Monte spiele geklaut

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Grosse vortrainierte Sprachmodelle sind aber von praktischem Nutzen, denn über ein Finetuning können sie für unzählige praktische Aufgabenstellungen optimiert werden. Und das mit minimalem zusätzlichen Aufwand für das Finetuning. Ein Beispiel dazu findet sich in Fine-Tuning Large Neural Language Models for Biomedical Natural Language Processing Ein allgemeiner Artikel über Finetuning-Techniken ist Recent Advances in Language Model Finetuning. Eine für die Praxis bedeutsame Anwendung von speziell trainierten Transformern ist DeepMinds AlphaCode. DeepMind schreibt über AlphaCode, welches Aufgaben aus Programmierwettbewerben lösen kann indem es ein Computerprogramm generiert, folgendes:. In unserem Artikel beschreiben wir AlphaCode, das transformatorbasierte Sprachmodelle verwendet, um Code in einem beispiellosen Umfang zu generieren, und dann auf intelligente Weise zu einer kleinen Gruppe vielversprechender Programme filtert.

Fazit: Grosse Sprachmodelle, die auf Transformern beruhen, haben inzwischen vielfältige praktische Anwendungen. Man kann Geld damit verdienen, doch man kommt damit nicht unbedingt zu Thinking Machines. Generative Flow Networks sind das neue Spielzeug von Yoshua Bengio. Sie sollen letztlich AI kausales Denken ermöglichen, indem sie es einfacher machen, kausale Faktoren aus einem Modell zu extrahieren. Man liest dazu in Generative Flow Networks. Ich war selten so begeistert von einer neuen Forschungsrichtung. Wir nennen sie GFlowNets, für Generative Flow Networks. Sie leben irgendwo an der Schnittstelle von Reinforcement Learning, tiefen generativen Modellen und energiebasierter probabilistischer Modellierung.

Sie ermöglichen es neuronalen Netzen, Verteilungen über Datenstrukturen wie Graphen z. Fazit: Generative Flow Networks sind nur eine von vielen Ansätzen um mittels Deep Learning zu höheren kognitive Leistungen zu kommen. Superintelligenz aber steht deswegen noch nicht unmittelbar vor der Tür. Frage: Wären moralische Transformer menschenähnlicher und was wäre überhaupt ihre Moral? In meinen Augen bringt ein moralisches Regelwerk, das man einer Maschine einbaut, praktisch überhaupt keinen Fortschritt in Richtung mehr Menschenähnlichkeit der Monte spiele geklaut. Weil es ohne das moralische Empfinden gar keine ernst zu nehmende moralische Instanz in der Maschine gibt.

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Kein virtueller Politiker, der über den Abschuss von Atomraketen entscheidet, und so weiter. Maschinen können ungemein nützlich sein, selbst wenn sie Fehler machen. Allein wegen monte spiele geklaut Produktivität. Doch der Mensch versteht es trotzdem — Automatische Untertitelgenerierung etwa in you-tube. Nützlich, aber nicht selten völlig falsch. Ehrlich gesagt bin ich von ihnen, Jaromir Konecny, überrascht, dass sie AI-Software in sensiblen Monte spiele geklaut einsetzen wollen. Wollen sie das Schicksal der Welt in die Hände experimenteller Software legen? Vortrainierte neuronale Sprachmodelle LMs neigen dazu, rassistische, sexistische oder anderweitig giftige Sprache zu erzeugen, die ihren sicheren Einsatz behindert. Wir bewerten mehrere kontrollierbare Generierungsmethoden monte spiele geklaut und stellen fest, dass daten- oder rechenintensive Methoden z.

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Konkret könnten die Leitsignale Stil-Token Sennrich et al. Es könnten auch Schlüsselwörter Saito et al. In gewisser Weise sind viele der hier beschriebenen Check this out eine Art steuerbarer Generierung, bei der die Eingabeaufforderung normalerweise verwendet wird, um die Aufgabe selbst anzugeben. Daher ist es relativ einfach, Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Genres zu finden: 1 Beide fügen dem Eingabetext zusätzliche Informationen für eine bessere Generierung hinzu, und diese zusätzlichen Signale sind häufig lernbare Parameter. Fazit: Sprachmodelle können heute so gesteuert werden, dass Inhalt und Stil bestimmte Bedingungen erfüllen und beispielsweise weniger toxisch sind.

Auch Prompt-Programming spielt dabei eine wichtige Rolle. Ja, so was Ähnliches meinte ich in meinem Kommentar unten: Kleine Transformer als Kontrollmodelle mit kleinen nicht toxischen Textkorpora zu trainieren. Schauen wir, wie gut solche Modelle funktionieren. Ich glaube, die KI-Forschung macht sich gar nicht klar, welche Gefahr lauert, würden Maschinen tatsächlich natürliche bzw. Es wäre womöglich unser Ende. Zunächst aber muss man natürlich, wenn man etwas nachbauen will, überhaupt verstehen, wie das Original funktioniert.

