Frage von thundercake, 42

Was genau beschreibt der Begriff "Neuroinformatik"?

Ahoi!

Was genau beschreibt der Begriff "Neuroinformatik" und was genau macht man in der Neuroinformatik.

Thx Thundercake

Hilfreichste Antwort - ausgezeichnet vom Fragesteller
von Omnivore08, 28

Damit befasst man sich mit "intelligenten Systemen". So hieß jedenfalls das Modul, welches ich zu diesem Thema belegen musste.

Daran geht es - wie der name schon sagt - unabhängig von strinkten Algorithmen irgendwelche Systeme etwas "selbstdenkend" zu konstruieren (so möchte ich es mal beschreiben).

Ich gebe dir mal 2 Beispiele:

1. Bayes Klassifikator:

Nehmen wir mal an du hast folgende Situation: Klaus spielt bei bestimmten Vorraussetzungen (wir nennen das Merkmale) Tennis. BSP:

Folgende Wahrheitstabelle sollte selbsterklärend sein

Temp    Wolken    Regen    Wind  | Tennis??
warm keine kein kein ja
heiß leicht kein kein nein
heiß stark leicht leicht ja
warm stark nein leicht ja
warm stark stark stark nein

so....jetzt kommt aber folgende Situation: Spielt Klaus Tennis, wenn es warm ist, leichte Wolken sind, kein Regen und leichter Wind? Diese Situation (Datensatz) gibt es nicht. Und genau da helfen z.B. intelligente Systeme wie der Bayes Klassifikator. Dieser kann unter bestimmten  Wahrscheinlichkeiten ausreichend welche der zu klassifierenden "Klassen" (in diesem Falle "ja" und "nein") höhere Wahrscheinlichkeit hat.

Dieses Verfahren kann auch im Bankwesen Anwendung finden. Ich hatte da mal anonymisierte Datensätze mit 100 Merkmalen, wo sich herausgestellt hat, dass die Testdaten jemand eher einen Kredit verleihen wenn er in der Schlossallee wohnt, statt in der Badstrasse (falls du verstehst ^^)

Den Bayes Klassifikator nutzt man immer dann wenn man mit Testdaten ein System anlernen will,  welches dann autark eigene Entscheidungen treffen kann, obwohl dieser fall so explizit nicht existiert. Also ist es ein wenig Intelligent (auch wenn es strikten Algorithmen folgt). Es ist aber Frei in der Entscheidung und braucht keine zusätzlichen Daten vom Benutzer. Damit kann der Bayes Klassifikator in geringer Zeit hohe Anzahl von Entscheidungen treffen.

PS: Es gibt da aber auch ein kleines Problem: Nämlich des "Überlernens"

2. Neuronales Netz:

Bei neuronalen Netzen versucht man schon fast ein Gehirn nachzubilden. Da nutzt man nämlich "Neuronen" als Speicher (Ähnlich wie im Gehirn). Die Neuronen sind dann miteinander verbunden. Kleines beispiel. Man hat ein System mit x Eingangsneuronen, y Zwischenneuronen und z Ausgangsneuronen. Schau dir das mal hier an:

    Z
E Z
E Z A
E Z
Z

Also als Beispiel 3 Eingangs-. 5 Zwischen- und 1 Ausgangsneuron.

Eingangs- und Ausgangsneuronen sind miteinander ALLE verbunden. Und alle Zwischenneuronen bedienen alle Ausgangsneuronen

Die Neuronen können Werte speichern

Beispiel: Du lernst dieses System an mit der Wahrheitstabelle eines UND-Gatters

000 --> 0
001 --> 0
010 --> 0
//...
111 --> 1

So...das machst du paar mal und dann stellt sich das System darauf ein. Wenn du dann 111 an die Eingangsneuronen anlegst, dann kommt am Ende auch 1 (oder nahe 1) raus.

Diese Neuronalen netze sind aber eher kompliziert und meiner Meinung nach noch ziemlich Fehleranfällig! Ausserdem kann man natürlich beliebig viele Zwischenneuronen wählen und auch auf mehreren Zwischenebenen. Das ist dann aber seeeehr rechenaufwendig. Natürlich kann man das dann auch mit kontinuirlichen Werten füttern. Das UND-Gatter ist ja nur ein einfaches Beispiel. Da gibt es weit aus kompliziertere Szenarien.

Um es kurz zu machen: Genau mit solchen rechentechnischen problemen befasst sich die Neuroinformatik. Das ist ein seeehr spannendes Feld, aber höchst kompliziert, noch fehleranfällig und frisst enorme Rechenressourcen. Und das muss man sich mal vorstellen. Unser Gehirn leistet unvollstellbare Leistungen, die der beste heutige Rechner nicht nachbilden kann. Die Neuoinformatik steckt noch ziemlich in den Kinderschuhen.

Wenn es aber weiter geht, dann wird auch dieses Forschungsgebiet besser und besser. Und - wer weiß - vielleicht gibt es einmal Rechner, die kompliziertere Entscheidungen treffen, wo heute NUR der mensch dazu fähig ist. Wer weiß....

Es ist jedenfalls ein seeehr interessantes Teilgebiet der Informatik!

Ich hoffe ich konnte dir einen kleinen Einblick in die Neuroinformatik/Intelligente Systeme liefern.

Freundlichste Grüße
Omni

Kommentar von thundercake ,

Danke! Super Antwort! c:

Wenn man sich also für Künstliche Intelligenz interessiert ist die Neuroinformatik ein guter Anhaltspunkt?

Kommentar von Omnivore08 ,

Bitte gern geschehen. Man könnte hier eher 5.000 Seiten dazu schreiben, GF lässt aber nur 5.000 zeichen zu. Deshalb mal eine abgespeckte Version ^^

Jain. Kommt drauf an wie du das meinst. Ich meine selbst ältere Spiele wie Fifa 96 oder Dune 2000 (1998) oder sowas hatten ja schon künstliche Intelligenz. Ob die mit so derartigen Systemen zu tun hatten weiß ich leider nicht. Kann ich dir nicht beantworten.

geht es aber in um künstliche Intelligenz in der Forschung, dann ja. Aber ob das direkt KI ist, mag ich nicht beantworten.

Kann man drüber streiten. Aber wenn es um autarke Entscheidungen geht dann würde ich das schon dem Bereich der KI zurechnen.

Ich benutze dieses Wort auch eigentlich ungern. Intelligente Systeme finde ich da treffender :-)

PS: Falsch ist es jedenfalls nicht, weil sich da bestimmt viel überschneidet. Und Bayes-Klassifikatoren kann man sicher auch in Spielen einsetzen (als Beispiel). In der Wirtschaft ist das aber eher Präsent.

Es gibt sogar Wettbewerbe dahingehend: Data-Mining

Kommentar von Omnivore08 ,

Danke für den Stern!

Antwort
von grtgrt, 6

Bitte lies http://www.uni-muenchen.de/informationen\_fuer/presse/presseinformationen/2010/f... :

Auch die Informatik ist mittlerweile für die Erforschung des Gehirns und seiner Funktionen unentbehrlich: Wenn dieses hochkomplexe Organ untersucht wird, fallen ungeheure Datenmengen an, die mit Hilfe computergestützter Methoden analysiert werden müssen. Die entsprechenden Techniken und Modelle werden in den Fachbereichen Neuroinformatik und Computational Neuroscience entwickelt. 

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