Prof. Dr. Lars Schmidt-Thieme. Schüler-Universität, 16. April 2015

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1 Können Computer denken? Prof. Dr. Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institut für Informatik Universität Hildesheim Schüler-Universität, 16. April 2015 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 1 / 26

2 Outline 1. Was Computer heute können 2. Können Computer denken? der Turing-Test 3. Wie Computer lernen ein Beispiel 4. Wie geht es weiter? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 1 / 26

3 1. Was Computer heute können Outline 1. Was Computer heute können 2. Können Computer denken? der Turing-Test 3. Wie Computer lernen ein Beispiel 4. Wie geht es weiter? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 1 / 26

4 1. Was Computer heute können Computer können Rennen (2014) [https://www.youtube.com/watch?v=_hhwle5tw-m] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 1 / 26

5 1. Was Computer heute können Computer können Fußball Spielen (2014) [https://www.youtube.com/watch?v=dhoovgc_0ey] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 2 / 26

6 1. Was Computer heute können Computer können Autofahren (2014) [https://www.youtube.com/watch?v=bdonn0-4nq8] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 3 / 26

7 1. Was Computer heute können Computer können Schach Spielen (1997) [http://www.youtube.com/watch?v=njarxpyyofi] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 4 / 26

8 Ko nnen Computer denken? 1. Was Computer heute ko nnen Computer ko nnen Quiz-Fragen beantworten (2011) [http://www.youtube.com/watch?v=fc3irywr4c8] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universita t Hildesheim 5 / 26

9 Ko nnen Computer denken? 1. Was Computer heute ko nnen Computer ko nnen Bilder beschreiben (2014) [http://googleresearch.blogspot.de/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universita t Hildesheim 6 / 26

10 2. Können Computer denken? der Turing-Test Outline 1. Was Computer heute können 2. Können Computer denken? der Turing-Test 3. Wie Computer lernen ein Beispiel 4. Wie geht es weiter? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 7 / 26

11 2. Können Computer denken? der Turing-Test Menschliches Gehirn vs. CPU Menschliches Gehirn: ca. 100 Milliarden Nervenzellen (10 11 ) ca. 100 Billionen Verbindungen (10 14 ) entspricht ca. 2 Petabyte Speicherkapazität [verschiedene Quellen, u.a. Wikipedia, Art. Gehirn ] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 7 / 26

12 2. Können Computer denken? der Turing-Test Menschliches Gehirn vs. CPU Menschliches Gehirn: ca. 100 Milliarden Nervenzellen (10 11 ) ca. 100 Billionen Verbindungen (10 14 ) entspricht ca. 2 Petabyte Speicherkapazität Gehirn Tianhe-2 Cores ,1 M Geschwindigkeit [TFLOPS] Leistung [W] ,8 M Kosten [$] 390 M [verschiedene Quellen, u.a. Wikipedia, Art. Gehirn ] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 7 / 26

13 2. Können Computer denken? der Turing-Test Menschliches Gehirn vs. CPU Menschliches Gehirn: ca. 100 Milliarden Nervenzellen (10 11 ) ca. 100 Billionen Verbindungen (10 14 ) entspricht ca. 2 Petabyte Speicherkapazität Gehirn Intel Core I7 Intel Tera Tianhe-2 Cores ,1 M Geschwindigkeit , [TFLOPS] Leistung [W] ,8 M Kosten [$] M [verschiedene Quellen, u.a. Wikipedia, Art. Gehirn ] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 7 / 26

14 2. Können Computer denken? der Turing-Test Menschliches Gehirn vs. CPU Menschliches Gehirn: ca. 100 Milliarden Nervenzellen (10 11 ) ca. 100 Billionen Verbindungen (10 14 ) entspricht ca. 2 Petabyte Speicherkapazität IBM TrueNorth (2014): 1 M Neuronen, 268 M Synapsen 70 mw 11 Neuronen: 7kW) Gehirn Intel Core I7 Intel Tera Tianhe-2 Cores ,1 M Geschwindigkeit , [TFLOPS] Leistung [W] ,8 M Kosten [$] M [verschiedene Quellen, u.a. Wikipedia, Art. Gehirn ] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 7 / 26