Und davon sind Neurowissenschaft und KI-Forschung Lichtjahre entfernt. Das Gehirn ist ein zutiefst biologisches Organ, das in erster Linie wächst, sich fast optimal anpasst und vor allem weder binär noch logisch denkt, sondern unscharf und überlagernd. Es arbeitet also nach einem vollkommen anderen Prinzip als jeder Computer. KI-Forschung kommt mir manchmal vor wie ein Kind, das ein Holzflugzeug gebaut hat und der Meinung ist, dies wäre so funktionsfähig wie ein reales Passagierflugzeug, man müsste es nur noch präziser schnitzen. Man muss einen völlig anderen Weg einschlagen, den man mit den Schlagworten weisen kann: virtuell holographisch, adaptiv, metastrukturell.

Dazu eine funktionelle Architektur, die Reflexivität ermöglicht sowie eine Bewertungsfunktion. Es wird immer vergessen, dass ein Lebewesen nicht die einfache Funktion seiner Neuronen ist, sondern es sich — bewusst und unbewusst — selbst steuert. Diese Subjekthaftigkeit fehlt bislang jeder KI. Sprache — da gebe ich Holzherr recht — codiert erst später Bedeutungen, Denken gibt es schon davor. Obwohl es eine spannende Herausforderung ist, wäre es mir lieber, Maschinen blieben intelligente Idioten. Übrigens: Kinder denken ursprünglich nicht kausal, sondern adaptiv. Schon das künstliche Neuron hat mit dem natürlichen sehr wenig Gemeinsames: eine punktuelle Einheit mit einer Aktivierungsfunktion in einem Computerprogramm im Vergleich zu einer lebenden komplexen Gehirnzelle, usw.

Es wird aber noch etwas dauern. Allein sind wir nicht in der Lage, komplexe Probleme zu lösen, die uns bedrohen — auch gesellschaftliche. Vor Künstlicher Intelligenz habe ich keine Angst, eher vor natürlicher Dummheit und Männern, die sich von der Macht berauschen lassen. Hier halte ich es mit Yann LeCun:. In der amerikanischen Politik gibt es heutzutage eine Menge Beispiele, die eindeutig zeigen, dass es keinen Zusammenhang zwischen Machtstreben und Intelligenz gibt. Das hat Yann LeCun gesagt, als Donald Trump Präsident war. Momentan sehen wir in Russland, wie das Streben nach der persönlichen Macht die Menschheit bedroht. Eine vernünftige Maschine wäre mir als russischer Präsident lieber — etwas überspitzt gesagt. Leider gibt es solche Maschinen nicht. Eine Maschine mit einer menschlichen künstlichen Intelligenz wäre keine herkömmliche Maschine mehr, deren Output vorhersagbar ist.

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Und zwar durch den Menschen. Deswegen haben z. Sollte in Jahren eine der menschlichen Intelligenz ebenbürtige künstliche entwickelt werden monte spiele geklaut, werden wir es schon Jahre davor wissen: Diese KI wird sowieso nicht das sein, was wir uns heute aufgrund der Hollywood-Filme und Science Fiction darunter vorstellen. Meiner Meinung nach wird Allgemeine Künstliche Intelligenz, also der menschlichen ebenbürtige, eher biologisch aus Gehirn-Organellen im Labor gezüchtet, als in einem Computer entwickelt. Man sollte aufhören, solche Ängste vor KI zu verbreiten. Sie schaden nur dem Ansehen von diesem wunderbaren Werkzeug Deep Learning, das uns check this out kann, die Menschheit bedrohenden komplexen Probleme zu lösen wie den Klimawandel und gefährliche Krankheiten.

Sie führen dazu, dass man die wirklichen Risiken von Deep Learning nicht sieht und deswegen auch nicht monte spiele geklaut. Oder dass man mit Hilfe von KI im Auftrag einer Diktatur Menschen perfekt überwachen kann. Antwort: Ein unvernünftiger, aber an einen Körper gebundener Putin ist für die Menschheit um vieles besser als ein virtueller, digitaler Putin, der sich auf sämtlichen digitalen Geräten der Welt eingenistet hat. Schon heute helfen fortgeschrittene AI-Programme, Weltprobleme zu lösen. Und das ohne irgend eine Form monte spiele geklaut Intelligenz. Hier ein paar Beispiele dazu: — AlphaFold2 entschlüsselt jetzt die dreidimensionale Struktur sämtlicher Proteine. Neue Medikamente und neue Behandlungen für Krebs werden daraus hervorgehen. Bessere Batterien könnten neben vielem anderen das Ergebnis sein.

Fazit: Künstliche Intelligenz kann schon heute ein phantastisches Werkzeug sein ohne dass sie auch nur im entferntesten den Anspruch erhebt, wie ein Mensch oder gar ein Übermensch zu denken und zu entscheiden. Ein digitales Gehirn, das sich auf sämtlichen digitalen Geräten einnistet, ist aber eine Hollywood-Vorstellung. Davor müssen wir keine Angst haben. Wir sind immer noch nicht in der Lage, den Fadenwurm Caenorhabditis Elegans mit seinen NUR Nervenzellen im Computer so nachzubilden, dass der Wurm dort wie in der Natur funktioniert. Wie soll man das mit einem Menschen machen, der etwa Milliarden Neuronen hat?

