Studienort in kybernetischen Systemen

Geben Sie für maschinelles Lernen ein Wort ein

Wir erleben einen Boom bei Methoden des maschinellen Lernens, und es scheint kein Problem zu geben, das ein Netzwerk mit hundert Millionen Schichten nicht lösen würde, wenn es unendlich viel Zeit und einen unbegrenzten Datensatz hätte. Maschinelles Lernen zeigt hervorragende Ergebnisse bei der Arbeit mit Bildern und Sprache. Neuronale Netze können sich an die Antworten auf auf Papier gezeichnete Beispiele "erinnern" und vorhersagen, wohin ein Tennisball fliegen wird, bevor er einen Schläger berührt.

Sie sagen, dass tiefes Lernen, genetische Algorithmen und andere neue Disziplinen Probleme jeder Komplexität lösen können. Und anscheinend ist das wahr. Es sei denn natürlich, Sie haben viel Zeit und alle Daten dieser Welt.

Eine der grundlegendsten Methoden des maschinellen Lernens ist der genetische Algorithmus. Wie Sie zweifellos wissen, hat der große genetische Algorithmus von Mutter Natur zwei Milliarden Jahre lang funktioniert, bevor mehrzelliges Leben auftauchte. Achthundert Millionen Jahre später baute der genetische Algorithmus eine Art, deren Vertreter diesen Text schreibt. Haben wir die Geduld für drei Milliarden Jahre Computerexperimente und können wir es uns leisten, diesen Weg zu gehen?

Kybernetische Wurzel des Bösen

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Beim Aufbau künstlicher Intelligenz sollte beachtet werden, dass künstliche neuronale Netze nicht die Probleme lösen, die die meisten von ihnen natürliche neuronale Netze lösen. Es sollte daran erinnert werden, dass Lernen und letztendlich Intelligenz optionale, teure, gefährliche Funktionen auf hoher Ebene sind, die sich nicht mit Pixeln und einzelnen Aktuatoren herumschlagen können. So war es vor Hunderten von Millionen von Jahren und bis heute hat sich nichts geändert, denn so ist der Weg der Kybernetik.

[1] Vyacheslav Dubynin: "Gehirn und Bewegung." https://www.youtube.com/watch?v=XNMGhUG3YDA