Computer der versteht was er spricht

[M@tes]

So in der Art hab ichs mir auch vorgestellt zu machen.
Ist allerdings nur ein kleiner Teil...
Ein Computer kann erst verstehen, worum es geht, wenn er die gleichen bzw ähnlichen Bedingungen hat wie der Mensch.

Grml Projekte über Projekte. Ich komm kaum noch nach :-p
Da hat sich einiges angestaut

[robodriver]

Danke für die Vielen Antworten, sehr interessant.

Und ja, ich hab mir auch schon Gedanken darüber gemacht, in einem anderen Bezug:
Ich wollte meinem Roboter mit einem kleinen Gefühls-Meter ausstatten. Was beim Einschalten per zufall auf irgend einen Wert gesetzt wird z.B. zwischen 1 und 10. Dabei soll dann 10=sehr gute Laune und 1 = schlechte Laune sein.
So weit so gut, aber dann kan das große Problem: Wie soll man die Laune beeinflussen? Einem Roboter bzw. allgemein der Technik ist ja eh alles sch*** egal, und wenn er Millionen mal das gleich macht stört ihn das nicht.
Wie also die Laune des Roboters dann aufbessern? Durch Streicheln? Durch Knopf druck?
Ich denke daran wird ersichtlich das man einem Computer allgemein nicht einfach so ohne weiteres ein Gefühl verleihen kann.
Und ohne Gefühl gibts ja auch keine Mitleid bzw. Mitgefühl. Und ohne das gibt es wiederum keine Sinnvolle tiefgründige Konversation...

PS: So viele sprechen ega von Neuronalen Netzen und so. Hab mir das mal im Wikipedia durchgelesen, aber nix kapiert
Was zum Teufel ist denn ein neuron? Wie ist son Ding aufgebaut? Mit Transistoren? Irgend eine Substanz? Ein gas? ODer doch eher ein Softwaremodul?

Gruß Robodriver

[MeckPommER]

Hi robodriver!

Dein Gefühls-Meter arbeitet nach dem Tamagotchi-Prinzip. Es ist kein Empfinden des Rechners, sondern nur ein Nachahmen.
Die Leune eines Menschen ist von tausenderlei Faktoren abhängig. Von dem was jetzt ist, gestern war und vielleicht morgen wird.
Gefühl aus dem Mitleid entstehen kann, setzt eine wirkliche, künstliche Persönlichkeit und ein Bewußtsein vorraus und nicht nur ein paar Variablen.

Gruß MeckPommER

[avion23]

Neuronale Netze sind eine Idee, die man aus der Natur übernommen hat.

Neuron steht für Nervenzelle, d.h. man baut ein Netz aus Nervenzellen genau so wie das Gehirn oder Nervenknoten. Es ist die softwaretechnische Umsetzung eines biologischen Vorgangs.
Dabei wird die Komplexität extrem stark beschnitten, d.h nur das nötigste aus der Natur wird übernommen. Grundsätzlich hat ein Neuron mehrere Eingänge, d.h. es kann Reelle Werte aufnehmen (0, 0.11, 0.5, 1.0). Diese Werte werden addiert, aber nicht einfach so, sondern mit Gewichten. Also Wert1 stärker als Wert2 und Wert3 nur mit Faktor 0.1. Wenn ein Schwellenwert überschritten wird, wird der Ausgang auf "high" gesetzt und wird an die nächsten Neuronen weiter gegeben. Das machen alle Neuronen gleichzeitig, deswegen kannst du auch soviele Dinge gleichzeitig tun

Das Konzept hört sich etwas wirr an, aber so funktioniert es in der Natur. Damit ist man in der Lage Probleme zu lösen ohne genau zu wissen, wie es gemacht wird. Neuronale Netze sind sehr fehlertolerant und können sich oft an veränderte Situationen anpassen.

Z.B. eine Unterschriftenanalyse wäre prädestiniert für ein neuronales Netz. Für die Unterschriftenverifizierung muss das Netz ausgeben, ob es die Unterschrift erkannt hat, oder ob nicht. Also true oder false. Das ist der Ausgang. Der Eingang könnte z.B. ein Pixel der eingescannten Unterschrift sein. Wenn du dem Netz genügend Unterschriften zeigst und ihm jedes mal sagst, was die richtige Antwort ist, lernt es, die Unterschriften zu erkennen.
FANN ist eine library, die Neuronale Netze implementiert hat.
Das ist der Grund, warum wir durch zuschauen so gut lernen können. Oft ist es so, dass jemand anders etwas vormacht, man sich das ein paarmal anschaut, und dann nachmacht. Damit trainieren wir unser neuronales Netz, es lernt sozusagen die Antworten (richtig vorgemacht) auswendig. Deswegen sollte man sich genau überlegen, was man vormacht, weil es immer unterbewusst imitiert wird.

[MeckPommER]

... Deswegen sollte man sich genau überlegen, was man vormacht, ...

Dazu fällt mir eine Story ein, von der ich allerdings nicht sagen kann, welchen Wahrheitsgehalt sie hat. Es handelte sich um eine Anwendung im militärischen Bereich die auch per neuronalem Netz gelöst werden sollte. Es ging um Bildverarbeitung, genauer gesagt um die Erkennung militärischer Aktivitäten in Waldgebieten.
Dem NN wurden tausende von Luftbildern gezeigt, auf dem Waldgebiete zu sehen waren. Mal einfach nur Wald, mal mit versteckten Panzern etc.

