{"id":16775,"date":"2020-08-31T19:54:17","date_gmt":"2020-08-31T17:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/?p=16775"},"modified":"2025-07-24T18:42:24","modified_gmt":"2025-07-24T16:42:24","slug":"ki-fast-alles-was-ich-darueber-weiss-teil-4-das-eleusis-experiment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/2020\/08\/ki-fast-alles-was-ich-darueber-weiss-teil-4-das-eleusis-experiment.htm","title":{"rendered":"KI: Fast alles, was ich dar\u00fcber wei\u00df (Teil 4: Das Eleusis-Experiment)"},"content":{"rendered":"<div style='text-align:right;'><small>(<a href='https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/2020\/08\/ki-fast-alles-was-ich-darueber-weiss-teil-4-das-eleusis-experiment.htm#comments'>5 Kommentare.<\/a>)<\/small> <\/div>\n<p>Bevor ich zum letzten Teil komme, der an <a href=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/2020\/09\/ki-fast-alles-was-ich-darueber-weiss-teil-3.htm\">Teil 3<\/a> anschlie\u00dft, hier ein kleiner Exkurs. Kann man getrost \u00fcberspringen, ich habe mich aber darin verloren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das Kartenspiel Eleusis<\/h2>\n\n\n\n<p>Wenn ich schon eine KI zur Verf\u00fcgung hatte, dann wollte ich sie auch mit etwas testen, das zumindest so aussieht, als w\u00fcrde es Intelligenz erfordern: Mir fiel das Spiel <strong>Eleusis <\/strong>ein (<a href=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/2005\/03\/eleusis.htm\">alter Blogeintrag<\/a>). Gespielt wird mit mindestens zwei S\u00e4tzen herk\u00f6mmlicher Spielkarten: Herz, Karo, Kreuz, Pik; Ass bis K\u00f6nig. Die Kurzfassung: Eine Spielerin \u00fcberlegt sich eine geheime Ablageregel, die anderen Spielerinnen m\u00fcssen durch Versuch und Irrtum auf die Regel kommen &#8211; genauer gesagt, sie m\u00fcssen ihre Karten loswerden, und da hilft es, Vermutungen \u00fcber die Regel anzustellen. F\u00fcr das Entdecken der Regel hat man etwa 30 Versuche lang Zeit.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/eleusis1.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p> Theoretisch kann die Regel beliebig kompliziert sein, praktisch und gerade bei Anf\u00e4ngerinnen wird sie ein Format haben wie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nach einer niedrigen Karte (A-7) spiele eine hohe, nach einer hohen (7-K) eine niedrige.<\/li>\n\n\n\n<li>Nach einer roten Karte (Herz, Karo) spiele eine niedrige, nach einer schwarzen eine hohe.<\/li>\n\n\n\n<li>Nach einer geraden Karte (2, 4, 6, 8, 10, Dame) spiele rot.<\/li>\n\n\n\n<li>Nach einer Karte spiele eine weitere Karte mit dem gleichen Farbwert oder dem gleichen Zahlenwert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die letzte Regel ist die Regel, die auch beim Mau-Mau-Kartenspiel gilt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Erste Erkenntnisse<\/h2>\n\n\n\n<p>Ich arbeite ab jetzt erst einmal mit dieser Mau-Mau-Regel. Dazu erstelle ich Kartenpaare, und wenn die zweite Karte laut Mau-Mau-Regel auf die erste folgen darf, soll das ein g\u00fcltiges Paar sein, sonst nicht. Ich kann mein neuronales Netz, das nur eine einzige versteckte Schicht hat, mit einem Satz von 35 zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlten Kartenpaaren &#8211; die Anzahl entspricht ungef\u00e4hr dem Schwierigkeitsgrad beim Spiel unter Menschen &#8211; so lange trainieren,  bis diese 35 Paare alle korrekt als g\u00fcltig beziehungsweise nicht g\u00fcltig identifiziert werden. Das hei\u00dft, das neuronale Netz hat eine Funktion gefunden (=ist so eingestellt), die perfekt auf die vorhandenen Karten passt. Es hat sozusagen eine Regel aufgestellt, die zu den Daten passt.