Ich würde ja auch für ernsthafte Schritte die Intelligenz und Database auf einem PC abbilden, damit man nicht ununterbrochen Bits quetschen muss..nach der großen Datenbank schielend..
Bei Erfolgen ist dann die Fragen, wie kompakt man das hinkriegt für µC (oder nicht, meinethalben)
Da versprech ich mir von einem Netzwerk von co-operierenden µC schon auch einiges.
Und ausserdem: Der Weg ist das Ziel, Gott bewahr' uns vor menschlich intelligenten ASUROs
mfg robert
Wer glaubt zu wissen, muß wissen, er glaubt.
Das erübrigt sich ja system-immanent.Zitat von PicNick
Wenn es etwas zu tun gibt, habe ich gelernt, ist ein wirklich intelligentes System nicht verfügbar, sonst könnte man es wohl kaum als ausreichend intelligent ansehen.
Wo waren wir eigentlich inhaltlich stehengeblieben?
Manfred
Was in der bisherigen Diskussion der Inttelligenzimplementation fehlt ist WACHSTUM !
Ein Säugetier kommt unerfahren, mit kleinem Kopf auf die Welt. Während dem Aufwachsen sammelt es Erfahrung. Die Anzahl seiner Gehirnneuronen vermehren sich und werden aufgrund der Erfahrungen verschaltet.
Wie im anderen Thread ( https://www.roboternetz.de/phpBB2/vi...c.php?p=216627 ) am Beispiel der Affen sehr gut verdeutlicht, lernt ein Säugetier aus der Wiederholung von Umgebungsereignissen.
In der frühen Entwicklungsphase eines Säugetieres wiederholen sich einfache Ereignisse z.B. Wechsel von Hell/Dunkel, Kantenstrukturen wiederholen sich. Diese einfachen Ereignisse bilden bestimmte einfache Neuronenstrukuren aus. In späteren Lernschritten werden die einfachen Strukturen wiederekannt und hierarchisch in Übergeordnete Lernvorgänge mit eingebunden.
Die Diskussion über Roboteralgorithmen nimmt oft den gleichen Verlauf: Es wird eine Problem diskutiert, man denkt über einen Algorithmus nach und setzt diesen dann um. Im etwas erweiterten Fall implementiert man eine adaptive Regelung, sodass sich die Gewichte in einem Lernvorgang an eine vorgebenes Optimierungsziel anhand der vorhandenen Sensor/Aktor Gegebenheiten angepasst werden.
Was dieser Art von Algortihmus aber fehlt, ist die Möglichkeit, über die vorgebenen Ablaufstrukur hinauszuwachsen und eine hierachisch wachende Erkenntnisstruktur aufzubaunen.
Es gibt noch einen schönen Algorithmus, der seine Wissensbasis langsam und hierachisch aubaut, ja der in gewisserweise sogar auf Wachstum bassiert, aber leider trotzdem einfach nicht intelligent werden will:
Gegeben sei eine Textkomprimierung, die auf folgende Art funktioniert:
Zuerst such sie nach sehr einfachen, häufig vorkommenden Wortbausteinen ( stellt sozusagen die Frühphase einer Säugetiergehirnentwicklung dar ). Die Wortbausteine sind z.B.
ie, ei, ba, ge, ti ....usw
Nach der kindlichen Entwicklungsphase werden die häufig vorkommende Worte mit diesen Wortbausteinen kodiert. Danach Wortfolgen, danach Sätze.
Wir haben also einen Lernfähigen Algorithmus ( lernfähig, weil er bei Anwendungen auf verschieden Texte verschieden Hierachien aufbaut ).
Leider zeigt er aber kein intelligentes Verhalten. Warum eigentlich nicht ?
Biologische Systeme des Kalibers Säugetier sind vermutlich 2 Ligen über unserer.
Dazu kommt noch erschwerend, dass bei meinen Controllern die Sache mit dem Wachstum neuer Neuronen nicht so recht klappt.
µController:
Mit Iterationen könnte man dafür sorgen, dass die Systemhandlungen unvorhersehbar werden aber dennoch innerhalb eines Attraktors bleiben.
Der Speicherbedarf ist gering, der Rechenbedarf erhöht.
http://www.fraktalwelt.de/myhome/simpiter-g.htm
Dadurch würde man dem System ermöglichen aus blockierenden Situationen, die durch feste Algorithmen verursacht werden auszubrechen.
Die Optionen mehrerer eigenständiger Einheiten mit Netzwerk eröffnen natürlich noch ganz andere Möglichkeiten. Ein Fürs erste beschränke ich mich aber mal auf nur ein System.
Letztlich schwebt mir ein Design vor was nicht kompliziert wie eine mechanische Uhr ist sonder einfach, mit der Eigenschaft Komplexität zu ermöglichen, wie das bei. Legosteinen zu sehen ist.
Netter Gruß
Die ersten zehn Millionen Jahre waren die schlimmsten. Und die zweiten Zehn Millionen Jahre, die waren auch die schlimmsten.url
Ich bin mit meinem 3-Bit Hirn sicher sehr weit unten, aber ihr steigt wiederum ein bißchen zu weit oben ein.
Auf die Idee, daß etwas ein Text und kein Tapetenmuster ist, muß einer erstmal kommen, und von links nach rechts und oben nach unten lesen muß auch woher kommen.
mfg robert
Wer glaubt zu wissen, muß wissen, er glaubt.
Aus meiner Sicht völlig richtig, um eine Portion Standard-Wissen, in form von einem bisschen if und einem bisschen else, (und ner kleinen Tabelle?) kommen wir nicht rum.
Aber bei der Frage wo er nach einer Hinderniserkennung hinfährt oder was er aus diesem Ereignis macht könnte man einem etwas ungewöhnlichen Entscheidungsprozess überlassen. Da hätte man dann so eine Art evolutionären Spielraum. Wegen meiner kann er sich ja dann im Erfolgsfall die Lösung merken.
Die richtig tolle Idee habe ich aber für die Gesamtproblematik nicht.
Am Ende soll das ja praktikabel funktionieren.
Wenn mich der Blitz der Erkenntnis trifft werde ich ihn selbst redend Open Source stellen.
Netter Gruß
Die ersten zehn Millionen Jahre waren die schlimmsten. Und die zweiten Zehn Millionen Jahre, die waren auch die schlimmsten.url
Vermeide offenes Gelände, z.B. Brücken (ach nee, du findest ja eh' keine)..Wenn mich der Blitz der Erkenntnis trifft
mfg robert
Wer glaubt zu wissen, muß wissen, er glaubt.
*grins* immer auf die Geistig einfachen....
Die ersten zehn Millionen Jahre waren die schlimmsten. Und die zweiten Zehn Millionen Jahre, die waren auch die schlimmsten.url
Um es mit einem Beispiel zu anzugehen:
Ausgedruckte Texte sind dem ASURO ja nicht direkt zugänglich. Ganz blind ist er aber auch nicht. Ab welcher Größe könnte die Linienverfolgung denn einzelne Buchstaben erfassen und mit welchem Verfahren? Dann könnte er vielleicht in der Zeitung lesen, ob es regnet, oder bis er es heraus hat, ob es am Vortag geregnet hat.
Die Lösung habe ich mir nicht überlegt, es wird vielleicht einige Ansätze geben.
Manfred
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