NIS = NurSchrec! Institute of Schlechterwisserei 2017 präsentiert: DEEP LEARNING

NurSchrec! Institute of Schlechterwisserei [NIS] präsentiert „Deep Learning“. Frei nach Wikipaedia, „tiefgehendes Lernen“, es bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden von künstlichen neuronalen Netzen, welche zahlreiche Zwischenlagen (engl. hidden layers) zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen.

Schaben sind Gruppentiere und halten sich vorzugsweise zusammen in dunklen Bereichen auf. Halloy et al haben eine Robot-Schabe (Techspace) in eine Gruppe Bio-Schaben (Meatspace)) gebracht. Sie stellten zwei dunkle Plätze zur Verfügung und die Schaben zogen sich gemeinsam zurück in einen davon.

Man geht davon aus, dass sie nach der einfachen Regel „Laufe umher und verbringe mehr Zeit an dunklen Orten an denen es andere Schaben gibt“ handeln um einen Platz zu wählen. Die künstlichen Schaben wurden aufgrund eines ähnlichen Dufts ange- nommen, interagierten mit den echten und fanden einen Ruheplatz.

Nun wurden sie so programmiert, dass sie nicht mehr dunkle Plätze aufsuchen sondern helle. Nach nicht langer Zeit befanden sich auch die echten Schaben im hellen Unterschlupf.

Die Herausforderung besteht nunmehr darin, dass die Roboter von den Schaben lernen und nicht umgekehrt. Die NIS Versuchsanordnung ist ein erster Schritt in diese Richtung. Roboterspielzeug interagiert mit brasilianischen Waldschaben, die Tiere und Maschinen weichen einander aus, lassen sich aber auch speziesübergreifend vom jeweils „anderen Wesen“ zu Bewegungen und Aktionen motivieren.

Der Nonsensversuch des NIS bringt bis dato wohl keinerlei Ergebnisse und ist im besten Fall eine From von durchgeknallter Kunzt, aber mit nur einigen Hilfsaufbauten mehr wäre es durchaus möglich, den Maschinen Schabenverhalten beizubringen.

Besseres Sensorium, Vernetzung mit externen „Lern- und Anwendungsservern“ und derlei Dinge mehr, würden die Roboter befähigen der „Schabenideologie“ zu folgen und diese zu kopieren.

In Erweiterung der Lernalgorithmen für Netzstrukturen mit sehr wenigen oder keinen Zwischenlagen, wie beim einlagigen Perzeptron, ermöglichen die Methoden des Deep Learnings auch bei zahlreichen Zwischenlagen einen stabilen Lernerfolg. Ob dieses Lernen und Kopieren allerdings Intelligenz ergibt, wird von den Scharlatanen des NIS derzeit angezweifelt.

NIS arbeitet zur Zeit dem Nachweis, dass intelligenz und Gott im Universum nicht vorkommen können, da beide Konzepte nicht notwendig sind, die ganze Angelegnehit und der Rest existieren aus sich selbst heraus und Funktion ist letztlich nur ein menschliches Phantasma… (Bild: Ein NIS Mitarbeiter mit der Deep Learning Installation anlässlich der Odyssee 2017)

Für alle Vermenschlicher von Tier- und Pflanzenwelt: Die brasilianischen Waldschaben in der Versuchsanordnung fühlen sich pudelwohl, sie genießen Dunkelheit, Karotten und ihre Robot-Kollegen, aus der Spielwarenabteilung, mögen sie augenscheinlich auch sehr gerne.

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