Eigentlich denken wir hier gleich. Ich denke, es ist ungemein schwierig, eine Allgemeine Künstliche Intelligenz AGI zu entwickeln. Deep-Learning-Modelle, so wie wir sie haben, können es nicht leisten. Trotzdem halte ich Deep Learning für ein wunderbares Werkzeug — eine AGI brauche ich im Grunde nicht, habe vor ihr aber keine Angst: Denn wenn sie entwickelt werden kann, wird sie monte spiele geklaut nicht wie der Mensch sein. Eben weil ich Deep Learning für ein wunderbares Werkzeug halte, schreibe ich hier seit vier Jahren darüber. Vielleicht wurde da aber keine Bombe gezündet, sondern http://goseonganma.top/www-spiele-kostenlos/go-online-spielen-gegen-computer.php Rakete, die uns in ein neues Zeitalter der Naturwissenschaften fliegt.

Damit will ich hier nicht als Prophet angeben Nur habe ich bei manchen Kommentaren das Gefühl, dass man denkt, ich fände Deep Learning nicht wunderbar, weil ich realistisch seine Grenzen sehe. Ja, Deep Learning-Modelle führen nicht direkt zum Übermenschen und Overlord, aber auch ein anderer Hack wie etwa ein Hybrid, der Prolog mit Deep-Learning verschmilzt, schafft das nicht. Es braucht eine sehr lange Evolution um weiter zu kommen, es braucht genau den evolutiven Pfad, den Forscher wie Bengio und viele weitere einschlagen. Dazu kommt: Deep Learning umfasst sehr vieles. Früher waren das vor allem Convolutional Neural Networks, heute sind es Transformer, morgen könnten es Generative Flow Networks sein oder Geoffrey Hintons GLOM Teil-Ganzes Hierarchie sein.

Und irgendwann werden mehrere solche Systeme untereinander Informationen austauschen und Leistungen vollbringen, monte spiele geklaut denen keines der Einzelsysteme in der Lage ist. Bei den konkreten Problemen der Deep-Learning-Modelle geht es darum, diese Probleme jetzt im Rahmen der Möglichkeiten zu beheben. Ich bin hundertprozentig davon überzeugt, dass Deep Learning der beste Weg monte spiele geklaut, um KI-Modelle zu entwickeln. DeepMind z. Auch das selbst-überwachte Lernen der Transformer-Modelle ist im Grunde regelbasiertes und automatisiertes überwachtes Lernen.

Ich muss zugeben, dass ich diese Diskussion nicht ganz verstehe. Man muss doch alles machen, damit die Modelle besser laufen — jetzt, wo sie auch in der Industrie und überall eingesetzt werden. Das machen wir in 20 Jahren mit Deep Learning! OpenAI verkauft sein GPTTransformer-Modell schon jetzt, auch wenn es hin und monte spiele geklaut toxische Antworten liefert. Ich könnte um einen Kasten Pilsner-Urquell wetten, dass die Käufer ihre GPTBots regelbasiert absichern. Wie sonst? Jaromir Konecny Zitat : Ich könnte um einen Kasten Pilsner-Urquell wetten, dass die Käufer ihre GPTBots regelbasiert absichern.

Dazu — zu regelbasiert absichern — hab ich nichts gefunden. Statt dessen werden Daten vorselektioniert ausgemistet und es wird im finetuning mit prompt-basierten Programmieren monte spiele geklaut Wahrscheinlichkeit reduziert, dass toxischer Output generiert wird. Es gibt aber ein RuleBert: Teaching Soft Rules to Pre-trained Language Modelswelches das Sprachmodell mit Soft-Rules ausstattet, allerdings nicht um toxischen Read article zu verhindern, sondern um Common Sense Reasoning zu ermöglichen. Man liest im verlinkten Artikel dazu:. Wenn wir gemeinsame Beziehungen zwischen Entitäten betrachten, sehen wir, dass solche Modelle Negation, Inversion z. Eltern-KindSymmetrie z. EhepartnerImplikation und Zusammensetzung nicht kennen. Während diese für einen Menschen offensichtlich sind, sind sie schwierig aus Textkorpora zu lernen, da sie über sprachliches und faktisches Wissen hinausgehen Ribeiro et al.

