Djupa neuronnät som modeller för rationellt beteende

No Thumbnail Available

Files

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2024-05-03

Department

Major/Subject

Automaatio ja robotiikka

Mcode

ELEC3014

Degree programme

Sähkötekniikan kandidaattiohjelma

Language

sv

Pages

27

Series

Abstract

Människan har länge funderat på att använda artificiell intelligens (AI) för att imitera människans neuronnätverk, och människans grundbeteenden. Detta kandidatarbete är en litteraturstudie om användningen av djupa neuronnät för att imitera människans rationella beteende, samt forska kring möjliga kopplingar mellan rationellt beteende och neuronnät. Arbetet utförs som en litteraturstudie. I den första delen förklaras bakgrunden av djupa neuronnät, förstärkningsinlärning och rationalitet. I den andra delen förklaras samband mellan de tidigare koncepten, motsättningar som försvårar skapandet av människorationalitetsmodeller och de etiska implikationerna av att skapa en AI-modell av människans rationalitet. Överlag visade arbetet att det i dagens läge redan är möjligt att imitera vissa aspekter av människans rationella beteende med hjälp av djupa förstärkningsinlärningssystem, men att det är svårt på grund av tiden och datamängden som krävs. Därför rekommenderas det att man vidare utvecklar modellerna för att kunna träna dem snabbare och för att kräva mindre data, samt försöker göra det lättare att samla in användbar data för detta syfte. Det rekommenderas också etisk lagstiftning samt etiskt tränande av utvecklarna av dessa program för att det inte skall leda till problem i framtiden.

Description

Supervisor

Forsman, Pekka

Thesis advisor

Keurulainen, Oskar

Keywords

djupa neuronnät, förstärkningsinlärning, Markov beslutsprocess, rationalitet, artificiell intelligens

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202407025027

Collections

[kand] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC