jetzt meine ernste Antwort, auch wenn ich die Frage als trollig verstehe. Aber so kann ich wenigstens loswerden was ich mir dazu denke ;-) Die vorige war natürlich nur Spass und angespielt habe ich damit auf Terminator :-)
Ich muss vorausschicken dass ich eigentlich viel mir künstlichen neuronalen Netzen arbeite und daher habe ich mich vom Gedanken künstliches Leben, Gerhirne, etc. zu "erzeugen" schon lange verarbschiedet da es nicht realisierbar ist. NN sind für mich (mittlerweile) nichts mehr als eine mathematische/algorithmische Idee die sich für manche Aufgaben sehr gut einsetzen lassen.
Ich versuche trotzdem auf dein Anliegen (etwas) einzugehen.
Grundsätzlich gibt es drei Arten von Paradigmen in den künstlichen neuronalen Netzen:
Signaltransfer (zB Multi-layer-perceptron, RBF-Netze): Verwendung für Identifikation, Klassifikation, Steuerung, Evaluierung und allgemein als Abbildungmaschinen (zB für Transformationen)
Statetransfer-Modelle sind dabei Spezialfälle von nichtlinearen Feedbackschaltungen, Signaltransfer-Modelle entsprechen Abbildungsmaschinen der Art R^n -> R^m. Somit sind diese beiden Modelle m.E. relativ weit vom biologischen Vorbild entfernt. Bioligische Gehirne befolgen Logik und Regeln die in ihrer Wissensdatenbank gespeichert sind.
Eines der Hauptproblem von logik- und regelbefolgenden KNN ist das kombinatorische. Es existieren natürliche Aufgabe wie zB Bilderkennung wo es unmöglich ist komplette Regeln für natürliche Szenen zu erstellen. Es gibt aber auch einfachere Aufgaben wie zB das Lösen von Kreuzworträtseln. Menschen können diese Aufgabe lösen indem sie auf ihre riesige assoziative Wissensbasis zurückgreifen, aber der assoziate Abruf kann nicht auf irgendwelchen logischen Regeln oder einfachen Ähnlichkeitsvergleichen basieren - die Bedingung für Übereinstimmung kann sich über mehrere Abstraktionsebenen erstrecken. Solche assoziative Strukturen existieren im Gehirn, aber die Hirnforschung versteht diese (noch) nicht im Detail - zumindest gibt es keine logischen Gegenstücke.
Das bioligische Gehirn oder allgemeiner das Nervensystem besteht aus Zellen welche über chemische Prozesse innerhalb der Zellen und zwischen den Zellen untereinander einen aktiven Informationsaustausch durchführen. Die Anzahl der Zellen beläuft sich in der Größenordnung von 1e11 und die Länge der neuronalen Verbindungen (Axone) eines Menschen ist ca. 2x die Distanz Erde-Mond-Erde. Die Hauptsignalverbindungen zwischen den Zellen, die Synapsen, sind kleine biologische Organe die in der Größenordnung 1e15 vorhanden sind und in dutzenden verschiedener Typen vorliegen. Dies soll nur die Größenorndungen verdeutlichen die nötig wären um ein annähernd vergleichbares künstliches Gehirn zu modellieren. Es wurde auch schon einmal versucht (ich weiß nicht mehr wann und von wem) die geometrische Form der Zellen durch eine riesige Zahl von finiten Elemente zu modellieren und durch tausende raum-zeitliche nichtlineare Differentialgleichungen zu beschreiben - aber selbst dieses "Modell" beschreibt keine informationsverarbeitende Einheit und die Interaktion zwischen benachbarten Zellen durch elektrische Felder und chemische Prozesse wurde nicht einmal berücksicht. Somit kann festgehalten werden (Zitat Teuvo Kohonen): In the classical sense of exact sciences there do not yet exist any quantitavily accurate information processing models for complete neural cells and nervous systems. The most reliable, experimentally verfified models in biophysics and biological cybernets are still only models of elementary phenomena.
Es ist einfacher zu behaupten was bioligische Gehirne nicht sind als versuche die Details des Gehirns zu erforschen. Diese Behauptungen sind bereits hilfreich um verschiedenste Aspekte deines Vorgehens zu klären (ob positiv oder negativ ;-). Ich führe hier nur die Punkte an, auf eine Argumentation verzichte ich (dies würde zuweit gehen).