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn ich diesem Netz dann allerdings weitere zuf\u00e4llige Kartenpaare zur \u00dcberpr\u00fcfung vorsetze, hat es nur eine Trefferquote von (Stichproben) 67% &#8211; 89%. Das ist immer noch besser als geraten, da best\u00fcnde eine Trefferquote von 30%. <\/p>\n\n\n\n<p>Was ist da passiert? Offensichtlich sind 35 Kartenpaare zu wenig, als dass das Netz perfekt auf die Mau-Mau-Regel trainiert werden k\u00f6nnte. Und zwar ziemlich unabh\u00e4ngig davon, ob das Netz 100 oder nur 6 Knoten in der versteckten Schicht enth\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Frage 1:<\/strong> Wenn das Netz nicht die tats\u00e4chliche Mau-Mau-Regel gefunden hat, sondern eine andere Regel, die aber eben auch auf die 35 Kombinationen, passt &#8211; was ist das dann f\u00fcr eine Regel? Hat sie \u00c4hnlichkeit mit der tats\u00e4chlich gesuchten Regel? &#8211; Vermutlich schon, sonst k\u00e4me man nicht auf die relativ hohe Trefferquote. Vermutlich denkt der Rechner da zu kompliziert: Das kann man auch bei menschlichen Eleusis-Spielern beobachten, die teilweise sehr elaborierte Regeln aufstellen, um dem ihnen vorliegenden Datenmaterial gerecht zu werden &#8211; und dabei \u00fcbersehen, dass es eine auch viel einfachere Regel gibt, die die Daten ebenso vollst\u00e4ndig erkl\u00e4rt. Bei menschlichen Regelgebern ist die einfachere Regel dann auch meist die passendere &#8211; der Rechner hat erst einmal keinen Grund, davon auszugehen. <\/p>\n\n\n\n<p><em>(Fu\u00dfnote, weil Informatikstoff 9. Klasse: Es handelt sich bei einer Eleusis-Regel um eine Zuordnung, eine Relation: Jeder Karte sind eine oder mehrere andere Karten zugeordnet, die auf sie folgen d\u00fcrfen. Die Regel ist also eine Zuordnungsvorschrift, und man k\u00f6nnte sie als Diagramm mit zwei Mengen zu jeweils 52 Kartenelementen und vielen Pfeilen dazwischen visualisieren. Bei menschlichen Spielern hat diese Zuordnungsvorschrift wohl meist eine <strong>Aussageform,<\/strong> das hei\u00dft, sie l\u00e4sst sich knapp formulieren, in eine Formel packen. &#8222;Wenn, dann&#8230;&#8220; Theoretisch k\u00f6nnte diese Zuordnungsvorschrift auch v\u00f6llig willk\u00fcrlich sein, so dass es keine Aussageform gibt, sondern man zur Beschreibung der Zuordnungsvorschrift einfach alle F\u00e4lle einzeln nennen muss.)<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Wenn ich mit mehr als 35 Kartenpaaren trainiere, kriege ich bessere Ergebnisse. Wenn ich mit 4000 zuf\u00e4lligen Kartenpaaren trainiere, kriege ich 100% richtig identifizierte Paare. Kunstst\u00fcck: Es gibt nur 52*52 Kartenkombinationen, also 2704. Wenn das Netz die alle durchprobiert, dann wei\u00df es, was geht und was nicht geht. Dazu brauche ich dann aber keine KI.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Frage 2: <\/strong>Wie viele Knoten muss mein Netz haben, um jede beliebige Eleusisregel erkennen zu k\u00f6nnen? Puh. Es gibt ziemlich viele potenzielle Regeln: 52 * 2<sup>52<\/sup> &#8211; jeder der 52 Karten kann eine beliebige Teilmenge aller Karten zugeordnet werde, und die Menge aller Teilmengen hei\u00dft Potenzmenge und enth\u00e4lt hier eben 2<sup>52<\/sup> Elemente. Andererseits &#8211; es gibt nur 2704 Kombinationen, die man ausprobieren muss. