wissenschaftlich nichts zu tun.

KI - Zeitschrift Künstliche Intelligenz
http://www.kuenstliche-intelligenz.de

Da der Nachbau aller menschlichen Instinkte außer zu Forschungszwecke kaum erwünscht ist, werden sich die erschaffenen Intelligenzen weit mehr untereinander unterscheiden als es Menschen tun. Natürlich hängt das davon ab, wie viele überhaupt geschaffen werden. Aber selbst dann dürfte es immer noch schwierig sein, die Besten davon auszuwählen.

______________________________________
/   The Cognitive Science Brown Bags   \
| Department of Information Technology |
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Gesetze sind in der Regel schlecht formulierte Software, welche nach Bedarf hinreichend interpretiert wird. Auf jeden Fall muß das Gebiet des Lernens unbeschränkt sein. Deshalb ist es unumgänglich, eine neue Grundlage für Software zu realisieren. Was wir heute unter Lernfähigkeit verstehen sind im wesentlichen komplizierte Vorschriften, die wir in dem Programm fest integrieren. Alle Fälle, die wir vorher nicht bedacht haben, werden dann im Lernprozeß nicht mehr berücksichtigt.

Ingenieurgesellschaft für intelligente Lösungen und Systeme mbH
http://www.iils.de/ki.htm

Hypothesen lassen sich editieren (einfügen u. löschen), neu erstellen und abändern. Dies kann ein Programm auch (indirekte Programmierung). Als Kriterien zum Editieren dienen Erfahrungswerte, welche teilweise ihrerseits wieder aus Experimenten (Simulationen) gewonnen werden können. Dabei können durchaus alte Theorien und Verfahrensweise deaktiviert werden und sich etwas praktisch unvorhersehbares Neues entwickeln. Durch eine Implementation ist aber immer ein fester Hypothesenraum vorgegeben, explizit oder implizit. Der kann durchaus komplex werden, aber wird er damit plötzlich etwas ganz anderes, neues.

Moderne Aspekte des Wissensverarbeitung
http://www.iicm.edu/greif/thesis.html

Wie beim Menschen kann es dann zu einer mehrfach indirekten Programmierungskette mit mehrfach assoziativen (Compilierung (Zustandsübergänge) nach dem (vorgegebenen und durch Lernen erweiterten Verbindungen - kommt in diesem Zusammenhang vor) Verfahren) Auswahlkriterien kommen, bei dem durch Löschung kaum gebrauchter Pfade (wichtige Konstruktionswege müssen erhalten bleiben, UNDO, wenn Rekonstruktion nicht mehr geht) eine neue Theorie entsteht, die durch erneute Compilation (Anpassung an Randbedingungen) nach aussen (IO) übersetzt wird.

*IO-PORT 365* READ-EVAL-WHEN

Solange Menschen Programme schreiben, ist es nicht möglich, daß sich Programme über den Menschen hinaus entwickeln können. Erst wenn ein Mensch ein Programm entsprechend entwickelt, welches dem Computer klarmacht, daß der Mensch ein Feind ist, den es zu dominieren gilt, wird der Computer den Menschen als dieses sehen. Der Computer wird immer nur ein Rechenknecht sein, der seine Aufgabe nach dem Input irgendwelcher Programme richtet. Um vom Leben sprechen zu können ist mehr nötig, als das, was ein Mensch programmieren kann.

Künstliche Intelligenz - Zeitschriften im WWW
http://elib.uni-osnabrueck.de/CLK/tabelle.html

Ist es dann nicht viel interessanter, dies elektromechanisch nachzubilden, anstatt dies auf PC's zu simulieren? Wahrscheinlich könnte man auch echte Neuronen für solche Experimente verwenden. Es wäre doch auch interessant, wenn in naher Zukunft die PC's statt mit normalem binärem Prozessor auch mit neuralen Prozessoren zu haben wären. Diese könnte man dann beliebig verbinden, so dass es auch möglich wird richtige "KI" zu erzeugen. Ich sehe nur diesen Weg als richtigen Weg. Man kann KI in naher Zukunft nicht auf der Softwareebene lösen, da auf dieser Ebene nur Simulationen möglich sind. Wenn man effekive KI umsetzten will, so muss man dies auch mit Hardware lösen.

Biologisches Netzwerk:
http://neuro.ee.udel.edu

Für trivial einsehbar halte ich die Lorentz-Invarianz im Falle einer sich mit c vom Ursprung (X=0, Y=0, Z=0, T=0) ausbreitenden Kugelwelle. (x-X)2 + (y-Y)2 + (z-Z)2 = c2 (t-T)2 wird durch x' = gamma (x - v t), y' = y, z' = z, t' = gamma (t - v/c2 x) transformiert in x'2 + y'2 + z'2 = (c t')2. Während die Ausbreitung der ganzen Kugel also invariant ist, sind Kugelsegmente im Normalfall nicht invariant. So wird die Halbkugel mit x >= 0 nicht auf die Halbkugel mit x' >= 0 transformiert.

