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Lernende Automaten

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Automat und Mensch
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Zusammenfassung

Denken und Lernen durch mathematische und physikalische Vorgänge zu erklären ist eine gemeinsame Aufgabe der biologischen und der mathematisch-physikalischen Forschung. Tafel 6 und Schrifttumsverzeichnis zeigen, daß dieses Problem sich in den Vordergrund internationaler Forschung schiebt.

N. Wiener: As machines learn they may develop unforeseen strategies at rates that baffle their programmers.

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Literatur

a) Denk- und Lernvorgänge, Allgemeines

  1. Bohr, N.: Atomphysik und menschliche Erkenntnis. Braunschweig: Fr. Vieweg 1958.

    Google Scholar 

  2. Hofstätter, P. R.: Psychologie. Das Fischer-Lexikon, Band 6.

    Google Scholar 

  3. Heisenberg, W.: Physik und Philosophie. Stuttgart: Hirzel-Verlag 1959.

    Google Scholar 

  4. Hofstätter, P. R.: Erfahrung und Erwartung. Sozialwissenschaftliche Abhandlungen, Heft 7. Berlin-München: Duncker & Humblot.

    Google Scholar 

  5. Geyer, H.: Über die Dummheit. Göttingen-Berlin-Frankfurt: Musterschmidt-Verlag.

    Google Scholar 

  6. Vayhinger, H.: Die Philosophie des Als Ob. Leipzig: F. Meiner 1924.

    Google Scholar 

  7. Schaefer, E.: Das menschliche Gedächtnis als Informationsspeicher. Elektron. Rdsch. 14 (1960) H. 3, S. 79–83.

    Google Scholar 

  8. Bruner, J. S., J. J. Goonnow u. G. A. Austin: A study of thinking. New York: J. Wiley & Sons 1956.

    Google Scholar 

  9. Estes, W. K.: Toward a statistical theory of learning. Psychol. Rev. 57 (1950).

    Google Scholar 

  10. Hilgard, E. R.: Theories of learning. Appleton 1948, 2nd Ed. 1956. Methuen, London.

    Google Scholar 

  11. Bush, R. R., u. F. Mosteller: Stochastic models for learning. New York: J. Wiley & Sons 1955.

    Google Scholar 

  12. Deese, J.: The psychology of learning. New York: McGraw-Hill 1952.

    Google Scholar 

  13. Rensch, B.: Das Problem der Residuen bei Lernvorgängen. Westdt. Verlag Köln/Opladen, Naturwissenschaftl. Reihe, Bd. 29 (1954).

    Google Scholar 

b) Allgemeines ber lernende Automaten

  1. Turing, A. M.: Can a machine think ? The World of Mathematics, N. Y.: Simon and Schuster 4 (1956) S. 2099–2123.

    Google Scholar 

  2. Strachey, C.: The `thinking’ machine. Encounter 3 (Okt. 1954 ) S. 25–31.

    Google Scholar 

  3. Minsky, M. L.: Some methods of artificial intelligence and heuristic programming Symp.: Mechanization of Thought Processes. National Physical Lab., Teddington (Engl.) 1958, (siehe [12.59]).

    Google Scholar 

  4. Steinbuch, K.: Die logische Verknüpfung als Einheit der Nachrichtenverarbeitung. Nachrichtentechn. Z. 12 (1959) H. 4, S. 169 bis 175.

    Google Scholar 

  5. Von Neumann, J.: The general and logical theory of automata. The World of Mathematics IV (1956). New York, Simon & Schuster. 1956, S. 2070–2098.

    Google Scholar 

  6. Ashby, W. R.: Design for a brain. New York: J. Wiley & Sons 1952.

    Google Scholar 

  7. Deutsch, J. A.: The insightful learning machine. Discovery 16 (1955) H. 12, S. 514–517.

    Google Scholar 

  8. Mccarthy, J.: The inversion of functions defined by Turing machines. Automata Studies, Princeton Univ. Press 1956, S. 177 bis 182.

    Google Scholar 

  9. Davis, M. D.: A note on universal Turing machines. Automata Studies, Princeton Univ. Press, 1956 S. 167–176.

    Google Scholar 

  10. Shannon, C. E.: A universal Turing machine with two internal states. Automata Studies, Princeton Univ. Press, 1956 S.157 bis 166.

    Google Scholar 

  11. Moore, E. F.: Gedanken-experiments on sequential machines. Automata Studies, Princeton Univ. Press, 1956, S. 129–153.

    Google Scholar 

  12. Booth, A.: How much can machines learn Y Automatic Data Pro-cessing 2 (1960) H. 2, S. 22–26.

    Google Scholar 

  13. Neumann, P. G., u. N. Schappert: Komponieren mit elektronischen Rechenautomaten. Nachrichtentechn. Z. 12 (1959) H. 8, S. 403–407.

    Google Scholar 

  14. Gilbert, E. N.: Optimal search strategies. J. Soc. Ind. Appl. Math. 7 (1959) H. 4, S. 413–424.

    Google Scholar 

  15. Gill, S.: Possibilities for the practical utilization of learning processes. Symp. Mechanization of Thought Processes. Teddington (Engl.) 1958, (siehe [12.59]).