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Frage 3:<\/strong> Wie viele Knoten in der versteckten Schicht muss mein Netz mindestens haben, um die Mau-Mau-Regel perfekt abbilden zu k\u00f6nnen? Dazu trainiere ich das Netz nat\u00fcrlich mit ausreichend vielen, also allen m\u00f6glichen Kombinationen, klar. Die Antwort lautet, abh\u00e4ngig von ein paar Sachen: vier oder f\u00fcnf. Kann ich diesen Neuronen dann ablesen, was sie bedeuten? Also sehen, was sich das Netz quasi dabei gedacht hat, sie so einzustellen? Und: \u00e4hnelt das Netzvorgehen dem, wie ich das als Mensch machen w\u00fcrde? Zumindest die Antwort auf diese Fragen kann ich versuchen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Mau-Mau-Regel manuell erstellt<\/h2>\n\n\n\n<p>Dazu habe ich mir erst einmal \u00fcberlegt, wie ich als Mensch die Mau-Mau-Regel angehen w\u00fcrde, und mir dann ein Perzeptron bauen, dass genau diese Regel abbildet:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_1-700x608.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16806\" srcset=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_1-700x608.png 700w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_1-300x260.png 300w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_1-150x130.png 150w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_1.png 781w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>In das Perzeptron gehen vier Werte hinein: Die ersten beiden stehen f\u00fcr die erste Karte, die letzten beiden f\u00fcr die auf sie folgende Karte. Die Werte 0.0, 0.25, 0.5, 0.75 stehen f\u00fcr die vier verschiedenen Farben, die Werte 0\/13, 1\/13, 2\/13&#8230; 12\/13 stehen f\u00fcr die dreizehn verschiedenen Werte. H\u00e4tte ich das anders kodieren k\u00f6nnen? Ja, wahrscheinlich, dazu sp\u00e4ter mehr.<\/p>\n\n\n\n<p>Das oberste Neuron \u00fcberpr\u00fcft, ob die erste Karte einen h\u00f6heren Farbwert als die zweite oder den gleichen hat. Das zweite Neuron \u00fcberpr\u00fcft, ob die zweite Karte einen niedrigeren Farbwert oder den gleichen hat. Das Neuron rechts oben \u00fcberpr\u00fcft, ob diese beiden Neuronen beide mit hohem Wert reagieren, es ist ein AND-Neuron: Wenn der zweite Farbwert sowohl gr\u00f6\u00dfer gleich als auch kleiner gleich ist, m\u00fcssen die Farbwerte gleich sein.<\/p>\n\n\n\n<p>Analog \u00fcberpr\u00fcfen die beiden Neuronen links unten den Zahlenwert, und das Neuron rechts unten, ob beide wahr\/0.99 ausgeben; es ist wieder ein AND-Neuron. <\/p>\n\n\n\n<p>Was nicht dargestellt ist, ist das siebte Neuron in einer dritten Schicht, der eigentlichen Ausgabeschicht vor den zwei versteckten: Das verbindet die beiden letzten Neuronen mit einem ODER-Neuron &#8211; es reicht ja, wenn Farbe oder Wert gleich sind. Mein Programm hat aber keinen Platz mehr f\u00fcr die Darstellung dieser letzten Schicht.<\/p>\n\n\n\n<p>Als Mensch habe ich also 2 versteckte Schichten und insgesamt 7 Neuronen (mit dem Ergebnisneuron) gebraucht. Wie geht der Rechner vor, der erst einmal nur mit 1 versteckten Schicht arbeiten soll?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Mau-Mau-Regel des Netzes mit 5 oder 4 Neuronen (hard limit)<\/h2>\n\n\n\n<p>Beim ersten Versuch stellte ich dem Netz sechs Neuronen zur Verf\u00fcgung. Am Ergebnis sah ich, dass eines davon \u00fcberfl\u00fcssig war und f\u00fcr das Ergebnis keine Rolle spielte. Das strich ich dann, sortierte die Reihenfolge der Neuronen etwas um und gl\u00e4ttete die Werte, so dass sie dem menschlichen Auge liebreizender sein w\u00fcrden:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"603\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5-700x603.