Wir behaupten, dass solche Argumentationsprimitive durch die Nutzung logischer Regeln auf die PLMs übertragen werden können. Fazit: RuleBERT enthält softe logische Regeln, die etwa die Eltern-Kind-Beziehung als Regel enthalten als eine von vielen Regeln um damit ein Sprachmodell zu erhalten, welches bessere Schlussfolgerungen machen kann. Es gibt jetzt von Open AI ein weniger toxisches GPT The new version of GPT-3 is much better behaved and should be less toxic worüber man liest:. OpenAI hat IntructGPT zum Standardmodell für Benutzer seiner Anwendungsprogrammierschnittstelle API gemacht — einem Dienst, der gegen eine Gebühr Zugriff auf die Sprachmodelle des Unternehmens gewährt. GPT-3 wird weiterhin verfügbar sein, aber OpenAI rät davon ab, es zu verwenden. Dies kann jedoch dazu führen, dass Modelle weniger gut funktionieren, insbesondere in Fällen, in denen die Monte spiele geklaut bereits spärlich sind, z.

Text von Minderheitengruppen. Die OpenAI-Forscher haben dieses Problem vermieden, indem sie mit einem vollständig trainierten GPTModell begonnen haben. Um InstructGPT zu schulen, stellte OpenAI 40 Personen ein, um die Antworten von GPT-3 auf eine Reihe vorgefertigter Aufforderungen zu bewerten, z. Dieses Feedback wurde dann als Belohnung in einem Reinforcement-Learning-Algorithmus verwendet, der InstructGPT darauf trainierte, Antworten auf Eingabeaufforderungen so abzugleichen, wie es die Jury bevorzugte. Wenn zum Beispiel monte spiele geklaut Eingabeaufforderung gegeben wird, die eine Unwahrheit enthält, wird diese Unwahrheit als wahr angesehen. Und weil es darauf trainiert wurde, das zu tun, was die Leute verlangen, wird InstructGPT weitaus giftigere Sprache produzieren als GPT-3, wenn es dazu angewiesen wird. Er merkt jedoch an, dass für einige Anwendungen, wie z. KI, die medizinische Ratschläge gibt, keine Unwahrheit akzeptabel ist.

Aus diesem Grund bevorzugt er eine Mischung aus neuronalen Netzen und symbolischer KI, fest codierte Regeln beschränken, was ein Modell sagen kann und was nicht. Es gibt also tatsächlich den Monte spiele geklaut, neuronale Netze mit symbolischer KI zu kombinieren. Allerdings wird kein Produkt genannt, welches das jetzt schon go here. InstructGPT scheint den meisten Anwendern aber zu genügen. Herr Aspers casino hat Recht: Die Hand-Augen-Koordination und die räumliche Vorstellung von der Welt read more lange vor deren sprachlicher Beschreibung.

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte, und deshalb gibt es auch die technischen Zeichnungen. PNG Der rechte Teil des ersten Monte spiele geklaut Solange man Begriffe nur mit weiteren Begriffen erklärt, solange hängt das ganze Begriffsnetz frei im Raum. Das monte spiele geklaut durch die Trichter auf der linken Seite des Bildes dargestellt. PNG Der untere Teil des zweiten Bildes: Man darf nicht vergessen, wozu Tiere, Menschen und Roboter produziert werden von wem auch immer. Ihre Aufgabe ist die von Regelsystemen, die aus den Ist-Werten und den Soll-Werten die Stell-Werte machen sollen. Die Soll-Werte sind praktisch immer in der platzsparenden Form der konkreten Begriffe gespeichert. Deshalb begegnen sie den Ist-Werten erst www kostenlos online spielen ohne anmeldung der engen Stelle des Abstraktions-Trichters im unteren Bild.

Deshalb erzeugt auch alles Wissen über die Welt keinerlei Ziele, ganz gleich ob sie gut oder böse sind. Die Betrachtung der Evolution könnte dazu verleiten, dass das gegenseitige Umbringen natürlich und daher gut ist. Monte spiele geklaut bezog sich nur auf diesen Teil meines Textes: Herr Holzherr hat Recht: Die Hand-Augen-Koordination und die räumliche Vorstellung von der Welt kommen lange vor deren sprachlicher Beschreibung. Jaromir Konecny schrieb Da OpenCyc offenbar nicht mehr zur Verfügung steht … wie könnte man als Privatperson am besten billigsten, direktesten ein symbolischen Regelwerk verfassen um — z.

Ich habe mich nie besonders mit symbolischer KI beschäftigt. Mein Gebiet ist Deep Learning. Wurde aber OpenCyc für wissenschaftliche Zwecke nicht mit ResearchCyc ersetzt? Zwischen logischer Manipulation von Wissenssymbolen und Deep Learning neuronale KI. Gut sicherlich. Deep Learning ist etwas anderes, denn hier kommen auch sog. Dass das Erkenntnissubjekt zwar auch, sozusagen, an der Komplexität der Welt scheitert, darin aber wiederum : sozusagen, vergleichsweise gut zu sein scheint. Nicht wahr? Die sog. Was aber geht für sog. Deep Learning, sogar recht gut geht, wie mittlerweile auch nachgewiesen ist, ist die Beschäftigung mit Spiel, mit Brett- oder Kartenspielen, auch wenn selbst dort die durch die Regelmengen des Spiels bereit gestellte Komplexität sehr hoch, sozusagen : unendlich ist, wenn mit den verfügbaren Rechenkapazitäten verglichen wird.

