Tief hartnäckiges Netzwerk (stubnet)

Definition - Was bedeutet Deep Stubborn Network (StubNet)?

Tief hartnäckige Netzwerke sind Netzwerkmodelle, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz auf wichtige Weise unterstützen. In diesen Netzwerken arbeiten verschiedene Netzwerkkomponenten gegen sich selbst, um verfeinerte Ergebnisse zu erzielen. Tief hartnäckige Netzwerke wurden als wichtige Innovation im maschinellen Lernen gefeiert.

Technische.me erklärt Deep Stubborn Network (StubNet)

Die Idee der tief hartnäckigen Netzwerke basiert auf der Idee generativer gegnerischer Netzwerke. Diese generativen gegnerischen Netzwerke umfassen zwei Komponenten: einen Generator und eine diskriminierende Engine. Der Generator versucht, den diskriminierenden Motor zu täuschen, wenn er zwischen legitimen und synthetischen Ergebnissen wählt.

Was Experten zufolge tief hartnäckige Netzwerke hinzufügen, ist die Idee, die Variablenmodellierung zu erweitern. Eine Möglichkeit, wie die Experten dies beschreiben, besteht darin, dass das Programm so viele Auswahlmöglichkeiten generiert, dass die Maschine letztendlich die Auswahl eines bestimmten Ergebnisses ablehnt. Das System muss dann entweder von einem Menschen oder einem zusätzlichen Algorithmus „überredet“ werden, um ein Ergebnis zu erzielen. Einige charakterisieren diese Art komplexer KI als einen Schritt in Richtung Selbstbewusstsein und sagen, dass das Netzwerk es „ablehnt“, eine Antwort ohne bestimmte Kriterien zu geben.

Es ist wichtig zu beachten, dass tiefe hartnäckige Netzwerke noch in den Kinderschuhen stecken. Die Idee spielt jedoch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Wenn Maschinen durch Prinzipien des maschinellen Lernens dazu gebracht werden können, „an sich selbst zu zweifeln“ und nur mit einer bestimmten Vertrauensrate Ergebnisse zu erzielen, führt dies zu zukünftigen Technologien, die eine detailliertere Simulation des menschlichen Geistes und Bewusstseins ermöglichen.