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Peratron

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1

Montag, 14. September 2009, 01:18

Künstliche Intelligenz lernt Super Mario

In einem von der IT-Universität Kopenhagen ins Leben gerufenen Wettbewerb soll eine selbstlernende künstliche Intelligenz entwickelt werden, die durch mehrmaliges Durchspielen Super Mario meistern kann.


Die KI soll beim Durchspielen eines Levels durch Abstürzen und Kollisionen mit Gegnern lernen, wie und wann sie Hindernisse bewältigen muss. Dadurch soll sich das Ergebnis bei jedem Mal verbessern. Dabei werden von den Teilnehmern des Wettbewerbs verschiedenste Ansätze verwendet - manche stützen sich auf mathematische Herangehensweisen, andere auf experimentellere Ansätze. Am Schluss wollen die Forscher der IT-Universität Kopenhagen durch zusammenfügen der besten Ideen eine optimale KI erreichen.

Das Ziel ist eine adaptive künstliche Intelligenz, die nicht wie bisher ihre Entscheidungen auf Grund von vordefinierten Regeln trifft, sondern sich selbst beibringt, wie sie etwas zu tun hat. So könnten Spiele ermöglicht werden, bei denen der Spieler nicht mehr unterscheiden kann, ob ein Computergegner oder ein Mensch vor dem Bildschirm sitzt. Eine adaptive KI würde den Entwicklungsaufwand verringern und den Spielspaß erhöhen.

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Registrierungsdatum: 30. August 2002

Beiträge: 8 155

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2

Montag, 14. September 2009, 09:01

Hallo Peratron,

bei Spielen der neueren Generation ziehen viele auf KI ab um den Spaßlevel zu steigern! SuperMario war eines der ersten die es versucht haben dies umzusetzen! Die ersten Grundzüge bei Spielen mit KI waren die Schachspiele wo man schon seit Jahren gegen einen Computer antreten kann. Ein Schachspiel ist für einen Computer relativ leicht zu berechnen. Es stellt sich die Frage, warum KI bei Börsenkurs-Zeitreihen oftmals heftig versagt bzw.meistens nicht über die Performance eines konventionelles Regelwerks hinauskommt? Daran sieht man auch, wie primitiv die neuronalen eigentlich Netze noch sind und Ihrem Namen "Neuronal" ,vom biologischen Standpunkt betrachtet, nicht gerecht werden!Aufgaben und Auffälligkeiten die uns als simpel und natürlich erscheinen (und oftmals auch sind) werden fehlinterpretiert!Das ist aber auch nicht verwunderlich da man mit Fehlerminimierung eines Problems nicht die Bandbreite der Fehlerhäufigkeit in der Zukunft erfasst und hoffen muss, dass das NN mit der erlernten Fehlerminimirungsschema zukünftige Probleme lösen kann. Das funktioniert häufig nicht, da sich eine Börsenzeitreihe zyklisch,dynamisch,chaotisch mit den unterschiedlichsten Einflüssen entwickelt und hier liegt das Problem das man mit Mathematik nicht ausrechnen kann! Die Vorteile, nicht mehrerer lineare Zusammenhänge zu erkennen und gleichzeitig auszuwerten hat das menschliche Gehirn nicht-zumindestnicht meins! :D Hier ist das NN nach dem heutigen Stand für Börsenkurszeitreihen ganz klar im Vorteil!Zukünftig sind in dem bereich noch wesentlich leistungsfähigere Struckturen zu erwarten aber zukünftig kann auch noch 30 Jahre bedeuten und wenn man die letzten 10-15 Jahre rückwirkend betrachtet, hat sich noch nicht wirklich viel getan.
Happy Trading

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