Ergebnis des Lernerfolgs des NN war, das es zwar keine militärischen Aktivitäten erkannte, aber erkennen konnte, ob der Wald in einem guten oder geschädigten Zustand ist. Nebeneffekt der militärischen Aktivitäten in den gezeigten Bildern war nämlich immer eine gewisse Schädigung des Waldes eben durch die militärischen Aktivitäten, und diese hat das NN gelernt.

Wie gesagt, den Wahrheitsgehalt kann ich nicht überprüfen, aber denkbar wäre dies schon.

[Tomarr Sovai]

Etwas ähnliches habe ich auch gehört. Nur halt dass die Bilder mit Panzer an einem sonnigen Tag und die ohne an einem regnerischen Tag aufgenommen wurden. Somit konnte das NN dann auf einmal zwischen sonnigen und regnerischen Tagen unterscheiden.

Aber mich würde rein programmtechnisch mal interessieren wie so ein NN programmiert wird. Weil, ich habe zwar ein paar theoretische Bücher darüber. Aber so ganz verstehe ich die Gewichtigkeiten usw. nicht. Und wie man dann zu einem bestimmten Ergebnis kommt usw.

Theoretisch währe eine solche Synapse in einer Klasse machbar mit ein oder zwei Methoden. Aber wie gesagt, so ganz blicke ich da nicht durch, also wirds wohl eher noch komplexer sein.

[pc-gott70]

Hi robodriver,
kleiner Vorschlag für die Umsetzung Deines Gefühlsmeters.

Da der menschliche Gemütszustand u.A. auch von Faktoren wie Temperatur, Licht und relat. Luftfeuchte abhängt, gibt Deinem Programm doch als Startparameter die momentan gemessene Temperatur, Licht und Feuchte. Diese Werte kannst Du noch individuell miteinander verknüpfen und durch ständige Wertermittlungen anpassen. Die Laune würde sich somit auch ändern.
Beispiel:
28°C und 400 Lux und 30 % gute Sommerlaune
12°C und 120 Lux und 60 % neutral gestimmt
6°C und 80 Lux und 90 % depressive Winterlaune
Ich denke Du siehst, worauf ich hinaus will. Natürlich empfindet jeder Mensch anders,- aber warum sollte das eine Maschine dann nicht auch können.
Auch wenn es bisher noch niemanden gibt, der einer Maschine "Leben + Verstand" eingehaucht hat, lass Dich bei Deiner Idee nicht entmutigen. So manch einer hatte schon mit einer verrükten Idee einen grandiosen Durchbruch erziehlt und ist aus Zufall auf etwas bedeutendes gestoßen.

Gruß
David

[plusminus]

Kleine Link-Sammlung zu neuronalen Netzen.
> http://href.to/ZCq

VB-Beispiele
> http://href.to/a8M

Beispiel-Anwendung/Implementierung
> http://href.to/YzC

AForge.NET KI/Bildverarbeitungs-Bibibliothek
> http://href.to/Qgp

[Sternthaler]

Moment, die Art der Kommunikation, sprich Tastatur, Spracherkennung, Sprachausgabe wurde ja gar nicht zwangsweise fest gelegt.
...
Also man fragt, "Wie ist der Aktienstand von Merzedes?"
Nach der Antwort fragt man dann "Und von Audi?"

Man muss also nicht wiederholt nach dem Aktienstand fragen, das System geht halt von dem Kontext aus.

Genau Tomarr.
Ich hatte folgendes geschrieben:

... Nicht umsonst haben die immer noch die Möglichkeit, das 'Gespräch' über die Tastatur zu führen, eingebaut.
...
P.S.: Was würde deine Datenbank mit einem "Gespräch über die Tastatur" wohl machen?

Genau hier lag ja der 'Hinterhalt'. Ich bezog mich selber auf meinen Text in dem P.S.
Hier sieht man, wie schwer es schon für menschliche Leser ist, den Kontext zu finden.

Gruß Sternthaler

[Tomarr Sovai]

Wie ich schon sagte. So eine Tabelle ist vielleicht ein Anfang. Wobei es im deutschen noch schwieriger ist. Im Englischen ist die Reihenfolge Subjekt Prädikat und Objekt halt fest. Im Deutschen kann es stehen wo es will, es wird durch Groß- Kleinschreibung gekennzeichnet.

Dazu kommt noch, woher soll der Rechner, bzw. die KI, wissen um was für ein Objekt es sich handelt?

Mal als Beispiel, Katze ist ein Objekt, ein Tier und noch einiges anderes. Ein Hund hat ähnliche Eigenschaften wie eine Katze, ist halt ein Objekt, ist ein Tier, hat vier Beine, usw. Aber ist im Grunde etwas ganz anderes.

Spätestens da wird es sehr schwierig auch ein kontextbezogenes Gespräch zu führen. Eine KI müsste schon wirklich sehr intelligent sein um solche Unterscheidungen zu begreifen, wenn du nicht gerade akzeptierst dass die einzige Unterscheidung die ist dass eins Miau macht und das andere Wau Wau oder so.

Du müsstest diene Datenbank also so aufbauen dass sie bei jedem Wort so weit ins Detail geht das auch wirklich jedes Wort mindestens ein Unterscheidungsmerkmal hat.

Und du musst ihm dann noch erklären was diese Unterscheidungsmerkmale bedeuten, das darfst du nicht vergessen.

Und selbst dann musst du ja noch die Daten dazu packen die eine sinnvolle Verwendung ermöglichen.

Also so wie Beim Terminator wird es nicht laufen, nach dem Motto "Mögliche Antworten: Ja, Nein, Verpiss dich du Arschloch". Sowas raus zu filtern erfordert schon ein enormes "Wissen" und eine noch weitaus größere Rechenleistung.