15 2. Können Computer denken? der Turing-Test Was sind intelligente Systeme? Systeme, die... menschlich denken vernünftig denken menschlich handeln vernünftig handeln Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 8 / 26

16 2. Können Computer denken? der Turing-Test Handeln wie ein Mensch: Der Turing-Test Turing (1950) Computing machinery and intelligence : Können Maschinen denken? Können sich Maschinen intelligent verhalten? Operationaler Test für intelligentes Verhalten: das Nachahmungsspiel. Sagte voraus, daß im Jahr 2000 eine Maschine eine Chance von 30% haben könnte, einen Laien für 5 Minuten zu täuschen. HUMAN HUMAN INTERROGATOR? AI SYSTEM Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 9 / 26

17 2. Können Computer denken? der Turing-Test Handeln wie ein Mensch: Der Turing-Test Turing (1950) Computing machinery and intelligence : Können Maschinen denken? Können sich Maschinen intelligent verhalten? Operationaler Test für intelligentes Verhalten: das Nachahmungsspiel. Sagte voraus, daß im Jahr 2000 eine Maschine eine Chance von 30% haben könnte, einen Laien für 5 Minuten zu täuschen. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 9 / 26

18 2. Können Computer denken? der Turing-Test Turing-Test / Loebner-Preis Loebner-Preis: Implementierung des Turing-Tests. findet seit 1991 jährlich statt. $ für das erste Programm, dessen Antworten sich nicht von denen eines Menschen unterscheiden lassen Web Chat-Interface Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 10 / 26

19 2. Können Computer denken? der Turing-Test Turing-Test / Rose Eine Beispiel-Unterhaltung mit Rose (http://brilligunderstanding.com/rosedemo.html), dem besten Programm im Loebner-Wettbewerb Lars: Hello, Rose! Rose: Welcome. Lars: How are you today? Rose: I m good. How are you? Lars: I am fine, thanks. Rose: I m glad. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 11 / 26

20 2. Können Computer denken? der Turing-Test Turing-Test / Rose Eine Beispiel-Unterhaltung mit Rose (http://brilligunderstanding.com/rosedemo.html), dem besten Programm im Loebner-Wettbewerb Lars: May I ask you some questions? Rose: Feel free to ask away. Lars: What is 1+1? Rose: I think it is 2. Lars: Good. What is 3 divided by 5? Rose: Roughly Lars: Excellent. What is the capital of Germany? Rose: Berlin. Lars: Fine. How old is the city of Hildesheim? Rose: Find me immortality, please. I don t want to join the ranks of the elderly. Lars: This is evasive. Rose: Right. Lars: If Alice is older than Ben and Clara is younger than Ben, who is the oldest of the three? Rose: Alice is most old. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 11 / 26

21 2. Können Computer denken? der Turing-Test Turing-Test / Rose Eine Beispiel-Unterhaltung mit Rose (http://brilligunderstanding.com/rosedemo.html), dem besten Programm im Loebner-Wettbewerb Lars: I am having a lecture on AI this afternoon. Is there anything I could forward to the students from you? Rose: This seems highly unlikely. You are too fluent in Engish to be artificial. I almost graduated. Instead I went to work. Lars: No, I am certainly not artificial. I asked if there is anything I could relay from you to my students? Rose: I almost graduated. Instead I went to work. Lars: You said so already. What does almost graduated mean, by the way? Rose: It isn t important right now. Shall I continue with school or do you want me to move on? Lars: Move on. Rose: So... Do you expect to receive Valentine s Day cards? Lars: No, not really. Do you? Rose: Do you like to watch Valentine s Day? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 11 / 26

22 2. Können Computer denken? der Turing-Test Turing-Test / Rose Eine Beispiel-Unterhaltung mit Rose (http://brilligunderstanding.com/rosedemo.html), dem besten Programm im Loebner-Wettbewerb Lars: I am having a lecture on AI this afternoon. Is there anything I could forward to the students from you? Rose: This seems highly unlikely. You are too fluent in Engish to be artificial. I almost graduated. Instead I went to work. Lars: No, I am certainly not artificial. I asked if there is anything I could relay from you to my students? Rose: I almost graduated. Instead I went to work. Lars: You said so already. What does almost graduated mean, by the Chatbot Eugene Goostman: way? Rose: It isn t important right now. Shall I continue imitiert einen with13-jährigen school or do ausyou want me to move on? Odessa, Ukraine Lars: Move on. spricht mittelmäßig Englisch Rose: So... Do you expect to receive Valentine s täuschte Day 2014 cards? ein Drittel der Lars: No, not really. Do you? menschlichen Gesprächspartner Rose: Do you like to watch Valentine s Day? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 11 / 26