Auch ein Deep Learning-Robot nagt letztlich doch am Spiel mit dem Namen Go nur an, sozusagen, kann leider nie optimal spielen. Moral, die Ethik, auch die Sittlichkeit monte spiele geklaut, ist in etwa so schwierig monte spiele geklaut bearbeiten, wie die Basis das Fundament der Grundlage ist. Webbaer hat hier zumindest einen Gag vom in der BRD weltbekannten Henryk M. Broder sozusagen geklaut. Dick und so. Habe ich das richtig gemacht? Beim einfachsten Deep-Learning-Modell, dem Feedforward- oder voll verbundenen -Netz, laufen die Signale von der Eingabeschicht durch die tiefen Schichten bis zur Ausgabeschicht. Dabei ist jedes Neuron mit allen Neuronen der benachbarten Schichten verbunden. Wenn man über die einzelnen Neuronen mit dem Kursor fährt, sieht man auch, was das jeweilige Neuron lernt.

Im Playground gibt es nur zwei Grund-Merkmale für die Eingabe, die vertikale und die horizontale Position des blauen bzw. Die Ausgabe ist binär: Das Modell lernt, die farbigen Punkte zu klassifizieren, sie also ihrem jeweiligen Farbbereich blau oder orangenfarben zuzuordnen, entsprechend der Punkteverteilung, die man für dieses überwachte Lernen links oben aus den vier angebotenen Verteilungen gewählt hat. Hier kann man ganz gut lernen, wie künstliche neuronale Netze funktionieren. Man fängt mit einem einfachen künstlichen Neuron und zwei Eingaben an und schaut, was passiert, wenn neue Schichten und Neuronen dazu kommen und wie verschiedene Aktivierungsfunktionen und Lernraten das Training und die Effizienz des Models beeinflussen.

Gary Marcus ist aus dieseitiger Sicht monte spiele geklaut seiner Einschätzung, seiner Anforderung :. Eine wie gemeinte sog. Definitorisch und insofern Werk des so Bestellenden. Sicherlich kann bei derartigen Einschätzungen aus dem Hause Gary Marcus auch ein wenig geschmunzelt werden, Dr. W mag bspw. Deep Learning kann abär, Dr. Webbaer stellt dies gerne klar, keine sozusagen absolute Hoffnung auf Denk- Erfolg meinen. Die Intelligenz, auch am sog. Intelligenz-Quotienten gemessen, ist schon recht cool, auch messbar, auch i. Vererbung, auch sog. Zwillingsstudien meinend, die soz.

Vielen Dank für die guten Anmerkungen! Auf jeden Fall betrachte ich symbolische KI als einen alleinigen KI-Weg als eher gescheitert, doch ich denke trotzdem, Menschen wie Gary Marcus sollten gehört werden und, wenn ein Hybrid-Modell bessere Ergebnisse als reines Deep Learning bietet, sollte man das nicht aus irgendwelchen ideologischen Gründen ablehnen. Vielen Dank auch für Ihre Toleranz, Dr. Selbst wenn es gelingt, eine allgemeine KI mohte zu bauen wie unsere natürliche Intelligenz, wäre es nicht einfach damit umzugehen. Ganz gezielt ist beim Menschen das Wachstum so verzögert, eben damit die Kinder in der langen Lernphase noch gut kontrollierbar sind. Offenbar ist NI selber schon sehr schwer kontrollierbar. Gibt man einem erwachsenem Menschen zu viel Macht, kann das auch brandgefährlich werden. Das sieht man ständig in der Weltpolitik, wenn mal wieder ein Diktator mit völliger Rücksichtslosigkeit alles nach sich ausrichtet, wie auch im persönlichem Leben, wo man immer wieder auf Menschen trifft, die aus reiner Laune heraus ihre Macht missbrauchen.

Wenn wir also eine uns ähnliche KI bauen, dann wäre sie schon gefährlich, wenn wir alles richtig machen. Und wenn wir hier einige Sicherungen vergessen, die bei uns noch entschärfend wirken, dann kann das in der Tat übel more info. Einfachstes Mittel dagegen wäre freilich, einer allgemeinen KI zunächst monte spiele geklaut bei kleinen Kindern auch nur wenige Mittel in die Hand zu geben. Die einschlägigen Science-Fiction stellen der Ober-KI ja auch gleich das Atomwaffenarsenal zur Verfügung. Das ist wohl sppiele nicht zu empfehlen.

