PCA und t-SNE. Dimensionalität von Daten in Bildern

Eingabedatum: 22.09.2023

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Betrachtet man die funktionellen Vorteile der KI, so kommt man schnell auf die Rechenfunktion, die Berechnungen in mehreren Dimensionen ermöglicht. Es handelt sich also um Bereiche, die über Raum und Zeit hinausgehen und auch Temperatur, Gewicht, Geruch und andere Eigenschaftsreaktionen umfassen können.

Diese können dann auch wieder zurück gerechnet werden, um sie im zweidimensionalen Raum darzustellen.

Das Denken in mehreren Dimensionen bezieht sich oft darauf, komplexe Datenstrukturen und Konzepte in höheren Dimensionen zu verarbeiten und zu verstehen. Künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, kann tatsächlich in vielen Dimensionen operieren und oft besser als Menschen, wenn es um bestimmte Aufgaben geht. Einige Punkte dazu:

Große Datenmengen: Maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning, arbeitet oft mit Daten in vielen Dimensionen. Ein Bild zum Beispiel kann als ein 3D-Tensor betrachtet werden (Höhe x Breite x Farbkanäle), und wenn wir eine Sammlung von Bildern haben, bewegen wir uns in eine 4. Dimension. KIs können solche Daten effizient verarbeiten.

Dimensionalitätsreduktion: KIs sind sehr gut darin, die Dimensionalität von Daten zu reduzieren. Techniken wie PCA (Principal Component Analysis) oder t-SNE sind darauf ausgelegt, Datenpunkte in einem höherdimensionalen Raum zu interpretieren und in einen niedrigerdimensionalen Raum zu überführen, ohne zu viel Informationen zu verlieren.

Abstraktionsfähigkeit: Tiefgehende neuronale Netzwerke können Merkmale in vielen "Schichten" oder "Ebenen" von Abstraktion darstellen, wobei jede Schicht oft eine andere Art von Transformation oder Repräsentation darstellt.

Grenzen: Obwohl KI in der Lage ist, in vielen Dimensionen zu "denken" oder zu operieren, ist es nicht unbedingt so, dass sie ein intuitives Verständnis davon hat, was diese Dimensionen bedeuten (im Gegensatz zu Menschen). Sie ist gut darin, Muster in diesen Dimensionen zu erkennen und Vorhersagen basierend auf Daten zu treffen, aber sie "versteht" die Daten nicht in dem Sinne, wie Menschen es tun.

Menschliche Intuition: Menschen sind in der Regel besser darin, intuitive Zusammenhänge und Geschichten aus Daten zu ziehen, insbesondere wenn es um niedrigdimensionale Daten geht. Zum Beispiel können wir uns leicht ein 2D- oder 3D-System vorstellen, aber es ist schwieriger für uns, sich eine 10D-Struktur vorzustellen. KI hat kein "Gefühl" für die Daten, aber sie kann sie ohne Vorurteile verarbeiten.

Zusammenfassend kann KI in vielen Dimensionen "denken" und komplexe Datenmengen effizienter verarbeiten als Menschen. Aber "Denken" in diesem Kontext bedeutet nicht unbedingt Verstehen im menschlichen Sinne.

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