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Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

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  1. Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

    Autor: Sicaine 25.01.17 - 13:24

    Eine CPU funktioniert nun mal ganz anders als ein Neuronales Netz. Transistoren koennen alle jederzeit verschiedene Zustaende in verschiedenen Kontexten haben. Die Logik kommt hier aus der Software, die wird aber gar nicht betrachtet.

    Ein menschliches Gehirn / Neuronales Netz hat durch die Anordnung einen Zustand. Eine Erinnerung im Gehirn ist ein Neuron, im Computer ist das nicht der Fall.

    Man muesste, wenn ueberhaupt! Systeme vergleichen: Wenn ich am Computer die Leitung zum Lautsprecher abknipse, sehe aber noch ein Bild, kann ich ja auch darauf schliesen, dass ich gerade den 'Lautemacheapperat' kaput gemacht habe.

  2. Re: Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

    Autor: robinx999 26.01.17 - 07:34

    Ist natürlich eine Interessante, Frage wobei man bei dem Vergleich Lautsprecher natürlich auch Fragen kann ob man den nicht eher mit den Stimmbändern vergleichen kann, die ja Hirnforscher auch nur bedingt betrachten.
    Aber davon abgesehen muss man natürlich schauen ob man wirklich nur den Chip betrachten kann oder ob man insbesondere wenn man etwas mit dem Gehirn vergleichen will nicht auch noch den Arbeitsspeicher bzw. evtl. eine Art Datenträger (Diskette / Festplatte etc.) mit berücksichtigen muss.

    Aber ja Grundsätzlich ist es halt immer eine Frage was man vergleichen kann, ich finde es ja Grundsätzlich auch immer wieder Faszinierend, das man versucht Außerirdische Signale zu empfangen (und dann wohl auch zu verstehen, wenn man welche empfängt), dabei scheitert man ja momentan schon daran dinge wie die Kommunikation von Delphinen vollständig zu verstehen.

  3. Warum versteht das niemand?

    Autor: _4ubi_ 26.01.17 - 08:54

    Man möchte *NICHT* CPU und Gehirn vergleichen!
    (Ein neuronales Netz hat übrigens auch nicht so viel Ähnlichkeit mit einem Gehirn)

    Es geht darum, die Methoden der Hirnforschung zu verifizieren.
    Es kommt dabei nicht darauf an, ob ein Transistor einem Neuron ähnelt, sondern ob mit den bekannten Methoden herausgefunden werden kann, wie ein millionenfach-einfacheres System funktioniert.

    Sehr vereinfacht:
    Eine CPU ist ein Netzwerk aus Transistoren.
    Ein Gehirn ist ein Netzwerk aus Neuronen.

    Wenn ich mit meinem Methoden, das millionenfach-einfachere System NICHT verstehen kann, dann werde ich das bei einem komplexeren erst recht nicht.
    Somit muss ich meine Methodik überdenken.

    Hab ich hier schon geschrieben:
    https://forum.golem.de/kommentare/wissenschaft/cpu-koennten-hirnforscher-einen-c64-verstehen/liebe-golem-reporter/106700,4716431,4716447,read.html#msg-4716447

  4. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: pythoneer 26.01.17 - 09:06

    _4ubi_ schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Es geht darum, die Methoden der Hirnforschung zu verifizieren.
    > Es kommt dabei nicht darauf an, ob ein Transistor einem Neuron ähnelt,
    > sondern ob mit den bekannten Methoden herausgefunden werden kann, wie ein
    > millionenfach-einfacheres System funktioniert.

    Es spielt aber keine Rolle ob das System "nur" millionenfach einfacher ist. Es ist einfach anders.

    > Sehr vereinfacht:
    > Eine CPU ist ein Netzwerk aus Transistoren.
    > Ein Gehirn ist ein Netzwerk aus Neuronen.
    >
    > Wenn ich mit meinem Methoden, das millionenfach-einfachere System NICHT
    > verstehen kann, dann werde ich das bei einem komplexeren erst recht nicht.
    >
    > Somit muss ich meine Methodik überdenken.

    Nein, musst du nicht. Und ich frage mich auch warum so viele Leute auf diesen gedanklichen Irrweg gelange. Eine CPU ist nicht einfach nur ein einfacheres Gehirn. Es ist etwas völlig anderes.