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16852\" srcset=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5-700x603.png 700w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5-300x258.png 300w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5-150x129.png 150w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5.png 978w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Funktion der Neuronen war leicht auszumachen: Das erste Neuron \u00fcberpr\u00fcft, ob die Farbe der ersten Karte kleiner als die der zweiten ist, das zweite, ob sie gr\u00f6\u00dfer ist. Daraus kann das Ausgabeneuron entscheiden, ob der Wert gleich ist. Das dritte Neuron \u00fcberpr\u00fcft, ob der Wert der ersten Karte kleiner als der der zweien ist, das vierte, ob der Werter kleiner oder gleich ist. Warum hier nicht analog mit kleiner oder gr\u00f6\u00dfer? Entweder Zufall oder Mathematik, ich m\u00fcsste nachdenken. Das f\u00fcnfte Neuron ist deshalb da, weil alle anderen Neuronen jenseits ihrer eigentlichen Funktion auch noch stets ein doppeltes Herz Ass passieren lassen, und das verwirrt dann das Ausgabeneuron, deshalb muss das durch dieses f\u00fcnfte Neuron, das nur f\u00fcr die doppelte Herz Ass da ist, wieder entwirrt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Das liegt daran, weil ich Herz und Ass jeweils mit 0 kodiert habe. (Zur Kodierung siehe weiter unten.) Wenn ich stattdessen die Farben als 0.01, 0.26, 0.51 und 0.76 kodiere, und auch zu den Zahlenwerten jeweils 0.01 addiere, reichen mir schon 4 Neuronen:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"479\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4-700x479.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16853\" srcset=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4-700x479.png 700w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4-300x205.png 300w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4-150x103.png 150w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4.png 981w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Mau-Mau-Regel des Netzes mit 5 Neuronen (sigmoid)<\/h2>\n\n\n\n<p>Das gilt alles nur f\u00fcr die Hard-limit-Aktivierungsfunktion. Das ist die, bei der die Neuronen der linken Schicht entweder 0.01 oder 0.99 ausgeben und nichts dazwischen. Mit einer sigmoiden Aktivierungsfunktion, die eher kleine und gro\u00dfe, aber auch schon mal mittlere Werte durchl\u00e4sst, brauche ich 5 Neuronen, egal ob mit 0.01 oder 0.0 f\u00fcr Herz bzw. Ass:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"604\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5sigmoid-700x604.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16850\" srcset=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5sigmoid-700x604.png 700w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5sigmoid-300x259.png 300w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5sigmoid-150x129.png 150w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau5sigmoid.png 983w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Was die Neuronen bewirken und wie man sie eleganter runden kann&#8230; uh, bleibt der Leserin als h\u00e4usliche Aufgabe \u00fcberlassen&#8230; hei\u00dft: wei\u00df nicht so recht.<\/p>\n\n\n\n<p>Mit 4 Neuronen und Sigmoid-Funktion ist mir die Aufgabe \u00fcbrigens <em>nicht<\/em> gelungen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Eine Karte identifizieren<\/h2>\n\n\n\n<p>Um die Karte, die intern mit (0.75, 5\/13) kodiert ist, zu identifizieren, brauche ich 3 versteckte Neuronen (mit Sigmoid-Funktion). Ein paar Werte konnte ich sch\u00f6n runden, andere nicht. Die ersten beiden Eing\u00e4nge &#8211; die erste Karte &#8211; spielen bei dieser speziellen Identifikationsaufgabe keine Rolle, sie sind deshalb mit 0 gewichtet:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"361\" src=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_pik_6-700x361.