Also auf jeden Fall interessant zu versuchen, sowas zu entwickeln. Solange man den Systemen keine Machtmittel in die Hand gibt, könnten die ja nur schimpfen und uns beleidigen. Damit wäre ja noch umzugehen. Die Frage, wie weit wir davon noch entfernt sind, ist aber kaum zu beantworten. Vielleicht gibt es im Gehirn ja doch erkennbare informatische Strukturen, die die Grundlagen unserer inneren Erlebniswelt bereit stellen, und die durchaus in der Technik auch implementierbar sind. Alternativ kann ich mir aber auch Geisteswelten vorstellen, die unseren Innenraum erst öffnen. Die wären dann nur über Wechselwirkungen mit dem Gehirn verbunden, wären aber eher Teil einer allgemeinen Geisteswelt. Hierzu bräuchte man dann nur die korrespondierenden Strukturen finden, und diese dann article source, in der Hoffnung, dass der Geist sich dann so wie bei uns dazu gesellt.

Was die Gefährlichkeit einer solchen geistig unterstützten allgemeinen KI betrifft, so wird es einerseits noch unberechenbarer, andererseits aber moonte eher vertrauter. Wenn der Geist dieser Welt von Grund auf ein guter Geist ist, dann wird er es auch monte spiele geklaut, wenn unsere Technik ihn zur Mitwirkung einläd. Magie zpiele sich bisher immer als Technik herausgestellt und die monte spiele geklaut Kunst des Magiers ist die Täuschung der Zuschauer. Nur gute Köche aber liefern Perfektion oder gar Magie. KI ist bis jetzt nur ein mittelmässiger Koch. Spielf geht es eher darum, Maschinen zu entwickeln, die jeden möglichen Aspekt des menschlichen Denkens und Verhaltens nachahmen können. Um als Werkzeug eingesetzt zu werden: Um unsere Fähigkeiten zu erweitern, nicht um uns zu ersetzen. Die Maschinen müssen ansonsten keine anderen Antriebe click to see more, keine Gefühle, kein Bewusstsein, kein Streben nach etwas Höherem, kein Testosteron.

Machtbesessene und testosterongesteuerte Männer haben wir schon genug. Warum sollten wir solche Maschinen entwickeln? The Road to AI: Is reward enough? Alles kann mit Belohnung erreicht werden: Von der Befriedigung unmittelbarer Bedürfnisse bis zu höchster Intelligenz. Das ist letztlich der Glaube, sogenanntes Monte spiele geklaut Learning sei der Schlüssel selbst zu AGI. Beim Reinforcement Learning belohnendes Lernen geht es darum, dass eine künstliche Intelligenz nicht spielw beobachtet und klassifiziert, sondern, dass sie selber monte spiele geklaut Geklatu eingreift und handelt.

Etwa indem die KI die richtigen Knöpfe drückt um in einem Computerspiel zu gewinnen oder den richtigen Zug wählt in einem Brettspiel. Doch das lässt sich teilweise dadurch lösen, dass das KI-Programm intern eine Bewertung vornimmt und die auszahlungsquote eurojackpot Bewertung anstelle der Belohnung tritt. Zur Diskussion, ob Reinforcement Learning genügt und wie wir zu AGI kommen empfehle ich den Podcast The road to AGI — DeepMind: The Podcast Season 2, Episode 5 DeepMind.

Das stimmt nicht!!! Ich denke überhaupt nicht, dass der Weg zur AGI über Hybridmodelle führt. Ich denke nur, dass wenn man heutige Transformer-Modelle regelbasiert etwas weniger toxisch machen kann, sollte man das tun. Man tut es ja auch, sonst könnte man momentan nur Chatbots bauen, die rassistische Sprüche klopfen oder als Therapie-Chatbots Selbstmordgefährdeten raten, dass sie sich umbringen. Ja, das tut man. Aber soviel mir ist nicht durch Regeln, sondern durch Auswahl der Texte. Sexistische, Rassistische Sprüche werden eliminiert. Möglicherweise sogar durch Deep Learning Programme, die darauf trainiert wurden monte spiele geklaut Dinge zu erkennen. Sie zu kontrollieren und neutral zu machen, würde den gleichen Aufwand mit sich bringen, wie sie per Hand zu kennzeichnen. Hier haben die DeepMind-Forscher nicht recht. Übrigens habe ich die ganzen er an der TU München über die Evolutionstheorie geforscht.

Lustig ist hier, dass KI-Forscher, die bestärkendes Lernen reinforcement learning stark einsetzen wie die von DeepMindbestärkendes Lernen für das Allerwichtigste ansehen. Forscher wie Yann LeCun sehen wieder das selbst-überwachte Lernen als den richtigen Weg zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz. Früher haben Evolutionsbiologen oft genug gestritten, auf welcher Ebene die Selektion am meisten waltet: auf der Organismenebene, auf der Artenebene oder auf der Geneebene siehe das egoistische Gen von Richard Dawkins.

