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| Tiefes Lernen: Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze verwendet werden, um aus Daten zu lernen. Künstliche neuronale Netze orientieren sich an der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns und sind in der Lage, komplexe Muster aus Daten zu erkennen. Siehe auch Maschinelles Lernen, Lernen, Künstliche Intelligenz._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente. | |||
| Autor | Begriff | Zusammenfassung/Zitate | Quellen |
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Seth Lloyd über Deep Learning – Lexikon der Argumente
Brockman I 10 Deep Learning/Lloyd: Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Deep Learning und der Neuromorphic Computation sind sehr gut darin, einen bestimmten Aspekt der menschlichen Intelligenz zu reproduzieren, welcher sich auf den EInsatz der Hirnrinde konzentriert, wo Muster verarbeitet und erkannt werden. Diese Fortschritte haben einen Computer dazu befähigt, den Weltmeister nicht nur im Schach, sondern auch im Go zu schlagen, eine beeindruckende Leistung, aber sie sind weit davon entfernt, einem computergesteuerten Roboter zu befähigen, einen Raum sauber zu machen. Roboter sind gut darin, Präzisionsschweißungen an Montagelinien zu fertigen, aber sie können sich immer noch keine eigenen Schuhe binden. >Software/Lloyd. Brockman I 11 Bildung ist für Computer genauso schwierig und langwierig wie für Jugendliche. Folglich werden Systeme, die auf Deep Learning basieren, eher menschlicher als weniger menschlich. Die Fähigkeiten, die sie zum Lernen mitbringen, sind nicht "besser als", sondern "komplementär zum" menschlichen Lernen: Computer-Lernsysteme können Muster identifizieren, die Menschen nicht identifizieren können - und umgekehrt. >Lernen, vgl. >Maschinenelernen, >Bestärkendes Lernen. Lloyd, Seth. “Wrong, but More Relevant Than Ever” in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press._____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Lloyd, Seth
Brockman I John Brockman Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019 |
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> Gegenargumente gegen Lloyd
> Gegenargumente zu Deep Learning ...