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16837\" srcset=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_pik_6-700x361.png 700w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_pik_6-300x155.png 300w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_pik_6-150x77.png 150w, https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_pik_6.png 1047w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Was diese drei Neuronen genau machen&#8230; ist mir nicht ganz klar. Positiv wird das Gesamtergebnis nur, wenn das erste Neuron eine ziemlich kleine Zahl ausgibt und das dritte Neuron eine eher kleine Zahl und das mittlere Neuron eine halbwegs gro\u00dfe Zahl. 0.75, 5\/13 halt &#8211; die Pik 6. Und wirklich f\u00fchrt von allen m\u00f6glichen Eingaben f\u00fcr die beiden letzten Eingangswerte (es gibt nur 52 Kombinationen davon) nur die eine zu 0.99, alle anderen zu 0.01. (F\u00fcr das eine Neuron der Ausgabeschicht habe ich eine Hard-limit-Funktion gew\u00e4hlt.)<\/p>\n\n\n\n<p>Weniger als drei Neuronen gehen vermutlich nicht. F\u00fcr die Karte (0, 0) reicht sicher ein Neuron, aber das ist ein Sonderfall. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Frage 4: <\/strong>Kann ich jede beliebige Karte mit 3 Neuronen identifizieren oder gibt es welche, f\u00fcr die ich mehr brauche? Die Antwort w\u00fcrde vielleicht helfen herauszufinden, wie viele Neuronen ich h\u00f6chstens brauche, um alle potenziellen Eleusisregeln erkennen zu k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n<p>Und wie s\u00e4he das mit Hard Limit statt mit Sigmoid aus? <strong>Ich glaube, ich brauche einen Baukasten <\/strong>f\u00fcr neuronale Netze, so mit h\u00f6chstens drei versteckten Ebenen und h\u00f6chstens f\u00fcnf Neuronen je Ebene &#8211; das kann man als Mensch vielleicht noch durchschauen, und das l\u00e4sst sich in einer Bildschirmgr\u00f6\u00dfe darstellen. In Javascript am besten. Gibt es sicher schon irgendwo, oder? Dazu eine Spielkartenquelle, verschiedene Ablageregeln zum Ausprobieren, ebenso verschiedene Kodierungen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exkurs im Exkurs: Kodierung der Kartenwerte<\/h2>\n\n\n\n<p>Kodierung: Das hei\u00dft, ich muss meine 52 Karten irgendwie in Zahlenform repr\u00e4sentieren. Nat\u00fcrlich k\u00f6nnte ich sie einscannen, aber das w\u00e4re dann ein ganz anderes Problem. Also muss ich das durch Zahlen kodieren. Ich habe mich relativ un\u00fcberlegt dazu entschieden, die vier Farben durch 0.0, 0.25, 0.5 und 0.75 zu repr\u00e4sentieren, die Werte durch 0\/13 bis 12\/13. Dass es mitunter besser gewesen w\u00e4re, jeweils noch 0.01 dazu zu z\u00e4hlen, um die 0 als Wert zu vermeiden, hat man bereits oben gesehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Ich h\u00e4tte die 52 Karten auch einfach durchnummerieren k\u00f6nnen. Oder als Farbe 1-4 und als Wert 1-13 anbieten k\u00f6nnen. Oder eine Zahl von 1 bis 52*52, um beide Paare gleich in einem einzigen Wert zu repr\u00e4sentieren. Oder ich h\u00e4tte das Bin\u00e4rsystem w\u00e4hlen k\u00f6nnen: zwei Bit f\u00fcr jeden Farbwert, vier Bit f\u00fcr den Zahlenwert, macht 12 Bit je Zahlenpaar, also 12 Eingangswerte f\u00fcr die versteckten Neuronen, jeweils mit dem Wert 0 oder 1.<\/p>\n\n\n\n<p>Und das macht jeweils einen gro\u00dfen Unterschied f\u00fcr die Schwierigkeit der zu l\u00f6senden Aufgabe!