Lernen aus Erfahrung?

[Moppi]

Das ist doch schon ganz prima, dann machen wir einen Querverweis an der Stelle, damit der Leser auch weiter kommt:

da hatten wir einen Laufrobotter,

und wir hatten in diesem Thread ein von Counterfeiter eingestelltes Video, was praktisch eine Demonstration zeigt.

Für den LEGO NXT und neuronales Netz habe ich auch etwas gefunden


Nachtrag:

wobei ich Differenzierung für gut halte:

1) künstliche neuronale Netze
2) Funktionsweise neuronaler Netze
3) Implementation auf Lego NXT oder auf Atmegas / Arduinos etc.

Zum ersten Fall will ich gar nichts weiter schreiben, weil die eigentliche Nachbildung menschlicher Neuronen ein Fall für sich ist.

Zum Zweiten kann man anmerken, dass man die Funktionsweise eines neuronalen Netzes hinterfragt, bzw. entwickelt. Dafür gibt es etablierte Ansichten, hinter denen auch jeweils bekannte Namen stehen. Hier wird das Regelwerk beleuchtet, nach dem künstliche Intelligenz als solches funktionieren soll und kann: Lösungsansätze, wie man Regeln miteinander verknüpft, damit die Verbindung insgesamt dazu führt, dass etwas erlernt werden kann.

Beim dritten Fall geht es darum, wie man nun diese Regeln aus dem zweiten Fall auf gängige Ausführungseinheiten (CPU / Controller) überträgt. Hier greift man als nun auf ein existierendes Regelwerk zurück (Maschinensprache des Controllers z.B.) um diese speziellen Regeln auf die unterste Ausführungsschicht drauf zu packen, die ermöglichen, dass mein Computer / Controller etwas erlernen kann.

Nachtrag:

Da der dritte Fall viel Overhead erzeugen dürfte und zusätzliche Rechenzeit (Takte), sowie Speicherplatz kostet, sind zukünftig vor allem solche Chips interessant, wie hier vorgestellt:

Eine Million simulierter Neurone haben IBM-Forscher auf einem Chip untergebracht. Sein biologisches Vorbild macht "TrueNorth" zum Energiesparwunder. Forscher bauten "Kerne" von je 256 Neuronen und 256 x 256 Synapsen auf, in denen alle nötigen Elemente verkapselt sind. Über 4000 Stück davon passen auf den Chip.