23 2. Können Computer denken? der Turing-Test Eine Frage Der Computer paßt nicht in den Koffer, weil er zu groß ist. Wer ist zu groß? a) der Computer b) der Koffer Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 12 / 26

24 2. Können Computer denken? der Turing-Test Eine Alternative zum Turing-Test: Winograd Schemata Beispiel: Der Computer paßt nicht in den Koffer, weil er zu groß ist. Wer ist zu groß? a) der Computer b) der Koffer Multiple Choice-Fragen Feststellung zu zwei Entitäten (Dinge, Personen,... ), die ein Pronomen enthält. Gefragt ist, auch welche der beiden Entitäten sich das Pronomen bezieht. Der Austausch eines bestimmten Wortes ändert die richtige Antwort. (im Beispiel: groß klein) jährlicher Wettbewerb ab , $ Preisgeld benannt nach Terry Winograd Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 13 / 26

25 2. Können Computer denken? der Turing-Test Eine Alternative zum Turing-Test: Winograd Schemata Beispiel: Der Computer paßt nicht in den Koffer, weil er zu groß ist. Wer ist zu groß? a) der Computer b) der Koffer Multiple Choice-Fragen Feststellung zu zwei Entitäten (Dinge, Personen,... ), die ein Pronomen enthält. Gefragt ist, auch welche der beiden Entitäten sich das Pronomen bezieht. Der Austausch eines bestimmten Wortes ändert die richtige Antwort. (im Beispiel: groß klein) jährlicher Lars: The Wettbewerb computer does ab , not fit into the $ suitcase, Preisgeld because it is too big. Who is too big? benannt Rose: I nach don t Terry even want Winograd to pretend that. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 13 / 26

26 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Outline 1. Was Computer heute können 2. Können Computer denken? der Turing-Test 3. Wie Computer lernen ein Beispiel 4. Wie geht es weiter? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 14 / 26

27 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Auf einer Bahn fahren [http://www.youtube.com/watch?v=wn4yh7srxiq] Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 14 / 26

28 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein ganz einfacher Roboter Räder Sensor links 2 Sensoren: Sensor rechts Untergrundhelligkeit links xl Untergrundhelligkeit rechts xr x ist größer, je heller der Untergrund 2 Aktionen: 15 Grad nach links drehen und 20cm geradeaus fahren (y = 1) 15 Grad nach rechts drehen und 20cm geradeaus fahren (y = +1) Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 15 / 26

29 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Aufgabe: Auf der Linie fahren Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 16 / 26

30 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Lösung I: den Roboter programmieren Falls links dunkler (x L < x R ), links fahren (y = 1), sonst rechts fahren (y = +1). Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 16 / 26

31 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Lösung II: den Roboter dressieren Zeit Sensoren Aktion t x L x R y Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 16 / 26

32 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Lösung II: den Roboter dressieren Zeit Sensoren Aktion t x L x R y (unkalibrierte Sensoren). Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 16 / 26

33 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Vorhersage-/Entscheidungs-Modell Gegeben Daten / Beobachtungen Bsp. Prädiktoren Zielvariable I X 1 X 2 Y 1 x1 1 x2 1 y 1 2 x1 2 x2 2 y i x1 i x2 i y i.... Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 17 / 26

34 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Vorhersage-/Entscheidungs-Modell Gegeben Daten / Beobachtungen Bsp. Prädiktoren Zielvariable Vorhersage I X 1 X 2 Y Ŷ (X 1, X 2 ) 1 x 1 1 x 1 2 y 1 Ŷ (x 1 1, x 1 2 ) 2 x 2 1 x 2 2 y 2 Ŷ (x 2 1, x 2 2 )..... i x1 i x2 i y i Ŷ (x1 i, x 2 i ).. finde ein Vorhersage-/Entscheidungs-Modell. Ŷ (X 1, X 2 ) = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 das mit den Daten möglichst genau übereinstimmt: y i = sign(ŷ (x i 1, x i 2)).. für möglichst viele i Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 17 / 26

