Wie unterscheiden sich künstliche neuronale Netzwerke von unserem Gehirn?
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Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) sind eine Art Rechenmodell, das die Struktur unserer Gehirne Neuronen und Nervensystem imitiert. ANNs sind Computerprogramme, die trainiert werden, um bestimmte Muster und Details in Daten zu erkennen. ANNs unterscheiden sich von unseren Gehirnen in einigen signifikanten Weisen. Erstens arbeiten ANNs auf der Grundlage numerischer Werte und arbeiten auf Informationen in digitaler Form. Im Gegensatz dazu verarbeiten unsere Gehirne Informationen mit elektrischen und chemischen Signalen. Zweitens müssen ANNs explizit programmiert werden, um Muster zu erkennen, während unsere Gehirne Muster erkennen können, ohne dies bewusst zu tun. Schließlich benötigen ANNs in der Regel große Datenmengen zu lernen, während unsere Gehirne in der Lage sind, mit relativ kleinen Datenmengen zu lernen.
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Wie lange würde eine KI mit künstlichen Neuronen dauern, um die gleiche Lernkapazität wie ein menschliches Gehirn zu erreichen?
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Es ist schwer zu sagen, wie lange es dauern würde, bis künstliche neurale Netzwerke menschliche Fähigkeiten erreichen. Künstliche neurale Netzwerke, obwohl sie lose von Neuronen inspiriert sind, funktionieren immer noch sehr anders als ein menschliches Gehirn. Man müsste auch die Anzahl der Neuronen, die Art und Weise, wie sie organisiert sind, und die Art und Weise, wie sie lernen, berücksichtigen. Es gibt noch viele Unbekannte über das menschliche Gehirn, wir können es nicht genau replizieren. Selbst wenn wir es schaffen, menschliche Intelligenz mit ANNs zu erreichen, könnten sie immer noch in einer völlig anderen Weise arbeiten. Sie könnten in einigen Aufgaben besser und schlechter in anderen. Es hängt auch davon ab, wie man "wie lange" definiert. Eine KI könnte mehr Beispiele als ein Mensch brauchen, um etwas zu lernen, aber auch in wenigen Sekunden ein ganzes Buch lesen zu können.
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