    Genauso wie der Otto-Motor nicht einfach nur ein einfacherer Fusionsreaktor ist, sollte man auch nicht versuchen die Methodiken aus der Fusionsforschung zu validieren in dem man versucht damit den Otto-Motor zu erklären. Das muss offensichtlich scheitern aber niemand würde auf die Idee kommen deswegen die Methodiken der Fusionsforschung zu überdenken.

  5. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 09:20

    Ich kann mich nur an pythoneer anschliesen.

    Ich hab das hier auch mehrmals schon geschrieben, dass das einfach fuer mich Banane ist Methoden der Hirnforschung zu validieren indem man damit eine CPU analysiert.

    Eine CPU ist natuerlich unglaublich vereinfacht ein Netzwerk aus Transistoren. ABER diese Transistoren sind alle General Purpose. Im Gehirn ist das nicht so.

    Ich kann jede Software durch die CPU jagen die ich moechte. Wenn ich die 'Software' eines Gehirn aendern will, muss ich es umbauen.

    Einfacheres System != anderes System.

  6. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: _4ubi_ 26.01.17 - 09:51

    pythoneer schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > _4ubi_ schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > > Es geht darum, die Methoden der Hirnforschung zu verifizieren.
    > > Es kommt dabei nicht darauf an, ob ein Transistor einem Neuron ähnelt,
    > > sondern ob mit den bekannten Methoden herausgefunden werden kann, wie
    > ein
    > > millionenfach-einfacheres System funktioniert.
    >
    > Es spielt aber keine Rolle ob das System "nur" millionenfach einfacher ist.
    > Es ist einfach anders.

    Es spielt keine große Rolle, dass es ein anderes System ist. Es dient als Model.

    >
    > > Sehr vereinfacht:
    > > Eine CPU ist ein Netzwerk aus Transistoren.
    > > Ein Gehirn ist ein Netzwerk aus Neuronen.
    > >
    > > Wenn ich mit meinem Methoden, das millionenfach-einfachere System NICHT
    > > verstehen kann, dann werde ich das bei einem komplexeren erst recht
    > nicht.
    > >
    > > Somit muss ich meine Methodik überdenken.
    >
    > Nein, musst du nicht. Und ich frage mich auch warum so viele Leute auf
    > diesen gedanklichen Irrweg gelange. Eine CPU ist nicht einfach nur ein
    > einfacheres Gehirn. Es ist etwas völlig anderes.

    Es geht NICHT darum, ob die CPU einem Gehirn gleicht. Das ist egal.
    Es geht um das Verständnis eines Systems! Also eine Abstraktionsebene höher.
    Die biologischen Abläufe der Neuronen im Gehirn sind größtenteils bekannt.
    Was nicht klar ist das Zusammenwirken aller Neuronen.

    Also nehme ich einen Teil des System, schaue mir an was rein- und rausgeht, und versuche das System dahinter zu erkennen. Wenn ich mit meiner Methodik das bei einer ALU nicht hinbekomme, dann schaff ich das beim Hippotalamus auch nicht!

    > Genauso wie der Otto-Motor nicht einfach nur ein einfacherer Fusionsreaktor
    > ist, sollte man auch nicht versuchen die Methodiken aus der
    > Fusionsforschung zu validieren in dem man versucht damit den Otto-Motor zu
    > erklären. Das muss offensichtlich scheitern aber niemand würde auf die Idee
    > kommen deswegen die Methodiken der Fusionsforschung zu überdenken.

    Man versucht nicht physikalische Gesetzte zu erklären, sondern ein System!

    Stell dir vor du sitzt vor einem funktionierendem Fusionsreaktor. Du selbst kennst dich mit den physikalischen Prinzipien der Fusion aus, aber weißt nicht wie das Ding funktioniert. Was tust du? Du zerlegst es in kleinere Teile und versuchst deren Funktionsweise und Aufgabe zu verstehen.
    Nach 30 Jahren hast du das immer noch nicht verstanden WARUM das so funktioniert, wie es funktioniert! Was tust du jetzt?
    Zwei Ursachen:
    1. Deine grundlegendes Verständnis stimmt nicht (Trifft bei Fusion eher zu, in der Biologie aber alles sehr gut erforscht)
    2. Deine Methodik zu Erkennung des System stimmt nicht!

