Warum vergisst eine KI, was sie gelernt hat?
Einem neuronalen Netz etwas Neues beizubringen löscht das Vorherige. Diese Arbeit zeigt, dass das Vergessen nicht nur vom Algorithmus abhängt, sondern auch von der Reihenfolge der Aufgaben.
Einem neuronalen Netz etwas Neues beizubringen löscht das Vorherige. Diese Arbeit zeigt, dass das Vergessen nicht nur vom Algorithmus abhängt, sondern auch von der Reihenfolge der Aufgaben.
Eine Gleichung, die mit Durchschnitten rechnet, sagt einer Population das Aussterben voraus, wo Katalysatoren selten sind. Eine Simulation aus einzelnen Agenten zeigt das Gegenteil: Die Population überlebt in Inseln, die den Katalysatoren folgen.
In Alexandria, wo Geometrie, Astronomie und Neuplatonismus zusammenkamen, weigerte sich ein Geist, sich den auswendig gelernten Wahrheiten seiner Zeit zu ergeben: Hypatia. Ihre Spur erinnert daran, dass Denken kein Privileg ist, sondern eine Schuld.
In den letzten 48 Stunden von unserer Redaktion veröffentlicht – alles auf Basis begutachteter Fachliteratur.
Freud behauptete, der größte Teil des seelischen Lebens spiele sich unterhalb der Bewusstseinsschwelle ab. Experimentelle Psychologie und Neurowissenschaft messen das heute – und bestätigen seine Intuition teilweise, teilweise korrigieren sie sie.
Bowlbys Theorie besagte, dass Kinder eine verlässliche emotionale Basis brauchen. Große Längsschnittstudien und Meta-Analysen zeigen heute, wie weit das bis ins Erwachsenenalter reicht.
Abwehrmechanismen schützen uns vor Angst und halten uns zugleich fest. Lange galten sie als spekulativ, heute sind sie messbar.
Unser Denken läuft über Abkürzungen, die schnelle Entscheidungen möglich machen. Dieselben Abkürzungen erzeugen auch vorhersehbare Fehler: kognitive Verzerrungen.
Wie realistisch ist eine Maschine, die alles weiß und nie irrt? Anhand der Grenzen, die Turing, Gödel, Landauer und Bekenstein gezogen haben, zeigen wir, was eine künstliche Superintelligenz erreichen könnte und was nie.
In einem softwaredefinierten Netz entscheiden die Switches nichts, sie schlagen nur in einer Tabelle nach. Anhand virtueller Netze in einem einzigen Rechner zeigen wir, wo Entscheidungen fallen, warum das erste Paket langsam ist und wie ein Netz zusammenbricht.
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Fragen unserer Leserinnen und Leser, beantwortet von unseren Fachredakteuren – mit Quellen.
Ja — und schärfer, als man denkt. Ein Netz, das eine neue Aufgabe lernt, kann die alte fast vollständig verlieren, nicht nur teilweise. Das heißt katastrophales Vergessen. Der Grund ist einfach: Alles, was ein Netz weiß, steckt in derselben Menge von Gewichten, und eine neue Aufgabe zieht sie zu ihren eigenen Zwecken.
Ja, und deutlich. Dieselben Aufgaben in anderer Reihenfolge verändern die Endfehlerrate: Je schwerer die Folge insgesamt und je schärfer die Abstände zwischen aufeinanderfolgenden Aufgaben, desto mehr vergisst das Modell. In einem kontinuierlich lernenden System zählt der Lehrplan so viel wie der Algorithmus.
Meist nicht — sie verlängert sie. In einer Simulation mit tausend Menschen ließ eine Quarantäne für siebzig Prozent von ihnen die Gesamtzahl der Fälle unverändert und dehnte die Epidemie von 49 auf 58 Tage. Verändert hat sich der Gipfel: von rund fünfzig Prozent auf unter fünfundzwanzig. Ziel ist nicht, die Epidemie zu beenden, sondern die Zahl der gleichzeitig Erkrankten in dem zu halten, was Krankenhäuser tragen können.
Beides zählt, doch das Tempo wird meist unterschätzt. Dieselben fünfundsiebzig Prozent doppelt so schnell zu erreichen senkte die Zahl der Erkrankten von 144 auf 35 bei tausend Menschen. Eine breite, aber späte Kampagne kann schlechter abschneiden als eine schmale, aber frühe.
Wir fangen gerade an. Unser Ziel: zwei ausführliche Beiträge im Monat — in fünf Sprachen, offen bis zur Quelle und ohne Werbung.
Switches, Kabel und Server lassen sich ohne echte Hardware in einem einzigen Rechner aufbauen. Wir zeigen, wie Mininet das macht, was man in einem virtuellen Netz ausprobieren kann und was ein Laptop nicht zeigen kann.
Die Antwort eines Assistenten, der die eigenen Aufzeichnungen eines Unternehmens liest, hängt davon ab, welche Seiten man ihm reicht. Diese Arbeit misst, wie eine dreißig Jahre alte Wortsuche neuronale Netze übertraf.
Der Vergleich von Quarantäne- und Impfszenarien in einer künstlichen Stadt mit tausend Menschen ergibt ein klares Bild: Der Zeitpunkt wiegt so schwer wie die Art des Eingriffs.
Wie ein ins Mikrofon gesprochenes Wort zu einer Zahlenfolge und dann zu einem Befehl wird. Spracherkennung vor dem tiefen Lernen lohnt noch immer das Verständnis.
Die Methode, die den Zusammenhang zwischen Regalfläche und Kaffeeverkäufen auf eine einzige Zahl bringt, ist zugleich der erste Schritt ins maschinelle Lernen.