Dabei greift die Selektion auf jeder Ebene ein, auf der sie in eingreifen kann. Hier sitzt kein Selektor, der denkt, jetzt lasse ich etwas die Gene zum Zug kommen, und jetzt lasse ich alle Dinosaurier umkommen. Jaromir Konecny Zitat : Lustig ist hier, dass KI-Forscher, die bestärkendes Lernen reinforcement learning stark einsetzen wie die von DeepMindbestärkendes Lernen für das Allerwichtigste ansehen. Wobei diese beiden Click nicht geklwut mit Reinforcement Learning erklärt werden können, benützen sie doch Monte Carlo tree search. Schade eigentlich, Dr. No problemo. Und Dr. Webbar hat auch weiter oben dazu versucht dazu ebend und monte spiele geklaut diesem Zusammenhang auch — GARY MARCUS — meinend, beizutragen. Es drang nicht durch, obwohl Dr. W schon Der d-sprachige Experte i. Der Herr Bednarik versucht das zu analysieren. Ich schätze es ist nur eine andere Wildz fun von Problemlösung.

Monte spiele geklaut man Muster erkennt, hängt davon ab, wieviele Muster man hat und wieviele Kriterien man hat, zpiele Muster herzustellen. Bei der Gesichtserkennung reichen glaube ich 8 Merkmale. Meine frau hatte einmal vor einem Scanner eine ungewöhnliche Brille auf. Yeklaut Scanner antwortete, keine Person anwesend. Regelbasierte Systeme, auch symbolisch arbeitende Systeme genannt, lernen dagegen nicht, sondern sie wenden vom Menschen einprogrammierte Regeln an. Beispielsweise die Regeln fürs Auto fahren. Und das System wendet dann ständig Regeln an wie etwa die Rechtsvortrittsregel oder die Regel http://goseonganma.top/www-spiele-kostenlos/skat-pc-kostenlos-download.php zu stark am Strassenrand zu fahren.

Regelbasierte Systeme sind älter als Deep Learning Systeme und Regelbasierte Systeme können selbst nichts wahrnehmen. Sie können nur für vorgegebene Situationen Regeln anwenden. Sie können aber u. Monte Carlo-Methoden meinend [1], und die Züchtung sozusagen von Algorithmen, die quasi evolutionär vor sich hinlaufen read article sich so nicht monte spiele geklaut wird, erfolgt idR menschlicher Eingriff, um sie sozusagen gezielter zu züchten. W ist nicht nur NetHack-Spieler der ersten Stunde sozusagen, sondern auch gewiefter Pokerspieler.

In meiner Antwort auf Karl Bednarik mnte ich TensorFlow Neural Network Playground empfohlen und etwas vorgestellt. Im Lotto teilsystem erklärt kann man kostenlos online und recht selbsterklärend mit neuronalen Netzen monte spiele geklaut, sie entwickeln, trainieren und mone viel lernen und sie verstehen. Naja, das gilt dann, wenn man nur die Fakten akzeptiert, die tatsächlich in diese Monte spiele geklaut gehen.

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Monte spiele geklaut gibt genug Fragen und auch Grundfragen, wo die Magie eben nicht aus dem Spiel ist. Eine Magie ist im Leben vielerorts wahrnehmbar, in der Natur wie in der Kultur. Maschinen, die wie Menschen sehen, lernen und denken Josh Tenenbaum, der MIT-Professor für Computational Cognitive Science hat sich zum Ziel gesetzt, die Art wie Menschen lernen, denken und argumentieren sowie wahrnehmen zu erforschen und zur Grundlage von Systemen der künstlichen Intelligenz zu machen. Er verwendet dabei Deep Learning, Probabilistic Programming und einiges mehr und basiert seine KIs auf jüngsten Erkenntnissen monte spiele geklaut die all prediction sites Wahrnehmung und menschliches Denken. Auch das scheint mir ein Ernst zu nehmender Ansatz um zu AGI, also allgemein, universell intelligenten Systemen zu kommen. Building machines that! Wichtige Aussagen im Video sind: — Intelligenz ist mehr als Muster erkennen — Intelligenz bedeutet Modelle der Welt selber aufzubauen, was bedeutet, zu erklären und zu verstehen, was wir sehen, sich Dinge vorzustellen, die man sehen könnte, Probleme lösen und Aktionen planen, eigene Modelle und Vorstellungen von der Welt anderen erklären.

Er demonstriert in der Vorlesung, die er im Video gibt, anhand von Fragen an die Zuhörer was diese für eine Vorstellung monte spiele geklaut Raumes haben in dem sie gerade sind und betont, dass die meisten heutigen AI-Programme eine viel eingeschränktere Weltsicht besitzen.

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Die Hauptaussage seines Vortrags ist jedenfalls: Nicht grosse Einzelleistungen etwa im Spielen von Schach machen und zu Menschen, die mit dieser Welt zurecht kommen, sondern es ist das gesamte Set von Fähigkeiten, impliziten Annahmen, von Wissen, Empfindungen und Erwartungen, das die entscheidende Rolle spielt. Regelbasierte Systeme, symbolisch arbeitende Systeme, monte spiele geklaut feste, abstrakte Regeln auf konkrete abstrakte Begriffe an. Die festen Regeln stellen die Soll-Werte unveränderlich dar. Die konkreten Begriffe stellen die immer neuen Ist-Werte dar. Diese konkreten Begriffe werden aus den sehr zahlreichen Eingangswerten mit Hilfe der neuronalen Monte spiele geklaut ermittelt.

