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Beats Biblionetz - Texte

Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik

Welche nächsten Schritte muss die KI-Forschung gehen?
Pina Merkert, Philipp Bongartz
Erstpublikation in: c't 23/2022
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

In einem ist sich die Forschung einig: Neuronale Netze sind bislang keine allgemeinen künstlichen Intelligenzen, die beliebige intellektuelle Aufgaben meistern. Möglicherweise müssen Forscher dafür noch ganz neue Technik erfinden, vielleicht reicht es aber auch, die aktuellen Netze auf Gehirngröße zu skalieren. Über die Frage lohnt es sich zu streiten, weil die beiden Ansätze nach verschiedenen Strategien verlangen.
Von Klappentext im Text Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik (2022)

iconDieser Zeitschriftenartikel erwähnt ...


Personen
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Pina Merkert , Rich Sutton

Aussagen
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Generative Machine-Learning-Systeme benötigen viel Energie

Begriffe
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AGI , Algorithmusalgorithm , Computercomputer , Datendata , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , Intelligenzintelligence , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Lernenlearning , Moore's lawMoore's law , Optimierung , Prognose
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2018 local  Neuronale Denkfehler2, 1, 6, 7, 3, 9, 8, 4, 1, 2, 7, 3 3433402
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2018 local  Statistik ist nicht Denken (Pina Merkert) 1, 2, 1, 4, 2, 4, 5, 8, 3, 1, 4, 3 2183302
2019 local web  The Bitter Lesson (Rich Sutton) 211000
2022 local web  Aufmerksamkeit reicht (Pina Merkert) 5, 2, 3, 4, 2, 7, 10, 3, 2, 1, 5, 3 2243101

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  • ChatGPT & Co. - Mit KI-Tools effektiv arbeiten (2023) local 
    • Schneller als gedacht - ChatGPT zwischen wirtschaftlicher Effizienz und menschlichem Wunschdenken (Philipp Schönthaler) (2023) local web 

iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 1297 kByte; WWW: Link OK )
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