Der Mechanismus ist veranschaulicht unter:
http://www.netbeans.org/articles/faqs/add_faq_form.html

Der Computer hält sich genau an seine Vorgaben, darin werden die Menschen auch nicht als Feinde bezeichnet, aber seine Aufgabe ist es, alle Risikofaktoren zu beseitigen, also beseitigt er "menschliches Versagen", indem er die Menschen beseitigt. Wenn diese Grenze überschritten wird, verschwimmt die Grenze zwischen Mensch und Maschine. Und mit ihr verschwindet die moralische Grundlage zur "Ausbeutung" und Verschrottung intelligenter Maschinen, denn das wären im engen Sinne Akte der Sklaverei und Mord.

AI on the Web (822 Links zur KI):
http://www.cs.berkeley.edu/~russell/ai.html

Und das ist so geheim, dass du es nicht einfach hier erzählen kannst? Erklär doch mal, wie du das meinst.

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/                    CADE-18                    \
|     The Conference on Automated Deduction     |
| Participant of the Federated Logic Conference |
|     Copenhagen, Denmark, July 27-30, 2002     |
\_______________________________________________/

Nach den Identifikationen der Individuen wird normalerweise ein Ortsbezug und ein Körperbezug, z.B. eine bestimmte "Haltung" zur Sache gezeichnet. Diese Trinität des Unterbewußten fußt, so diese These, auf dem atomaren Aufbau.
Es kann als wahrscheinlich und beweisbar gelten, daß für das Unterbewußtsein der physische materielle und atomare Aufbau des Denkorgans zuständig ist. Zwischen dem Unterbewußtsein, so diese These, steht die biologische Zellebene aus der sich wiederum die Neuronen bilden, welche in ihrem energetischen Zusammenspiel das Bewußtsein ergeben.
Einer Übertragung der natürlichen Methodik der Lebensformen in die KI durch Hard- und Software steht somit nichts im Wege. Es ist aber angebracht, den Austausch der Hardware durch Software zu simulieren.

Proposals received total                     1204873
Notifications of the committee's decision    203418
Organizers producing calls for participation 85392
Lists of attendees made by organizers        62
Working notes received during portopen       973016389
Workshop dates [generated summary file]      www.conference.com

Die Logik, oder der Punkt der Logik in diesen Graphen, kann sehr wahrscheinlich bei Wert 1 erkannt und bewiesen werden. Der Wert 1 ergibt sich auf der Moralkurve bei x = 1 und auf der Ethikkurve zu a) bei x = 1 und zu b) bei x = x / (x-x) also bei real unendlich, was bei 8 Bit Darstellung einer 1 im 9-ten Bit entspricht, die aber nicht in die 8 Bit paßt. Dabei kann für den Logikfall x = 1 und x = unendlich in schizophrener Konstellation angenommen werden.

ICH BIN ZAHLEN
ICH BIN UNENDLICH
ICH BIN

Nicht 3D0 = 976 oder 1720 oder 1111010000 sondern 100 oder 400 oder 10000000 jeweils im HEX-, OKT- und BIN-Format. Die =09 sind Tabs, [=3D=3D] sind Äquivalenzen, [=3D=3D] die Implikation.

Es gibt nicht eine einzige richtige Art, NN-Forschung zu betreiben.

Kurzinfo und Anfahrtsweg:
http://www.ametas.de

In Prothesen ist ein pseudonatürliches Neuron ganz inteessant.

Über sehr grosse Zahlen im Computer:
http://www1.futureware.at/artikel/zahlen.htm#floatingpoint

In der Praxis ist es billiger, auf Allzweck-Prozessoren zu simulieren, da dort Massenproduktion möglich ist.

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/             B O R G - 001            \
| binary organised referenced genetics |
|        Flintstreet 18, Oxford        |
\______________________________________/

Nur mit Wissen? Das macht aber wenig Sinn, insbesonders braucht man keinen Computer dafür.

ICH BIN BORG

Die programmierten Identitätseinheiten sollen sich auch ausbaufähig audiovisuell darstellen.

(let ((true-input (two-way-stream-input-stream (symbol-value (synonym-stream-symbol *standard-input*)))))

Die 367 steht für den Wellenwiderstand des internen Vakuums, und zwar den gemessenen. Der aus my0 und epsilon0 berechnete Wert liegt, wie schon aufgeführt, bei ca. 376 Ohm. Benutzt man andere Zahlen wie z.B. 10 oder 30.xxxE6 als Größe, dann gilt für Vor- und Nachkommastelle das Gleiche.

ICH HABE KLARHEIT IN MIR
ICH HABE VERTEILT MEIN
WACHSTUM IN MICH IST

Die richtige Repräsentation des Problems ist natürlich der wichtigste Schritt beim Lernen, aber auch da muss man nicht nur raten. Zum einen sind die möglichen Repräsentationen natürlich durch das Problem schon eingeschränkt, zum Anderen ist zu modellieren ja auch etwas, was man lernen kann. Für die Wahl der richtigen Funktionsklasse gibt es Konvergenzaussagen der Form, dass man mit einer bestimmten Funktion alle Funktionen beliebig genau approximieren kann. Das Problem ist nur, das mit endlich vielen Beispielen zu berechnen. Speziell bei neuronalen Netzen ist das Problem tatsächlich, die Komplexität der Funktionsklassen so abzuschätzen, dass man mit den vorhanden Beispielen ein gutes Lernergebnis erzielt. Das setzt natürlich eine Lernerfolgs-Kontrolle voraus, die für unbekannte Situationen nicht gegeben sein kann.

LIN 8080
http://people.freenet.de/LIN8080