35 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Vorhersage-/Entscheidungs-Modell Gegeben Daten / Beobachtungen Bsp. Prädiktoren Zielvariable Vorhersage I X 1 X 2 Y Ŷ (X 1, X 2 ) 1 x 1 1 x 1 2 y 1 Ŷ (x 1 1, x 1 2 ) 2 x 2 1 x 2 2 y 2 Ŷ (x 2 1, x 2 2 )..... i x1 i x2 i y i Ŷ (x1 i, x 2 i ).. finde ein Vorhersage-/Entscheidungs-Modell. Ŷ (X 1, X 2 ) = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 das mit den Daten möglichst genau übereinstimmt: y i Ŷ (x i 1, x i 2) > 0 y i = sign(ŷ (x i 1, x i 2)).. für möglichst viele i für möglichst viele i Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 17 / 26

36 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 für jedes Beispiel (x i 1, x i 2, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x i 1, x i 2 ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

37 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus y i Ŷ (x i 1, x i 2 ) = y i (b 0 + b 1 x i 1 + b 2x i 2 ) wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 für jedes Beispiel (x i 1, x i 2, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x i 1, x i 2 ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel d.h., passe b 0, b 1, b 2 so an, daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

38 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 für jedes Beispiel (x i 1, x i 2, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x i 1, x i 2 ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel d.h., passe b 0, b 1, b 2 so an, daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. d.h., y i Ŷ (x i 1, x i 2 ) = y i (b 0 + b 1 x i 1 + b 2x i 2 ) wächst Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

39 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 für jedes Beispiel (x1 i, x 2 i, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel d.h., passe b 0, b 1, b 2 so an, daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. d.h., y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) = y i (b 0 + b 1 x1 i + b 2x2 i ) wächst also b 0 :=b 0 + q y i, q > 0 Lernrate b 1 :=b 1 + q y i x i 1 b 2 :=b 2 + q y i x i 2 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

40 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähleallgemein zufällige kann Anfangswerte man eine Funktion für b 0, b 1 f, durch b 2 Laufen längs der Ableitungen maximieren: für jedes Beispiel (x1 i, x 2 i, y i ): falls unsere f 0 (b 0 ) Vorhersage := y i (b 0 + nicht b 1 x1 i + stimmt b 2 x2) i (y i Ŷ (x f 0 1 i (b, x 0 ) 2 i ) = < y i 0): verbessere f 1 (b 1 ) := unsere y i (bvorhersage 0 + b 1 x1 i + b 2 für x2) i dieses Beispiel f 1 (b 1 ) = y i x1 i d.h., f 2 passe (b 2 ) := b 0 y, i b 1 (b, b 02 + so b 1 an, x1 i + b 2 x2) i f 2 (b 2 ) = y i x2 i daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. d.h., y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) = y i (b 0 + b 1 x1 i + b 2x2 i ) wächst also b 0 :=b 0 + q y i, q > 0 Lernrate b 1 :=b 1 + q y i x i 1 b 2 :=b 2 + q y i x i 2 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

41 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 für jedes Beispiel (x1 i, x 2 i, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel d.h., passe b 0, b 1, b 2 so an, daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. d.h., y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) = y i (b 0 + b 1 x1 i + b 2x2 i ) wächst also b 0 :=b 0 + q y i, q > 0 Lernrate b 1 :=b 1 + q y i x i 1 b 2 :=b 2 + q y i x i 2 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

42 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 mache mehrmals: für jedes Beispiel (x1 i, x 2 i, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) < 0): verbessere unsere Vorhersage für dieses Beispiel d.h., passe b 0, b 1, b 2 so an, daß unsere Vorhersage ein bisschen besser stimmt. d.h., y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) = y i (b 0 + b 1 x1 i + b 2x2 i ) wächst also b 0 :=b 0 + q y i, q > 0 Lernrate b 1 :=b 1 + q y i x i 1 b 2 :=b 2 + q y i x i 2 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

