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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Maschinen mit menschlichen Zügen

verfasst von : George Musser

Erschienen in: Künstliche Intelligenz

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In den letzten Jahren haben Maschinen in vielen Bereichen eine ähnliche Leistungsfähigkeit wie wir Menschen erreicht, etwa wenn es darum geht, Gesichter zu erkennen oder Texte in andere Sprachen zu übersetzen – ganz zu schweigen von ihren Erfolgen in Brett- und Arcadespielen. Daher könnte man vielleicht erwarten, dass Computerwissenschaftler anfangen, auf die menschliche Intelligenz herabzublicken. Aber ganz im Gegenteil geraten die Forscher geradezu ins Schwärmen, wenn es um das menschliche Gehirn geht: Vor allem dessen Anpassungsfähigkeit und das breite Spektrum an Fähigkeiten erstaunt sie immer wieder. Mit vielen Tricks versuchen sie, Maschinen mit ähnlichen Merkmalen auszustatten.

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Literatur
Zurück zum Zitat Finn, C. et al.: Model-agnostic meta-learning for fast application of deep newtorks. ArXiv 1703.03400 (2017) Finn, C. et al.: Model-agnostic meta-learning for fast application of deep newtorks. ArXiv 1703.03400 (2017)
Zurück zum Zitat Goodfellow, I., et al.: Generative adversarial networks. ArXiv 1406.2661 (2014) Goodfellow, I., et al.: Generative adversarial networks. ArXiv 1406.2661 (2014)
Zurück zum Zitat Higgings, I. et al.: -VAE: Learning basic visual concepts with a constrained variational framework. International conference on learning representations 5 (2017) Higgings, I. et al.: -VAE: Learning basic visual concepts with a constrained variational framework. International conference on learning representations 5 (2017)
Metadaten
Titel
Maschinen mit menschlichen Zügen
verfasst von
George Musser
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62492-0_5

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