Biologische Gehirn halten sich nicht an die Regeln der Logik oder digitaler Schaltungen. Nur als Beispiel: Wir haben Addieren visuell und akustisch gelernt.
Die Neuronen folgen keiner Schwellenwertlogik da es tausende verschiedene Eingänge zu jedem Neuron gibt and der Schwellenwert zeit-variabel ist.
Biologische Gehirne müssen somit analoge Computer sein.
Weder Neuronen noch Synapsen sind bistabile Speicherelemente. Neuronen arbeiten als analoge Integratoren.
Es gibt keine "Gehirnsprache" (in Anlehnung an Maschinensprache), es gibt also keine Steuerinstruktionen.
Das Gehirn ist kein Automat und verwendete keine rekursiven Algorithmen.
Es gibt keine Schaltungen für das Problemlösen, Abstrahieren und Entscheidungstreffen
Die Natur der Informationsverarbeitung ist grundverschieden zwischen biologischen und künstlichem Gehirn.
Was wären also die Anforderungen an eine Maschine um einen biologischen Gehirn nache zu kommen?
Analoge Verarbeitung von Informationen um massiv parallel und ohne Interlock arbeiten zu können.
Fähigkeit bedingt über Daten zu mitteln.
Fehlertoleranz und Erhohlung von Schäden.
Adaption an einen sich ändernde Umwelt und Erzeugung von "intelligenten" informationsverarbeitenden Funktionen durch Selbstorganisation als Reaktion auf die geänderte Umwelt.
Es ist also nicht unbedingt notwendig ein 1:1 Modell der Biologie zu erstellen "sondern" es geht darum wesentliche Punkte erfüllen zu können. Die Evolution hatte lange Zeit um das Gehirn zu entwickeln, aber in der Technik ist es möglich Varianten zu probieren die in der Natur nicht existieren können (zB ein frei rotierendes Rad - mit Sehen, Muskeln, Adern nicht umsetzbar). Somit musste die Natur auch für einige einfache "Hilfsfunktionen" wie Energiezufuhr komplizierte Lösungen entwickeln die elektronisch gesehen viel direkter umgesetzt werden können. Außerdem ist es sehr fragwürdig Details von der Natur zu kopieren ohne zu verstehen für was sie vorgesehen sind.
Künstliche neuronale Netze die auf überwachtem Lernen basieren können nur einen winizigen Teil des Gehirns beschreiben. Die modellierten Strukturen sind geordnet (zB durch Schichten). Dies entspricht jedoch nicht dem biologischen Vorbild da auch Informationen in nicht geordneter Weise übertragen werden können. Diese Netztypen beschreiben daher in keinster Weise anatomische oder physiologische Aspekte. Besser wäre es diese Netze als "Verhaltensmodelle" oder "Lernmodell" zu betrachten.
Der grundlegende Zweck eines biologischen Nervensystems sind die lebenserhaltenden Funktionen wie Atmung, Herzrythmus, etc. "Höher entwickelte" Lebensformen besitzen zudem ein Bewusstsein und die Fähigkeit der Planung von Aktionen unter Zuhilfenahme des Gedächntnisses und der Vorstellungskraft. Zusätzlich kann zwischen kognitiven und emotionellen Funktionen unterschieden werden. In der Regel sind die Ansprüche für ein künstliches neuronales Netz viel geringer, außer es soll ein wirkliches künstliches Gehirn erstellt werden ;) Das ultimative realistische Ziel ist aus heutiger Sicht dass es möglich sein wird einen autonomen Roboter zu erstellen. Dafür sind folgende Funktionen zu implementieren:
Ein wesentlicher Punkt ist Adaption. D.h. dass mit nichtstationären Daten die Signalübertragung und -Transformation angepasst werden müssen und dass die Leistung für wiederkehrende Aufgaben (entsprechend einem globalen Leistungsindex) angepasst werden muss. Der nächste wesentliche Punkt ist das Erzeugen von intelligenten Verarbeitungsfunktionen wie spezielle Merkmalsdetektoren und die geordnete interne Repräsentation von strukturierten Signalen als Reaktion von häufig vorkommenden Mustern. Intelligenz ergibt sich durch Abstraktion und nicht durch heuristische Regeln oder manuelle Logik.
