DAS PATHFINDING-NETZ

Ein aufmerksamkeitsgelenktes Netz, das Information in den vier
Dimensionen ablegt, und sich durch Lernen selbst strukturiert.

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Anders als andere Neuronale Netze modifiziert das Pathfinding-Netz nicht nur die Verbindungsstärke vorhandener Verbindungen, sondern fasst ständig Verbindungsketten zu neuen langen Verbindungen zusammen, und strukturiert sich somit selbst. Da Verbindungen mit zunehmender Länge mehr Zeit brauchen um zu entstehen, können im Netz Wegzeiten genützt werden, um die relative Position von Aktivitätszentren zueinander festzulegen. So nützt das Netz zusätzlich zu den drei Raumdimensionen die Zeitdimension als Speicher. Das hat den Vorteil, dass dieses Netz nicht, wie andere (denen eine Dimension fehlt), bei linearem Anstieg von zu verarbeitenden Reizen, einen potentiellen Zuwachs an Kapazität benötigt. Zusätzlich führt ein Sinn für Voraussagebereiche (ästhetischer Sinn, Mustersinn) zur Lenkung der Aufmerksamkeit auf das Wesentliche und damit zu Datenreduktion. Damit wird erstmals leistungsfähige Künstliche Intelligenz denkbar, die mit realen Lebenssituationen fertig wird, indem sie die Welt verinnerlicht und aus Zukunftsvorstellungen heraus planend handelt.

Die gesamte Leistung bedarf keiner übergeordneten Kontrolle, sondern entspringt 37 Regeln, nach denen sich jedes Neuron verhält, und die zur Strukturierung des Systems durch Lernen führen, vorausgesetzt es erhält sensorischen Input, ein Sollwertsystem (Triebe) und ein Feld für motorischen Output. Es gibt nicht viele Regeln, die es einem selbstlernenden System ohne Vorinformationen erlauben jede beliebige Informationsart zu verarbeiten. Um diesen vollständigen Satz an Erkenntnisregeln hat man sich bisher zu wenig bemüht, ansonsten wäre diese einzig mögliche Lösung, die nicht in den Kapazitätskollaps führt, schon früher gefunden worden. Die Lösung verbindet auch widersprüchlich scheinende Studien der Gehirnforschung zu einem logischen Ganzen.
Ziel ist es Sponsoren zu finden, um ein Team von Technikern aufzustellen, die dieses mehrdimensionale Modell verstehen und technisch verwirklichen.

 

 

Kontakt: MMag. Manfred Gotthalmseder m.gotthalmseder@eduhi.at oder
Thomas Reinhardt: http://www.tflash.de

Der Volltext (siehe unten) fasst derzeit etwa 270 Textseiten, die Kurzfassung 18 Seiten.

 

 

Volltext: Das Modell befindet sich zur Gänze in den 7 Kapiteln des Teil 3. Der Rest dient dem besseren Verständnis und dem Überblick über den Stand der Wissenschaft.

1       ABSTRACT UND EINLEITUNG    < Hier klicken

2       REDUNDANZKETTEN-FLIEßNETZE: ABGRENZUNG ZU ANDEREN NETZTYPEN

1.  Abgrenzung zu anderen Netztypen

2. Neurophysiologische Beweisführung des Modells

3       EIN GEHIRNMODELL AUF BASIS DES  Pathfindings

Die sieben Problemstellungen eines Gehirns

1.  Regeln zur Bindungsstärke

2. Regeln zur Verbindungsfindung

3. Regel zur hierarchischen Organisation der Informationen

4. Regeln zum Zusammenfluss der Signale

5. Regeln zur zeitlichen Voraussage

6. Regeln für körperliche Bedürfnisse als Handlungsmotiv

7. Regeln für geistige Bedürfnisse und kreatives Verhalten

4       ZUSAMMENFASSUNG ALLER REGELN    

5       EXKURS: ÜBERPRÜFUNG DER REGELN AM VISUELLEN SYSTEM

1. Niedrige Stufen visueller Verarbeitung

2. Höhere Stufen visueller Verarbeitung        

3. Höhere Funktionen

6       SCHLUSS

Literaturliste

 

Vielleicht interessiert sich der eine oder andere Leser auch für meine mit Auszeichnung gewürdigte Diplomarbeit über den Zusammenhang zwischen dem visuellen Erkennen und dem Bildschaffen des Menschen:

http://members.liwest.at/gotthalmseder/erkennen/index.html
oder meine Heimatregion
oder meine künstlerische Arbeit.

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