  7. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: TheHunter 26.01.17 - 09:55

    pythoneer schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > _4ubi_ schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > > Es geht darum, die Methoden der Hirnforschung zu verifizieren.
    > > Es kommt dabei nicht darauf an, ob ein Transistor einem Neuron ähnelt,
    > > sondern ob mit den bekannten Methoden herausgefunden werden kann, wie
    > ein
    > > millionenfach-einfacheres System funktioniert.
    >
    > Es spielt aber keine Rolle ob das System "nur" millionenfach einfacher ist.
    > Es ist einfach anders.
    >
    > > Sehr vereinfacht:
    > > Eine CPU ist ein Netzwerk aus Transistoren.
    > > Ein Gehirn ist ein Netzwerk aus Neuronen.
    > >
    > > Wenn ich mit meinem Methoden, das millionenfach-einfachere System NICHT
    > > verstehen kann, dann werde ich das bei einem komplexeren erst recht
    > nicht.
    > >
    > > Somit muss ich meine Methodik überdenken.
    >
    > Nein, musst du nicht. Und ich frage mich auch warum so viele Leute auf
    > diesen gedanklichen Irrweg gelange. Eine CPU ist nicht einfach nur ein
    > einfacheres Gehirn. Es ist etwas völlig anderes.
    >
    > Genauso wie der Otto-Motor nicht einfach nur ein einfacherer Fusionsreaktor
    > ist, sollte man auch nicht versuchen die Methodiken aus der
    > Fusionsforschung zu validieren in dem man versucht damit den Otto-Motor zu
    > erklären. Das muss offensichtlich scheitern aber niemand würde auf die Idee
    > kommen deswegen die Methodiken der Fusionsforschung zu überdenken.

    Und doch sind beides Wärmekraftmaschinen und beide können mithilfe der Methoden der Physik erklärt werden.

    Würden sich die Methoden der Hirnforscher denn ändern wenn unser Gehirn kein Neuronales Netz wäre sonderen aus Transistoren aufgebaut wäre?

    Das man beim Gehirn versucht durch Korrelation von Nervenzellenaktivität und z.b. gestellten aufgaben auf die Funktionsweise des Gehirns zu schließen ist doch nicht dem geschuldet das man so am Besten das Gehirn untersuchen kann. Sondern das man es anderes extrem aufwendig ist.

    Natürlich würden die Forscher gerne die Impulse die von jeder einzelenen Nervenzelle ausgehen direkt messen können und dann versuchen die Interaktion bis hinunter zu den Verknüpfungen genauestens nachzuvollziehen. Das ist aber nicht möglich (Ausser vielleicht bein einzelnen isolierten Nervenzellen aber das ist halt zu wening) deshalb greift man auf solche statistischen verfahren zurück mit denen man aber leider nur offensichtliche zusammenhänge herrausfinden kann. (z.b. das das Radio nicht funktioniert wenn die Verbding zur Antenne fehlt)

    Die studie Zeigt doch nur das es auf diesem weg extrem schwierig ist z.b. herrauszufinden wie 2 Zahlen im Addierer verarbeitet werden. Man müsste dazu sehen wie die Transisitoren verschaltet sind. Man kann aber nur sehen das diese aktiv sind. Was die halt machen und vorallem wie kann man nicht genau sagen.

  8. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 11:41

    "Also nehme ich einen Teil des System, schaue mir an was rein- und rausgeht, und versuche das System dahinter zu erkennen. Wenn ich mit meiner Methodik das bei einer ALU nicht hinbekomme, dann schaff ich das beim Hippotalamus auch nicht!"

    Aha und wie genau kommst du auf diese Annahme, dass Methode X nicht fuer den Hippotalamus funktionieren kann wenn sie fuer die ALU nicht funktionieren kann?

    Ist da fuer dich ein Unterschied ob du Methode Y die verwendet wird um zu verstehen wie BAnanen wachsen auf Hippotalamus anwendest und es funktioniert nicht, funktioniert das dann fuer die Banane auch nicht? Oder ist dir der Unterschied jetzt doch zu gross?

