Neuware -This book presents recent research on the evolution of artificial neural development, and searches for learning genes. It is fascinating to see how all biological cells share virtually the same traits, but humans have a decided edge over other species when it comes to intelligence. Although DNA decides the form each particular species takes, does it also account for intelligent behaviour in living beings The authors explore the factors that are perceived as intelligent behaviour in living beings and the incorporation of these factors in machines using genetic programming, which ultimately provides a platform for exploring the possibility of machines that can learn by themselves, i.e. that can �learn how to learn�.The book will be of interest not only to the specialized scientific community pursuing machine intelligence, but also general readers who would like to know more about the incorporation of intelligent behaviour in machines, inspired by the human brain.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 156 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319884356

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Bibliografische Details

Titel: Evolution of Artificial Neural Development
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Aug 2018
Erscheinungsjahr: 2018
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319884352
ISBN-13: 9783319884356
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

Presents recent research on the evolution of artificial neural development

Searches for learning genes

Written by leading experts in the field

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This book presents recent research on the evolution of artificial neural development, and searches for learning genes. It is fascinating to see how all biological cells share virtually the same traits, but humans have a decided edge over other species when it comes to intelligence. Although DNA decides the form each particular species takes, does it also account for intelligent behaviour in living beings?

The authors explore the factors that are perceived as intelligent behaviour in living beings and the incorporation of these factors in machines using genetic programming, which ultimately provides a platform for exploring the possibility of machines that can learn by themselves, i.e. that can “learn how to learn”.

The book will be of interest not only to the specialized scientific community pursuing machine intelligence, but also general readers who would like to know more about the incorporation of intelligent behaviour in machines, inspired by the human brain.

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