    Google Scholar 

  16. Uttley, A. M.: Information, machines and brains. IRE Trans. P GIT-1 (1953) S. 143–149.

    Google Scholar 

  17. Martens, H. H.: Two notes on machine `learning’. Inform. and Control 2 (1959) H. 4, S. 364–379.

    Google Scholar 

  18. Mackay, D. M.: The epistemological problem for automata. Automata Studies, Princeton Univ. Press 1956 S. 235–252.

    Google Scholar 

c) Realisierung lernender Automaten

  1. Steinbuch, K.: Lernende Automaten. Elektron. Rechenani. 1 (1959) H. 3+4, S. 112–118 u. 172–175.

    Google Scholar 

  2. Steinbuch, K.: Die Lernmatrix. Kybernetik 1 (1961), H. 1, S. 36–45.

    Google Scholar 

  3. Andrew, A. M.: Learning machines. Symp. Mechanization of Thought Processes, Teddington (Engl.) 1958, (siehe [12.59]).

    Google Scholar 

  4. Friedberg, R. M.: A learning machine (Part. I). IBM-J. Res. & Dev. 2 (1958) H. 1, S. 2–13.

    Google Scholar 

  5. Friedberg, R. M., B. Dunham u. J. H. North: A learning machine (Part II). IBM-J. Res. & Dev. 3 (1959), Juli.

    Google Scholar 

  6. Kilburn, T., R. L. Grimsdale u. F. H. Sumner: Experiments in machine learning and thinking; in: Information Processing. Miinchen: R. Oldenbourg 1960, S. 303–309.

    Google Scholar 

  7. Berkeley, E. C.: Symbolic logic and intelligent machines: New York: Reinhold, London: Chapman & Hall 1959.

    Google Scholar 

  8. Wallmark, J. T.: Design considerations for integrated electronic devices. Proc. Inst. Radio Eng. 48 (1960) H. 3, S. 293–300.

    Google Scholar 

  9. Ashby, W. R.: Design for an intelligence-amplifier. Automata Studies, Princeton Univ. Press 1956, S. 215–234.

    Google Scholar 

  10. De Leeuw, K., E. F. Moore, C. E. Shannon u. N. Shapiro: Computability by probabilistic machine. Automata Studies, Princeton Univ. Press 1956, S. 183–212.

    Google Scholar 

  11. Uttley, A. M.: The design of conditional probability computers. Inform. and Control 2 (1959) S. 1–24.

    Article  Google Scholar 

  12. Uttley, A. M.: Temporal and spatial patterns in a conditional probability machine. Automata Studies, Princeton Univ. Press 1956, S. 277 bis 285.

    Google Scholar 

  13. Newell, A., u. J. C. Shaw: Report on a general problem-solving program; in: Information Processing. München: R. Oldenbourg 1960, S. 256–264.

    Google Scholar 

  14. Gelernter, H. L., u. N. Rochester: Intelligent behaviour in problem-solving machines. IBM-J. Res. & Devel. 2 (Okt. 1958) H. 4, S. 336–345.

    Google Scholar 

  15. Gorn, S.: On the mechanical simulation of habit forming and learning. Inform. and Control 2 (1959) H. 3, S. 226–259.

    Google Scholar 

  16. Mcculloch, W. S.: Brain, a computor with negative feedback. Trans. IRE EC-5 (1956) S. 240–241.

    Google Scholar 

  17. Eier, R., u. H. Zemanek: Automatische Orientierung im Laby-rinth. Elektron. Rechenanlagen 2 (1960) H. 1, S. 23–31.

    Google Scholar 

  18. Eichler, E.: Die künstliche Schildkröte. Radiotechnik 31 (1955) S. 516.

    Google Scholar 

  19. Selfridge, O. G.: Pandemonium: A paradigm for learning. Symp. Mechanization of Thought Processes. Teddington (Engl.) 1958, (siehe [12.59]).

    Google Scholar 

  20. Rosenblatt, F.: The Perceptron. A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol. Rev. 65 (1958) H. 6, S. 386–408.

    Google Scholar 

  21. Rosenblatt, F.: Perceptron simulation experiments. Prod. Inst. Radio Eng. 48 (1960) H. 3, S. 301–309.

    Google Scholar 

  22. Solomonoff, R. J.: An inductive inference machine. Convention Rec. IRE, Pt. 2, March 1957, S. 56–62.

    Google Scholar 

  23. Dunham, B., R. Fridshal u. G. L. Sward: A non-heuristic program for proving elementary logical theorems; in: Information Processing. München: R. Oldenbourg 1960, S. 282–285.

    Google Scholar 

  24. Reitman, W. R.: Heuristic programs, computer simulation and higher mental processes. Behavioral Sci. 4 (1959) H. 4, S. 330–335.

    Google Scholar 

  25. Shannon, C. E.: A chess-playing machine. The World of Mathematics 4 (1956) S. 2124–2133. New York: Simon & Schuster.

    Google Scholar 

  26. Samuel, A. L.: Some studies in machine learning using the game of checkers. IBM-J. Res. & Dev. 3 (July 1959) H. 3.

    Google Scholar 

  27. Minsky, M. L.: Some universal elements for finite automata. Auto- mata Studies, Princeton Univ. Press 1956 S. 117–128.

    Google Scholar 

  28. Minsky, M. L. (Hrsg.): Sammelwerk: Mechanization of Thought Processes. National Physical Laboratories, Symposium Nr. 10. Teddington, Middlessex, 24.-27. 11. 1958. London: Her Majesty’s Stationary Office 1959.

    Google Scholar 

  29. Zeitschrift: Kybernetik, Springer-Verlag Heidelberg, erscheint ab 1961.

    Google Scholar 

  30. Sammelwerk: Automata Studies, Annals of Mathematics Studies Nr. 34, Princeton Univ. Press 1956.

    Google Scholar 

  31. Information Processing, München: R. Oldenbourg, und London: Butterworths 1960.

    Google Scholar 

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Steinbuch, K. (1961). Lernende Automaten. In: Automat und Mensch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-53168-2_12

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