  9. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: jungundsorglos 26.01.17 - 15:12

    > Eine CPU ist natuerlich unglaublich vereinfacht ein Netzwerk aus
    > Transistoren. ABER diese Transistoren sind alle General Purpose. Im Gehirn
    > ist das nicht so.
    Transitoren haben auch Eigenschaften die durch Übergangsfunktionen beschrieben werden, genauso wie Neuronen: Welche Inputs erzeugen welche Outputs.
    Der springende Punkt ist dass man aus dem low level Verhalten nicht auf höhere Zusammenhänge schließen kann, besonders wenn man dafür grobe Zusammenhänge betrachtet bzw. Häufigkeitsverteilungen anschaut. Die wichtigen Zusammenhänge sind dynamisch. Ja auch bei spezialisierten Teilen des Gehirns sind sie noch dynamisch, denn es muss anpassungsfähig sein. Auswendiggelerntes mag so feststellbar sein, das Prinzip von echter Intelligenz (also Felxibilität und nicht Reiz-Reflex) allerdings nicht!

  10. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 15:20

    Das stimmt so nicht.

    Ein Transistor ist ein Stueck Hardware und ja es gibt ein Paket das nur Addition kann. Aber JEDE addition.

    Ein Neuron hat einen Ort und ist in diesem System Hardware und Software gleichzeitig. Unser Gehirn speichert ein Bild nicht in Speicherzustaenden die jederzeit in jede Speicherstelle geschrieben werden koennen sondern in Neuronenanordnung/Verkettung.

    Ja unser Gehirn baut das intern natuerlich um und wir veraendern die Verbindungen aber ein Transistor hat immer den gleichen Nachbarn und immer die Gleiche Verbindung.

  11. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: _4ubi_ 26.01.17 - 15:35

    Sicaine schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > "Also nehme ich einen Teil des System, schaue mir an was rein- und
    > rausgeht, und versuche das System dahinter zu erkennen. Wenn ich mit meiner
    > Methodik das bei einer ALU nicht hinbekomme, dann schaff ich das beim
    > Hippotalamus auch nicht!"
    >
    > Aha und wie genau kommst du auf diese Annahme, dass Methode X nicht fuer
    > den Hippotalamus funktionieren kann wenn sie fuer die ALU nicht
    > funktionieren kann?
    >
    > Ist da fuer dich ein Unterschied ob du Methode Y die verwendet wird um zu
    > verstehen wie BAnanen wachsen auf Hippotalamus anwendest und es
    > funktioniert nicht, funktioniert das dann fuer die Banane auch nicht? Oder
    > ist dir der Unterschied jetzt doch zu gross?

    Nochmal, die CPU dient als MODEL (= *Abstraktion* der Realität)
    Wir haben Informations-Input, Transformation und Informations-Output, verknüpft in einem Netzwerk.
    Das ist die gewollte Gemeinsamkeit der beiden System und soweit als Abstraktionsgrad
    hinreichend. Es ist mit voller Absicht ein stark vereinfachtes Model.

  12. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 15:48

    Du kannst das so oft wiederholen wie du moechtest. Deswegen wird das nicht richtiger.

    Eine Methode der Hirnforschung danach zu bewerten ob ein Computerspiel startet wenn man einen Transistor auf High stellt hat doch nichts damit zu tun wie das Gehirn reagiert. Das sieht man doch auch, dass das Gehirn weiterhin 'startet/laeuft' auch wenn da mal Gehirnteile ploetzlich wegbrechen.

    Ein Model ist nicht gleich wie ein anderes Model nur weil du es Model nennst.

  13. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: _4ubi_ 26.01.17 - 16:04

    Sicaine schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Du kannst das so oft wiederholen wie du moechtest. Deswegen wird das nicht
    > richtiger.
    >
    > Eine Methode der Hirnforschung danach zu bewerten ob ein Computerspiel
    > startet wenn man einen Transistor auf High stellt hat doch nichts damit zu
    > tun wie das Gehirn reagiert. Das sieht man doch auch, dass das Gehirn
    > weiterhin 'startet/laeuft' auch wenn da mal Gehirnteile ploetzlich
    > wegbrechen.

    Allein dieses Argument lässt mich erkennen, dass du die Thematik immer noch nicht verstanden hast. Das was du schreibst ist doch *jedem* klar! Mir fällt aber nichts anders mehr ein, es dir verständlich aufzuzeigen.

    > Ein Model ist nicht gleich wie ein anderes Model nur weil du es Model
    > nennst.

    Das Bohrsche Atommodell stimmt auch überhaupt nicht mit der Realität überein, aber es lässt so einige Schlussfolgerungen zu. Es abstrahiert die Komplexität.

  14. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 16:07

    Ja es abstrahiert aber auf eine sinnvolle Art und Weise.