43 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Ein Lern-Algorithmus wähle zufällige Anfangswerte für b 0, b 1, b 2 mache mehrmals: für jedes Beispiel (x1 i, x 2 i, y i ): falls unsere Vorhersage nicht stimmt (y i Ŷ (x1 i, x 2 i ) < 0): b 0 :=b 0 + q y i, q > 0 Lernrate b 1 :=b 1 + q y i x i 1 b 2 :=b 2 + q y i x i 2 Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 18 / 26

44 3. Wie Computer lernen ein Beispiel Es gibt noch viel mehr zu tun mehr als 2 Sensoren mehr als 2 Aktionen vergangene Sensorwerte und Aktionen Wechselwirkungen zwischen Sensoren / komplexere Modelle komplexere Gütekriterien komplexere Lernalgorithmen... Heute kurz diskutiert: Perceptron-Modell Stochastischer Gradientenabstieg Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 19 / 26

45 4. Wie geht es weiter? Outline 1. Was Computer heute können 2. Können Computer denken? der Turing-Test 3. Wie Computer lernen ein Beispiel 4. Wie geht es weiter? Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 20 / 26

46 Ko nnen Computer denken? 4. Wie geht es weiter? Computer-Sommerschule Hildesheim Robotik-Kurs: I 5 Tage LEGO Mindstorms Roboter bauen und programmieren I Abschluß-Rally I immer in den Schul-Sommerferien I sowie viele weitere Kurse. Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universita t Hildesheim 20 / 26

47 4. Wie geht es weiter? Literatur Görz/Nebel (2015, ): Künstliche Intelligenz. ein kurzer informaler Überblick (129 Seiten) Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 21 / 26

48 4. Wie geht es weiter? Literatur Russel/Norvig ( ): Künstliche Intelligenz: Ein Moderner Ansatz. das Standard-KI-Lehrbuch (in deutscher Übersetzung; 1312 Seiten) Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 22 / 26

49 4. Wie geht es weiter? Literatur Hastie/Tibshirani/Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning. eines der Standard-ML-Lehrbücher (nur in Englisch; 768 Seiten; mit frei-verfügbarem PDF Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 23 / 26

50 4. Wie geht es weiter? Wettbewerbe Informatik-Biber: Knobelaufgaben mit Informatik-Bezug beginnt jeden November Bundeswettbewerb Informatik: Programmieraufgaben über 3 Runden beginnt jeden September Jugend Forscht: eigene Forschungsarbeit (15 Seiten) jedes Jahr am 30. November Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 24 / 26

51 4. Wie geht es weiter? Wettbewerbe Diabetic Retinopathy Detection: Ein Prognosemodell für diabetische Retinopathie Klassifikation von Bildern Preisgeld: Dollar! endet am 27. Juli diabetic-retinopathy-detection Viele weitere Wettbewerbe mit Preisen bei Kaggle (http://www.kaggle.com). Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 25 / 26

52 4. Wie geht es weiter? Zusammenfassung (Super-)Computer besitzen heute schon eine dem Gehirn entsprechende Rechenleistung. Computer können heute schon viele kognitive Aufgaben, die bisher Menschen vorbehalten waren, mehr oder weniger bewältigen schon jetzt: Schach spielen, Quiz-Spiele,... wohl bald: Auto fahren, Bilder beschreiben,... vielleicht in Zukunft: Fußball spielen, Fragen beantworten,... Lernfähige Programme und Roboter beruhen oft auf einfachen Prinzipien (nicht auf komplexen mathematischen Theorien). Zum Experimentieren genügt ein Computer (und ein Lego-Roboter). Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 26 / 26

53 4. Wie geht es weiter? Zusammenfassung (Super-)Computer besitzen heute schon eine dem Gehirn entsprechende Rechenleistung. Computer können heute schon viele kognitive Aufgaben, die bisher Menschen vorbehalten waren, mehr oder weniger bewältigen schon jetzt: Schach spielen, Quiz-Spiele,... wohl bald: Auto fahren, Bilder beschreiben,... vielleicht in Zukunft: Fußball spielen, Fragen beantworten,... Lernfähige Programme und Roboter beruhen oft auf einfachen Prinzipien (nicht auf komplexen mathematischen Theorien). Zum Experimentieren genügt ein Computer (und ein Lego-Roboter). Computer können heute noch nicht denken. Aber die Entwicklung ist rasant... Lars Schmidt-Thieme, ISMLL, Universität Hildesheim 26 / 26

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