<\/p>\n\n\n\n<p>Unter anderem habe ich durch die Kodierung mit Zahlen ja schon viel vorgegeben: Dass eine 2 kleiner ist als eine 4, steckt bereits darin und damit ist der Rechner darauf vorbereitet, die Kategorie kleiner\/gr\u00f6\u00dfer zu erkennen. Hardcore w\u00e4re, die 52 Karten als 52 willk\u00fcrliche Werte zu kodieren. Dann wollen wir mal sehen, ob der Rechner noch ein Muster erkennt! Damit ist f\u00fcr den Rechner gleich schwierig &#8222;auf eine hohe Karte eine rote&#8220; wie &#8222;auf diese eine Karte (ebenso wie auf 25 willk\u00fcrliche weitere) k\u00f6nnen 26 andere (willk\u00fcrlich ausgew\u00e4hlte, ohne Zusammenhang stehende) Karten folgen.&#8220;<\/p>\n\n\n\n<p>Ganz schlecht geeignet ist meine Kodierung allerdings f\u00fcr die Frage, ob es sich um eine ungerade Karte (A, 3, 5, 7, 9, Bube, K\u00f6nig) oder eine gerade handelt. Wenn ich da als Kartenwert keinen Bruch von 0\/13 bis 12\/13 gew\u00e4hlt h\u00e4tte, sondern vier Bit  als Eingabe, dann w\u00e4re diese Unterscheidung dagegen gar kein Problem. (Bei geraden Zahlen w\u00e4re das niedrigste Bit immer eine 0, bei ungeraden eine 1 &#8211; und das kann ein Neuron leicht erkennen.) Allgemein zu der Frage, wie ein neuronales Netz diese Unterscheidung treffen kann: <a href=\"https:\/\/stats.stackexchange.com\/questions\/161189\/train-a-neural-network-to-distinguish-between-even-and-odd-numbers\">https:\/\/stats.stackexchange.com\/questions\/161189\/train-a-neural-network-to-distinguish-between-even-and-odd-numbers<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>(In Teil 5 geht es dann hoffentlich endlich um das Trainieren von neuronalen Netzen. Und danach um unsupervised learning ohne neuronale Netze. Irgendwann mal.)<\/p>\n\n\n\n<p><em>Kein Teil 5, aber eine neue Reihe zu Reinforcement Learning <a href=\"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/2023\/03\/ki-reinforcement-learning-1.htm\">beginnt hier<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>Nachtrag: Inzwischen ist der Beitrag etwas veraltet. Eigentlich geh\u00f6rt das Bias-Neuron und dessen Wert noch mit abgebildet. Ich hole das rgendwann nach.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/vg08.met.vgwort.de\/na\/5f4086d7d03a46639e04ff8c994ec8dc\" alt=\"\" width=\"1\" height=\"1\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(5 Kommentare.) Bevor ich zum letzten Teil komme, der an Teil 3 anschlie\u00dft, hier ein kleiner Exkurs. Kann man getrost \u00fcberspringen, ich habe mich aber darin verloren. Das Kartenspiel Eleusis Wenn ich schon eine KI zur Verf\u00fcgung hatte, dann wollte ich sie auch mit etwas testen, das zumindest so aussieht, als w\u00fcrde es Intelligenz erfordern: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":16853,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[25],"tags":[227,254],"class_list":["post-16775","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-informatik","tag-informatik","tag-ki"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/archiv\/ki_eleusis_maumau4.png","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_likes_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16775","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16775"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":66075,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16775\/revisions\/66075"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16853"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.herr-rau.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16775"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}