    Dass das im Fall dieser Forschung aber nicht so ist, erkennst du ja an meinem Argument von Oben mit dem Starten eines Spiels.

    Es ist einfach Bloedsinn und nur weil die CPU viel berechnen kann und ein Gehirn viel leisten kann, sind das 2 verschiedene Dinge.

  15. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: _4ubi_ 26.01.17 - 16:29

    Sicaine schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Ja es abstrahiert aber auf eine sinnvolle Art und Weise.

    Die CPU tut es hier in *gewollter* Art und Weise.

    > Dass das im Fall dieser Forschung aber nicht so ist, erkennst du ja an
    > meinem Argument von Oben mit dem Starten eines Spiels.

    Aber wie auch du im Artikel lesen konntest, machen die Hirnforscher *genau das* an echten Gehirnen. Nur verstehen sie das Gehirn bis heute nicht.
    Und nun haben sie einen Test gemacht und versucht, ein viel viel viel einfacheres System auf diese Weise zu verstehen. Und haben es auch nicht hinbekommen!
    Dass man nun darauf schließen kann, dass es an der Methodik liegt, scheint doch einleuchtend zu sein, oder?

    > Es ist einfach Bloedsinn und nur weil die CPU viel berechnen kann und ein
    > Gehirn viel leisten kann, sind das 2 verschiedene Dinge.

    Es ist kein Blödsinn und das ist auch nicht der Grund gewesen für die Wahl der CPU. *Schnauf*



    1 mal bearbeitet, zuletzt am 26.01.17 16:30 durch _4ubi_.

  16. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 18:50

    Ich hab dieses Thema in anderen Kommentaren schon aufgearbeitet. Auch bereits auf die gleiche Argumentation auf die du gerade anspielst.

    Nach deiner Aussage funktionieren die Methoden der Gehirnforschung nicht weil ich mit den Methoden der Gehirnforschung nicht verstehe wie eine CPU funktioniert. Bzw. verstehe ich die CPU nicht weil ich nichts daraus lerne wenn ich einen Transistor kaput mache und das Spiel nicht mehr startet.

    In der Gehirnforschung wurde mit solchen Methoden sehr wohl relevante Informationen gesammelt. Man weis wo der Hippocampus ist, was der tut, man weis wo Motorik ist, Sprachbereiche und und und. Zu behaupten, dass das nicht funktioniert, ist halt bloed.

    Und ja das sind verschiedene Systeme / Modelle. Ich versteh nicht wie du das einfach hinnimmst. Ein viel einfacheres System ist immer noch nicht ein vergleichbares System.

    Guck dir doch mal als Beispiel ein analoges Auto und ein digitales Auto an: Das analoge Auto funktioniert noch problemlos wenn du die Bremsleitung kapst oder die Heizung oder oder oder. Dann mach mal in einem modernen Auto irgendetwas auf dem CANBUS kaput, dann tut das nichts mehr.

    Bei einem analogen Auto kann ich sehr wohl Stromfluesse und co verfolgen und die machen Sinn und korrelieren mit Aktionen.

  17. Re: Warum versteht das niemand?

    Autor: georg1966 26.01.17 - 20:19

    Ich versuche es mal auch zu eklären!!!! Sonst geht noch jemand AFD wählen wenn er die Welt in seiner Komplexität nicht begreift;-)

    Erst einmal ist so wohl der Microchip als ach die Gehirnbereiche unterschiedlich.
    Das Sehzentrum ist ein bereich diese möchte man jetzt im Deteil verstehen. Auf der MPU kann man aber Video Audio Steuerbefehle Gamepad und andere Berechnungen machen.
    Das geht mit einem Neuronalen im Sehzentrum nicht, es kann nur Muster und Helichkeitsschwankungen so wie Form, (Possitin), Farben.
    Die MPU arbeitet elektrisch und auf dem Prenziep Halbleiterphysik und Quantenmichanik.
    Das Neuronalenetz im Gehirn arbeiter elektrisch Biomechanisch Biophysikalisch oder besser noch zusetztlich zu den elektrische Impulse kommen die kommunikation über molekühle zustande.

    Aber beide Systeme sind ein Blackboxsystem und beiden Systemen kann man änhliche Informationen oder Daten geben einspeisen. Z.B Kammera.

