Übernahme schreiben nach ausbildung muster

Mehreren Linguisten zufolge hat die neurokognitive Forschung viele Standards des Sprachenlernens bestätigt, wie z. B.: “Lernen beschäftigt die gesamte Person (kognitive, affektive und psychomotorische Bereiche), das menschliche Gehirn sucht Muster in seiner Sinnsuche, Emotionen beeinflussen alle Aspekte des Lernens, der Retention und des Erinnerns, vergangene Erfahrungen beeinflussen immer das neue Lernen, das Arbeitsgedächtnis des Gehirns hat eine begrenzte Kapazität, Vorlesungen führen in der Regel zu einem niedrigsten Grad an Retention. , die Probe ist wichtig für die Retention, die Praxis [allein] macht nicht perfekt, und jedes Gehirn ist einzigartig” (Sousa, 2006, S. 274). In Bezug auf die Genetik wurde das Gen ROBO1 mit der phonologischen Pufferintegrität oder -länge in Verbindung gebracht. [100] Kate Davies, CEO von Notting Hill Genesis, hat in den letzten Wochen auf ihrem persönlichen Blog über diese Erfahrung geschrieben. Darüber hinaus besiegte vor etwas mehr als einem Jahrzehnt in der Gaming-Arena ein Supercomputer – IBMs Deep Blue – den damaligen Schachweltmeister Gary Kasparov. Vor zweieinhalb Jahren schlug DeepMinds Computerprogramm AlphaGo den Go-Champion Lee Sedol. Ende letzten Jahres lernte die AlphaZero der Ki-Firma DeepMind von Alphabet Inc. – nach dem Vorbild des AlphaGo Zero-Computerprogramms – nicht nur von AlphaGo, dem weltweit stärksten Spieler des chinesischen Spiels Go, sondern besiegte es auch. Der AlphaZero-Algorithmus nutzte Verstärkungstraining, eine unbeaufsichtigte Deep-Learning-Trainingsmethode, die Belohnungen und Strafen verwendet, um “ihr eigener Lehrer” zu werden. Die Idee ist, dass Features der Roheingabe, die in die unteren Schichten kommt – wie Pixel in einem Bild – einige dieser Neuronen auslösen, die dann ein Signal an Neuronen in der Schicht oben nach einfachen mathematischen Regeln weitergeben.

Das Training eines DNN-Netzwerks beinhaltet, es einer massiven Sammlung von Beispielen auszusetzen, jedes Mal die Art und Weise zu optimieren, wie die Neuronen verbunden sind, so dass schließlich die oberste Schicht die gewünschte Antwort gibt – wie zum Beispiel immer ein Bild eines Löwen als Löwe zu interpretieren, auch wenn der DNN dieses Bild noch nicht gesehen hat. IBMs Beharren auf erklärbarer KI ergibt sich aus der Tatsache, dass Watson für die Onkologie verwendet wird und Patienten und Ärzte es nicht mögen, wenn sie nicht wissen, wie ein KI-Algorithmus zu einer bestimmten Entscheidung gekommen ist. Ein gutes erklärbares KI-Modell sollte in der Lage sein, Verzerrungen in den Trainingsdaten, im Modell, zu adressieren oder einfach eine vom Menschen verursachte Verzerrung zu erkennen. Es sollte auch Menschen das Recht geben, gegen eine bestimmte Entscheidung Berufung einzulegen (vorausgesetzt, dass der Algorithmus die Erklärung durchgeführt hat). Schließlich sollte das voreingenommene Trainingsmodell verbessert werden, sobald die Verzerrung erkannt wird. Im März 2017 stattete Godwin ein Cadillac-Auto mit Überwachungskamera, GPS-Einheit, Mikrofon und Uhr aus und verband diese Geräte an eine tragbare Schreibmaschine für künstliche Intelligenz (KI), die diese Eingabedaten in Echtzeit einspeiste. Als Godwin mit diesen verbundenen Kontraptionen von New York nach New Orleans reiste, veröffentlichte der Drucker seiner Maschine lange Schriftrollen aus Quittungspapier, die die Rücksitze des Wagens im Laufe der Reise füllten – und ein Manuskript Zeile für Zeile veröffentlichten. Ein Sammelbegriff für die Vergabe dieser Art von Fähigkeiten an KIs ist Transfer-Lernen: die Idee ist, das aus früheren Ausbildungsrunden gewonnene Wissen auf eine andere Aufgabe zu übertragen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, ein vortrainiertes Netzwerk ganz oder teilweise als Ausgangspunkt für die Schulung für eine neue Aufgabe wiederzuverwenden. Beispielsweise könnte die Wiederverwendung von Teilen eines DNN, die bereits zum Identifizieren eines Tiertyps trainiert wurden, z. B. jene Schichten, die grundlegende Körperformen erkennen, einem neuen Netzwerk den Vorteil verschaffen, wenn sie lernen, eine Giraffe zu identifizieren.

Die Theorie des statistischen Lernens legt nahe, dass ein Lernender beim Erlernen der Sprache die natürlichen statistischen Eigenschaften der Sprache verwenden würde, um seine Struktur abzuleiten, einschließlich Klangmustern, Wörtern und den Anfängen der Grammatik. [34] Das heißt, Sprachlernende sind sensibel dafür, wie oft Silbe-Kombinationen oder Wörter in Bezug auf andere Silbe vorkommen. [35] [36] [37] Säuglinge zwischen 21 und 23 Monaten können auch statistisches Lernen nutzen, um “lexikalische Kategorien” zu entwickeln, wie z. B. eine Tierkategorie, die Säuglinge später neu gelernten Wörtern derselben Kategorie zuordnen könnten.

This entry was posted in Uncategorized by admin. Bookmark the permalink.