Endlich scheint mein lange herbei gesehnter Traum Realität zu werden. Wissenschaftler aus Dallas haben sich erbarmt und endlich einen Weg gefunden der es möglich macht Tarnkappen herzustellen… naja, jedenfalls fast. Wie immer bei solchen Dingen wäre es natürlich zu schön um wahr zu sein wenn es ohne Probleme ablaufen würde. Die Wissenschaftler zeigen in diesem Video das sie sich den sogenannten Fata Morgana Effekt als Beispiel genommen haben. Mit Hilfe von Nano Tubes, welche sich in Sekundenbruchteilen ultra stark erhitzen lassen, kann eine Art Fata Morgana Effekt künstlich erzeugt werden. Hier wären wir dann auch schon beim vorhin angesprochenen Problem: es wird verdammt heiss unter der Tarnkappe Ähnliche Beiträge:

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Falls Du Dir deinem inneren Nerd schon immer mal ein Lichtmikroskop gönnen wolltest aber nie das passende Kleingeld parat hattest, dann hilft Dir dieses Video vielleicht weiter. Alles was man dazu braucht ist ein Laserpointer, eine handelsübliche Spritze, zwei Gläser und eine freie Wand. Schon kanns losgehen mit der fröhlichen Einzellerbestrahlung mit Discoflair!Ähnliche Beiträge:

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Obwohl mich diese Themen in meiner Jugend nie so interessiert haben wie mein geliebter Computer und das Internet, wäre ich niemals auf die Idee gekommen Software zu entwickeln die sich nach evolutionsgenetischen Prinzipien selbst entwickelt, gab, und gibts es immernoch, Menschen die genau das tun. Grundsätzlich unterscheidet man hierbei zwischen Evolutionären Algorithmen und Künstlicher Intelligenz. Letztere versucht lediglich menschliches Verhalten bzw. eine menschenähnliche Intelligenz nachzuahmen, wohin gegen der Evolutionäre Algorithmus (EA), wie der Name schon sagt, ein Optimierungsverfahren darstellt, welches die biologische Evolution als Vorbild hat. Hierbei werden die Individuen einer Population als eine Sammlung von Parametern (z.B. Zahlenwerte) betrachtet welche mittels Bewertung, Selektion und Variation dazu beitragen können eine Lösung zu einem spezifischen Problem zu finden.

Genetische Programmierung basiert auf der Idee des EA’s, jedoch werden hier die Individuen nicht als bloße Parametersammlung interpretiert sondern als ein eigenständiges Programm. Eine Population besteht somit aus vielen verschiedenen, lauffähigen Programmen welche auf unterschiedliche Art und Weise ein bestimmtes Problem lösen. Auch hier werden von Generation zu Generation darwinistische Selektionen durchgeführt, wie z.B. Kreuzung, Mutation und Genlöschung. Der wohl größte Unterschied zu einem EA besteht darin, das es keine festgelegten Regeln gibt nach denen beurteilt wird welches die wohl beste Lösung für ein Problem darstellt. Bei dieser Technik werden die Lösungen zu Problemstellungen innerhalb anderer Programme gefunden und iterativ in eine neue Population von Programmen übernommen. Hierbei orientiert man sich am Programmierverhalten menschlicher Programmierer, welche seit Jahrzehnten Software entwickeln die Probleme mit Hilfe von vielen verschiedenen Ansatz- und Denkweisen löst (z.B. das Verwenden von unterschiedlichen Datentypen, Subroutinen oder Hierarchien) und sich nicht auf eine Sichtweise beschränkt.

Als Erfinder der genetischen Programmierung wird der amerikanische Dr. der Computerwissenschaften und Professor an der Stanford Universität, John Koza angesehen, ein Nerd nach meinem Geschmack, der als einer der ersten seinen Bachelor in diesem Bereich in den frühen 1960ern erlangte. 1972 bekam er dann den Doktortitel. Während seiner Schulzeit arbeitete er in einer Firma die Rubbel-Lose herstellte, und berechnete dort die Wahrscheinlichkeiten der Unvorhersehbarkeit der eben solchen. Da die Firma ihre Pforten schließen musste, startete er kurzerhand sein eigenes Unternehmen, Scientific Games, welches mit Sofort-Gewinn Rubbellosen das amerikanische Lotteriesystem revolutionierte. 1987 hatte er diese Firma verkauft, war somit zwar wieder “arbyteslos”, aber hatte ein gutes finanzielles Polster um seine eigentlichen Interessen zu verfolgen.

Er nahm eine Professur an der Universität Stanford an um seinen Leidenschaften und den neuesten Entwicklungen rund um genetische Algorithmen und künstliche Intelligenz am Besten nachkommen zu können. Mit der Zeit wurde er immer mehr frustriert vom Ausbleiben der versprochenen Erfolge dieser beiden Techniken. Beiden fehlte das gewisse Etwas um kreative Lösungen finden zu können die sich an menschenerdachten Lösungen messen können. Während eines Fluges zurück nach Kalifornien, stellte er sich die Frage, ob ein genetischer Algorithmus nicht dazu verwandt werden könne sich selbst zu optimieren und somit jedes ihm gestellte Problem zu lösen.

Im Oktober 1995 hatte er dann seinen ersten Durchbruch als er seinen Computer dabei beobachtet wie er Schaltkreise entwickelte. Er zeigte den Schaltplan einem Kollegen und dieser stellte fest, das sein Computer einen bereits patentierten Tiefpass-Filter Schaltkreis entwickelt hatte. Basierend auf dieser Erkenntnis, fütterte Koza seine “Erfinder Maschine” mit Attributen bereits bekannter, patentierten Gerätschaften und fand heraus das seine Maschine die Patente mit Hilfe evolutionärer Techniken nach-”brüten” konnte. Somit war klar, das hiermit eine Methode geschaffen wurde die sich mit dem Menschen messen konnte.

Mittlerweile wurden mit dieser Art der Programmierung und Anwendung von darwinistischen Evolutionsmethoden viele “human-competitive” Lösungen konstruiert, unter anderem eine Antenne für NASA´s Space Technology 5 Mission. Umso mehr ich darüber nachdenke, umso mehr muss ich an Terminator und Skynet denken… hoffen wir das uns diese Technologie eine besser Zukunft verschafft als in der Fiktion.

Mit nerdigem Gruss,

Sascha

Quellen:

• Popular Science Online -  John Koza Has Built an Invention Machine
• Genetic Programming Inc.
• Wikipedia

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