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Neuronale Netze: Neuronale Netze sind Rechenmodelle nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns, die Muster erkennen und komplexe Probleme lösen sollen. Sie bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten (analog zu Neuronen), die Eingabedaten verarbeiten und lernen, Aufgaben zu erfüllen, indem sie die Stärke der Verbindungen auf der Grundlage von Rückmeldungen anpassen. Sie werden häufig beim maschinellen Lernen eingesetzt und ermöglichen Anwendungen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Vorhersageanalysen. Siehe auch Künstliche Neuronale Netze, Konnektionismus, Computermodelle, Computation, Künstliche Intelligenz, Maschinenlernen.

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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

George Dyson über Neuronale Netze – Lexikon der Argumente

Brockman I 36
Neuronale Netze/Dyson, George: (...) bisher waren [neuronale Netwerke] größtenteils Simulationen neuronaler Netze durch digitale Computer, nicht neuronale Netze, wie sie in der Natur selbst entwickelt wurden. Das beginnt sich zu ändern: von unten nach oben, während die dreifachen Triebkräfte von
Brockman I 37
Drohnenkriegen, autonomen Fahrzeugen und Mobiltelefonen die Entwicklung neuromorpher Mikroprozessoren vorantreiben, die reale neuronale Netze und nicht etwa Simulationen neuronaler Netze direkt in Silizium (und anderen potenziellen Substraten) implementieren; und von oben nach unten, da unsere größten und erfolgreichsten Unternehmen zunehmend auf analoge Berechnungen in ihrer Infiltration und Kontrolle der Welt zurückgreifen.
Die resultierenden hybriden analog-digitalen Systeme verarbeiten Bitströme gemeinsam, in der Art und Weise, dass der Elektronenfluss in einer Vakuumröhre statt einzeln behandelt wird, da die Bits von den diskreten Zustandsvorrichtungen behandelt werden, die den Fluss erzeugen. Bits sind die neuen Elektronen. Analog ist zurück, und es liegt in seiner Natur, die Kontrolle zu übernehmen.


Dyson, G. “The Third Law”. In: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.


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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 Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Dyson I
Esther Dyson
Release 2.1: A Design for Living in the Digital Age New York 1998

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019

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