    Somit sind sie schon vergleichbar. Aufder Eben der elektrischen Impulse und Ihren aufgeben.

    Mein Einwand ander Studie ist man gibt eine mix aus Daten Video Audio Steuerbefehle und Erwartet eine aussage. Das geht aber nur wenn man Gehirnbereiche finden möchte als Test wo ist die Audioverarbeitung und wo ist das Sehzentrum in der Sehrinde, Sehzentrum funktioniert das nicht.
    MPU ist aber ein alles könner der Nacheineander jede Art von Daten( Video Audio Steuerbefehle) startet und an den Pins aus gibt. Eine trennung in Soundkarte und Videokarte und Gamekontroller hat der Chip nicht meines Wissens, wie Heutzutage üblich.

    Wir wollen ein mathematisches Model also Formeln und eine Algoritmus also eine Abvolge von Formeln Formeln die uns einen kleine Haufen neuronen sobeschreib wie im Gehirn und auch so funktioniert.
    Gibt es aber nicht können die Biologen nicht.

    Und somit sind die Methonden der Biologie in Frage zustellen.

    Mein Fachgebiet ist Informatik und Neuronalenetze (Ingener), wenn Fragen noch bestehen bitte Fachgebiet und Ausbildung nenne so kann es besser an bekannten Beispielen erkären, meine Behinderung bitte ich zu entschuldigen.



    2 mal bearbeitet, zuletzt am 26.01.17 20:31 durch georg1966.

  18. Re: Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

    Autor: SchreibenderLeser 26.01.17 - 22:26

    Sicaine schrieb:
    > Eine Erinnerung im Gehirn ist ein Neuron, im Computer ist das
    > nicht der Fall.

    Soweit ich weiß ist die Hypothese vom "Großmutterneuron" lange zu den Akten gelegt.

  19. Re: Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

    Autor: Sicaine 26.01.17 - 23:35

    Da waere es toll wenn du sowas wie eine Quelle lieferst. Also mehr als nur dass du das glaubst :)

  20. Re: Dummer Vergleich... General purpose vs. Neuronales Netz

    Autor: georg1966 27.01.17 - 19:36

    Ich hätte ja auf mein Studium verweisen könne wie präzise deine Aussage gestellt ist.
    Dir ist aber nicht bewusst wie viel unterschiedliche Quellen über die Jahre drin steckt.

    Ich habe eine didaktische Auswahl getroffen:

    https://www.youtube.com/watch?v=1pLNmHSx53w

    mindestens bis 10min schauen (Qualli ist nicht 4K HDR;-)) aber auf Deutsch.

    https://www.youtube.com/watch?v=CeiERKIucbM


    https://www.mpg.de/438765/forschungsSchwerpunkt2

    http://www.weblearn.hs-bremen.de/risse/RST/WS98/backprop/NN_bp.htm

    https://www.heise.de/newsticker/meldung/Google-Mitarbeiter-veroeffentlichen-Neuronales-Netz-Spielplatz-3176144.html

    https://www.gesundheitsindustrie-bw.de/de/fachbeitrag/aktuell/neuartiger-biochip-fuer-wirkstoffsuche-bei-neuronalen-erkrankungen/

    https://www.youtube.com/watch?v=V2Kz4vwQWBk

    http://www.deutschlandfunk.de/genom-in-aufruhr-der-mensch-ist-genetisch-instabil.740.de.html?dram:article_id=372348

    https://www.dasgehirn.info/denken/gedaechtnis/landvermesser-im-gehirn-1


    Ich hoffe das war keine ABM für den ach so schlauen Wissenschaftler, schau rein sag was du denkst.

    Noch eine Anmerkung zum Paper(Artikel) die hätten ja auch mal eine Simulation der neuronalen Orientierung oder eine neuronalen Chips (Netzwerkes in Software) so analysieren können.

    Übrigens wenn man zwei Systeme Vergleicht stellt man eine Kriterienkatalog zusammen wo sie sich gleichen und wo Abweichungen sind.

    Alle Quellen sind leicht verständlich wie ein Fo**s oder St**n Artikel und optisch nicht ansprechend wie die ersten HTML Seiten.


    PS: „Eine Erinnerung im Gehirn ist ein Neuron“ falsch eine Ansammlung an Neuronen als ein Neuronales Netz ist eine Erinnerung, genau so wie ein Bit kein Bild ist und ein Transistor kein CPU.

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