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Was ist die richtige Architektur für KI 3.0 ?

Aktualisiert: 30. Okt. 2023

Wie können wir die optimale Architektur für die nächste Generation von KI-Systemen entwerfen, die in der Lage sind, auf eine Weise zu lernen und zu denken, die der menschlichen Kognition nahe kommt?


Ist Deep Learning allein ausreichend, um intelligente Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, das komplizierte Wissen zu erfassen, das die Grundlage menschlicher Aktivitäten bildet? Sollten wir unseren Schwerpunkt über die Grenzen des Blackbox Number Crunching und des impliziten Repräsentationslernens hinaus auf die explizite Erfassung von Konzepten und Beziehungen ausweiten?


Vielleicht sollten wir uns von Graphenstrukturen inspirieren lassen oder uns sogar in den Bereich der biologischen neuronalen Netze vorwagen, um unser Verständnis zu verbessern.


Beginnen wir unsere Erkundung, indem wir die tiefgreifenden Auswirkungen und den aufkeimenden Enthusiasmus rund um Deep Learning untersuchen.


Daten-KI der 2. Generation - Wahrnehmungsintelligenz