{"id":477,"date":"2025-03-31T13:24:40","date_gmt":"2025-03-31T13:24:40","guid":{"rendered":"https:\/\/philosophy-and-ai.cs.rptu.de\/?page_id=477"},"modified":"2025-03-31T13:24:40","modified_gmt":"2025-03-31T13:24:40","slug":"understanding-adversarial-examples-requires-a-theory-of-artefacts-for-deep-learning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/understanding-adversarial-examples-requires-a-theory-of-artefacts-for-deep-learning\/","title":{"rendered":"&#8222;Understanding adversarial examples requires a theory of artefacts for deep learning&#8220;"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Cameron Buckner &#8211; 2020<\/strong><br>Tiefe neuronale Netzwerke sind derzeit die am weitesten verbreitete und erfolgreichste Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Allerdings weisen diese Systeme neue und verbl\u00fcffende Verwundbarkeiten auf \u2013 insbesondere eine Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr adversariale Beispiele. In diesem Beitrag gebe ich einen \u00dcberblick \u00fcber aktuelle empirische Forschung zu adversarialen Beispielen, die darauf hindeutet, dass tiefe neuronale Netzwerke darin m\u00f6glicherweise Merkmale erkennen, die zwar pr\u00e4diktiv n\u00fctzlich, aber f\u00fcr Menschen unverst\u00e4ndlich sind. Um die Implikationen dieser Forschung zu verstehen, sollten wir uns mit \u00e4lteren philosophischen Fragen zur wissenschaftlichen Erkenntnis auseinandersetzen. Dies kann uns helfen zu bestimmen, ob diese Merkmale verl\u00e4ssliche Untersuchungsgegenst\u00e4nde der Wissenschaft sind oder lediglich charakteristische Verarbeitungsartefakte tiefer neuronaler Netzwerke.<br>(Eigene \u00dcbersetzung des Abstracts von <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s42256-020-00266-y\">Nature Machine Intelligence<\/a>)<br><br>DOI: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-020-00266-y\">https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-020-00266-y<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cameron Buckner &#8211; 2020Tiefe neuronale Netzwerke sind derzeit die am weitesten verbreitete und erfolgreichste Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Allerdings weisen diese Systeme neue und verbl\u00fcffende Verwundbarkeiten auf \u2013 insbesondere eine Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr adversariale Beispiele. In diesem Beitrag gebe ich einen \u00dcberblick \u00fcber aktuelle empirische Forschung zu adversarialen Beispielen, die darauf hindeutet, dass tiefe neuronale Netzwerke [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-477","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/477","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=477"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/477\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":479,"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/477\/revisions\/479"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/philosophie-und-ki.cs.rptu.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}