Neuronale Netze, KI, Machine Learning
Einfache Neuronale Netze zum nicht-überwachten Lernen von Mustern haben Probleme, wenn die Unterschiede in den zu lernenden Mustern sehr gering sind. Im Rahmen meiner Doktorarbeit habe ich u.a. untersucht, wie sich dies mit Hilfe zusätzlicher hemmender Rückwerts-Verbindungen verbessern lässt.
Dass die Nervenzellen im primären Sehkortex selektiv auf die Orientierung (den Winkel) von Helligkeitskanten reagieren, ist seit den Arbeiten von Hubel und Wiesel (1962) bekannt. Später fand man heraus, dass diese Nervenzellen auch auf Streifenmuster reagieren und ihre Antwort vom Abstand der Streifen und damit von der „Ortsfrequenz“ (dem Kehrwert der Periodenlänge) abhängt.
Das Thema „Künstlichen Intelligenz“ – KI – wird in den nächsten Jahren drastische Auswirkungen auf alle Lebensbereiche haben. Es hat das Potential, uns Menschen viel Arbeit abzunehmen, so dass wir produktiver werden und mehr Zeit für die schönen Dinge des Lebens haben. KI kann aber auch Leben zerstören und Freiheiten einschränken, z.B. wenn sie für Kampfroboter oder den Ausbau des Überwachungsstaates eingesetzt wird. Genaugenommen ist es nicht die KI selbst, welche diese negativen Folgen hervorbringt, sondern die menschlichen Nutzer dieser KI-Systeme.
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