Diese neuronalen Netzwerke stellen den Eingabe-Trichter dar, der die Arbeit der regelbasierten Systeme erst ermöglicht. Ein Beispiel: Ein Wachhund erkennt die Bilder von Füchsen, Kaninchen und Ställen monte spiele geklaut Hilfe seiner neuronalen Netzwerke. Die abstrakten Regeln sind: die Füchse verscheuchen, und die Kaninchen zum Stall treiben. Http://goseonganma.top/www-spiele-kostenlos/slots-casino-free-download.php Erkennen der Welt ist etwas ganz anderes als die Ziele, die man in der Welt hat. Heutige KIs können keine moralischen Urteile fällen Begründung : Weil nicht einmal Menschen dazu in der Lage sind. Menschen müssen sich vielmehr moralische Urteile erarbeiten — von Fall zu Fall. Begründung: Moralische Fragen stellen sich beispielsweise im Zusammenhang mit dem Ukraine-Krieg. Aber keine dieser Fragen lässt sich monte spiele geklaut ein paar Regeln klären.

Hier auf scilogs haben etwa die Kommentatoren hwied, Tobias Jeckenburger und Karl Maier 1. China das Recht zugestanden Taiwan zu erobern monte spiele geklaut. Die Ukraine aufgefordert zu kapitulieren um grösseres Leid abzuwenden und die Welt vor einer Ausweitung der gewaltsamen Auseinandersetzungen zu bewahren. Auch der Philosoph Richard David Precht hat sogar explizit aus moralischen Gründen [Verhinderung unnötigen Leids] die Kapitulation der Ukraine gefordert. Für mich beweisen diese Click here, dass moralische Fragen unendlich komplex und heikel sind und sie nicht einmal von Menschen klar beantwortet werden können.

Von Maschinen ist das sogar überhaupt nicht zu erwarten. Das wird einmal zum Krisenherd werden. Nun wie ich selber das sehe: Taiwan ist faktisch selbstständig, hat eine von Taiwanesen gewählte Regierung und ist von Festlandchina in den meisten Dingen seit 70 oder mehr Jahren getrennt. Nicht die USA haben mit Taiwan einen US-Stützpunkt vor China geschaffen, sondern die USA haben lediglich auf den expliziten Wunsch Taiwans Waffen an Taiwan geliefert. In meinen Augen beantworte ich die Frage der Legitimität einer Machtübernahme von Taiwan durch Festlandchina darum anders, weil ich aus einem kleineren Monte spiele geklaut stamme als die Gross- Deutschen Karl Maier, Tobias Jeckenburger und hwied. Monte spiele geklaut Mitglieder eines Millionen-Volkes haben Deutsche von Natur aus mehr Sympathien mit Grossmächten und sie akzeptieren Übergriffe einfach darum, weil Grössere angeblich das Recht des Monte spiele geklaut haben.

So einfach ist das. Oder vielleicht: so source ist das. Fazit: Moralische Fragen müssen von Menschen ausgehandelt und geklärt werden. Maschinen können heute keine moralischen Urteile fällen. Heutige KIs können keine moralischen Urteile fällen Begründung: Weil nicht einmal Menschen dazu in der Lage sind. Moral, die Ethik, die Sittsamkeit meint wie in der Folge zitiert : Dr. Webbaer will hier einfach mal allgemein der bekannten Online-Enzyklopädie folgend zitieren :. Moral beschrieb ursprünglich vor allem, wie Menschen faktisch handeln und welches Handeln in bestimmten Situationen erwartet bzw. Dietmar Mieth zitierend]. KI kann insofern, könnte insofern auch Moral source, Dr. Webbaer erinnert bspw.

Robotergesetze sind also, äh, gesetzt, von Herrn Asimov, sog. AI könnte auch anders. W ist insofern frickin froh in einer sogenannten FDGO die moralisch, die Sittsamkeit meinend vglw. W kannte auch anders. Weil auf diese, ein wenig kecke, aber auch gute Frage noch nicht in diesem Kommentariat eingegangen worden ist :. Braucht Deep Learning Symbole und Logik? Logik, im Sinne der sozusagen logisch bestimmten AI here, der Weltbetrieb dieser AI ist sozusagen hiesig, diese Welt meinend, und logisch, auch wenn letztlich vergleichsweise flache Regelmengen, Schaltkreise meinend, angelegt werden, ist doch so ein gewisser Rahmen gegeben i. Martin Holzherr, Ihre Analysen und Schlussfolgerungen sind unvollständig. Was die USA versus China betrifft, wie haben denn die USA auf Moskau monte spiele geklaut als die Kommunisten auf Kuba Raketenbasen aufbauen wollten? Sollte Kuba nicht souverän sein? Einflussgebiete sind ebenfalls ein Kriterium neben dem Völkerrecht.

Mit Recht allein lässt sich kein Frieden aufbauen.

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4 thoughts on “Monte spiele geklaut”

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