Die schwierigsten Problem die ein künstliches Gehirn zu erfüllen hat wären
Invarianz in der Wahrnehmung
Generalisierung
Abstraktion
hierarchische Verarbeitung der Information
Representation dynamsicher Ereignisse
Verflechtung von Wahrnehmung und der Aktionen
Bewusstsein
wobei für jeden Punkt noch genau zu definieren wäre was darunter zu verstehen ist. Als besonderen Punkt will ich auf das Bewusstsein eingehen (auch da nach diesem vom Fragesteller gefragt wurde).
Früher sahen Philosophen das Bewusstsein als Fähigkeit an verbale Meldungen über Beobachtungen oder über das Subjekt selbst zu erstellen. Die verbalen Meldungen die eine Computer erzeugt sind aber trotzdem auf dem Bewusstsein des Programmierers basiert und nicht auf jene der Maschine. Diese Ansicht des Bewusstseins kann aber nicht als Definition verwendet werden da auch Tiere (zumindest die höher entwickelten) ein Bewusstsein besitzen. Bewusstsein wie auch emotionelle Zustände besitzen keine klare physiologische Definition und daher ist es schlichtweg unmöglich ohne Definition ein Netzwerkmodell davon zu erzeugen.
Um nun wieder zurück zur Frage welcher Netztyp am ehesten das biologische Vorbild modellieren kann zu kommen muss noch geklärt wie biologische Gehirne funktionieren. Dies kürze ich sehr ab und vereinfache das gewaltig denn zum Einen weiß ich es nicht und zum Anderen ist der Text eh schon lang genug. Biologische Gehirnen funktionieren kompetitiv. D.h. auf einen Eingangsreiz spricht eine bestimmte Region an, alle anderen Regionen kümmern sich nicht drum. Somit wäre die Self Organizing (Feature) Map (SOM, Kohohnen-Netz) das Netzmodell welches dem biologischen Aspekt am nahesten kommt. Die Weiterentwicklung der SOM zur Adaption wäre dann die Adaptive Subspace SOM (kurz: ASSOM). Darin werden nicht die Neuron modelliert sondern auf abstraktere Weise das Vorgehen im Gehirn.
Sehr schöner Beitrag, auch wenn ich nur einen Bruchteil verstanden habe. Bezüglich "Das Gehirn verwendete keine rekursiven Algorithmen." muss ich aber insofern widersprechen. Meines hat dort eine morgentliche 24-Stunden-Rekursion die sich fragt "Habe ich die Kaffeemaschine wirklich ausgeschaltet?" :)
Zur Unterhaltung empfehle ich den 80er-Film Wargames -Kriegsspiele in dem das Thema auf hm... sagen wir "Humoristische Weise" angesprochen wird (ich beziehe mich hier auf das Tic-Tac-Toe-Spiel und nicht auf den Fehler im System mit den Kernwaffen).
Und nein, Computer oder Programme können pe se kein eigenes "Bewusstsein" entwickeln, wenn Du damit meinst, sie könnten Recht von Unrecht unterscheiden. Ein Entwickler mag entsprechende Algorithmen formulieren können, die dann bestimmten Aktionen welche die Software ausführen soll den Status "gut" oder "schlecht" zuordnet und man könnte der Software beibringen das eine oder andere in Zukunft deshalb nicht mehr auszuführen. Das ist aber kein eigenes Bewusstsein sondern nur antrainiertes Verhalten.
Und eigentlich war ich immer der Meinung, das der Schädiger das Millitär ist und nicht umgekehrt :)
Ich halte es nicht für ausgeschlossen dass, sich kognitive Simulatra, eines Tages, komplexen Mustern der Psyche annähern könnten (Ums mal mit den Wort aus I Robot zu sagen). Letztendlich hat Bewustsein nicht direkt etwas mit Recht und Unrecht zu tun. Ich bin der Meinung das auch wir Menschen nur Maschienen sind. Sehr fortgeschrittene zwar aber egal. Wir haben Sensoren (Augen, Ohren, Nase, ...), eine CPU (Gehirn), werden durch elektrische Impulse und chemische Substanzen (Botenstoffe, Hormone) gesteuert.
Unser Verhalten basiert auf Instinkten (die Basisprogrammierung) und adaptierten oder nachgemachten Verhalten und Handlungen. Wenn wir also die Seele außen vor lassen, wäre es ist einigen Jahrzehnten sicherlich möglich die Maschiene Mensch nachzubauen. Ich behaupte, das der Ausspruch von Aristoteles - "Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile." - auch hier zutrifft.
Danke :) Ich bin auf Recht und Unrecht in diesem Zusammenhang auch nur wegen der Erwähnung des Militärs gekommen. Was nun in diesem Zusammenhang genau unter Bewusstsein zu verstehen wäre, vermag ich auch nicht zu beantworten. Generell halte ich KI für ein sehr interesantes Thema, bin dort allerdings nicht firm drin. Aliza ist mir bekannt und für mich von daher immer noch ein schöner, nachvollziehbarer Ansatz. Aber mit Bewusstsein hat die gute Dame leider auch nichts zu tun.
Für ein Adaptiertes Verhalten müsste uns ein Roboter per Kamera beobachten und "Schlüsse" daraus ziehen. Unmöglich ist das sicher nicht, aber es dürfte eine wahnwitzige Rechenpower erfordern, dies umzusetzen. Ich hatte mal ein Beispiel zur Bilderkennung eines Baumes gesehen und man hielt einen Lolli vor die Kamera. Resultat: Stiel, oben Rund = Baum :) Absolut nachvollziebar, zeigt aber sehr schön, das wir Dinge intiutiv/erlernt erkennen, ohne uns Gedanken zu machen, woran wir einen Baum von einem Lolli unterscheiden, wenn beide gleich gross abgebildet werden.
es gibt dazu sogar einen Dokumentarfilm aus den 80er und frühen 90er Jahren in zwei Teilen* indem das genauer untersucht wurde. Dort wurde gezeigt dass es absolut möglich ist dass die Maschinen die Herrschaft übernehmen und nicht nur dem Militär schaden, sondern der gesamten Menschheit.
mfG Gü
* mittlerweile schon mehr - ich denke 4 sind bis jetzt.
wenn wir schon aber dabei sind, kennt jemand ein Programm womit man neuronale netze simulieren kann und das vielleicht optisch zu sehen ist, da ich mich mit diesem Thema noch nicht auseinandergesetzt habe.
Es gibt viel zu viele verschieden Typen von NN so dass es keine umfassende Simulationssoftware geben wird. Außerdem was willst du damit simulieren? Den Lernprozess? Der ist meist auch nur ein Graph Lernschritt -> Fehler, keine spannende Simulation :-)
Obwohl ich es nicht als Simulationssoftware verstehe, aber worauf du hinaus willst zB Matlab hat etwas dabei und natürlich meine eigenen Sachen die ich da programmiert habe kenn ich (aber die teile ich nicht).
was hast du zu verlieren wenn dein Name mit deinem Copyright darunter steht und du den Source Code nicht weitergibst, und wenn nicht dann was hast programmiert ?
Zum einen will ich sie nicht hergeben da zuviel Aufwand drin steckt und zum anderen ist es Vertragstechnisch gar nicht so einfach möglich (ich hab exklusives Nutzungsrecht vergeben). Dabei sind u.a. MLP, RBF, SVM, Hopfield, SOM, LVQ mit den jeweiligen Abwandlungen und verschiedensten Trainern und zusätzlich auch genetische Algorithmen, Simulated Annealing, Partikel- und Bienenschwärme sowie Ameisen laufen da auch herum :-) Mehr will ich dazu aber nicht schreiben, weils eh nix bringt. Ich gebs nicht her ;-)
Studium und Selbststudium. Ganz normale Literarturrecherche, wissenschaftliches Arbeiten halt :-) Es sind zuviele Einzelquellen um die hier alle aufzulisten und ich weiß auch nicht mehr woher ich welches Detail habe, etc.
Ich bin mir nicht sicher, was mit "dieser" Software gemeint ist, vermute aber mal, es handelt sich um die Software hinter der Codekicker-Webseite. Diese halte ich zwar für sehr gut, aber fürs eigene Bewusstsein wird es wohl nicht reichen. Außer Stackoverflow.com kommt irgendwann mit sowas. ;-)
