Bemühungszusage: Ein Computer versucht CW zu lernen

  • Hi Hajo !

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    zum Einsatz von Neuronalen Netzwerken bei der Signalverarbeitung incl. den Trainingsmoeglichkeiten gibt es schon viel Lieratur.


    Wenn Du was kennst in richtung : Neuronalen Netzwerke in der Signalverarbeitung für Dummies.. dann bitte her damit ! ;)

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    Aber ich muss zugeben, dass ich mit diesem Einsatzgebiet keine Erfahrung habe.


    Mein Erfahrungsschatz: ... irgendwann vor 94 (im teenyalter.. ) .. also vor meiner Lizenz, hatte ich mal in der Bücherei ein Buch darüber ausgeliehen.. ein wenig geschmökert.. und dann mal ein einfaches Netz zur Mustererkennung nach programmiert.
    Das wars.. seit dem nix mehr.

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    Neuronale Netze haben die Eigenschaft sich ihr Wissen selbststaendig zu erweitern (lernen). Man macht dies, indem man sehr viel Beispielmaterial zur Verfuegung stellt und die Software verarbeitet diese und modifiziert ihr Verhalten selbst. Man muss also dies nicht selbst programmieren.


    Also ich bin nur soweit gekommen, das es es ne Trainingsphase gab.. und dann der "normal betrieb"..
    Und das die "Grundkonfiguration" wichtig ist.. das ist noch hängen geblieben..
    Ich meine sogar gelesen zu haben.. wenn da zu viele Neuronen in einem "einfachen Netz" werkeln.. dann ist das ganze dann so intelligent, das Dir das Netz sogar den Stinkefinger zeigt ! ;)

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    Dein Beispiel mit Google ... da bin ich nicht so sicher. Nachdem fueher grammatikbasierte Systeme bevorugt wurden (Systran, Metal, ...) arbeitet, man heute "brute force" wohl bevorzugt mit Patterns die aus vorhandenem Material extrahiert und statistisch verarbeitet werden. Sicher :thumbup: das ist auch Training und die Alghorithmen veraendern sich entsprechend.


    Kann sein..
    Irgendwann hatte ich auch mal was "Evolutionären Algorithmen" mal was gelesen.. aber da war ich dann schon im Job... und war wegen meiner Auswertungen der Liebling des Außendienst..
    Mit ein wenig Statistik konnte ich aber auch schon da vorhersagen treffen, wann ein Kunde eigentlich wieder kaufen müsste.

    Verschiedene KI-Ansätze gegeneinander antreten zu lassen.. das wäre spannend.

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    Ich schick mal meinen Hund ohne Maus vorbei: Mal sehen, ob Deine Katzenklappe geschlossen bleibt :cursing:


    Paula.. der Hund einer Nachbarin wird sicher auch für ein Photoshooting herhalten müssen.. ;)
    Der Hintergrund ist der : Mein Lieblingsnachbar, der ist so gut domesitziert, das ich egal, wann ich nach hause komme, bei ihm klingeln soll, wenn eine Katze im Flur ist.
    Bin ich zu hause, und ein anderer lässt sie rein.. dann mauzt sie rum.. und ich höre das, weil meine Wohnung näher am Treppenhaus ist, als sein Schlafzimmer..
    (und ich habe dem Vieh nicht ohne Grund den Spitznamen "Amy Whinehouse" gegeben.. )
    Also rufe ich ihn Nachts an: Er:"waaaass"... ich : "Katze.... " Er : "ok..... "
    Dann geht die Tür auf.. und das ganze passiert dann noch mal um 0400 nur dann andersherum. Ich sag ja.. er wurde gut erzogen !
    Die viecher sind gechipt.. Funkende Katzen auf Langwelle also, kurz : Fazen.
    Blos ist es einen Riesen aufwand mit diesen winzigen Transpondern etwas reichweite zu erzielen.
    Und dann entdeckte ich eine Softwarelibary und ein Kollege auch noch ein gute Beispiel... mit der man im statt km Band Bereich im nm Band (denke.. so um die 800nm werden es werden.. ) eine Katze detektieren kann.
    Yo !
    Gleichzeitig fallen mir dann noch weitere Ideen ein, für um einen anderen Freund zu helfen, etwas leichter seine Brötchen zu verdienen.
    Die nächste Woche also, werde ich also viel Spass haben ! (daneben gehe ich auch mal endlich mein QRM Problem mal an, damit ich auch zuhause mal zumindest auf KW lauschen kann.. )

    Und genau deswegen finde ich die Diskussion gut.. weil ich habe es schon oft erlebt, das ich Dinge die ich mir Privat angeeignet hatte ( z.B. 94 TCPIP over AX25) später auch im Beruf nutzen konnte (Systemadmin).
    (und in der Ausbildung habe ich mit dem "Selbstgebauten Drahtlosen Internet" ein wenig später meinem "Lieblingslehrer" Respekt eingeflößt... er dachte doch tatsächlich.. er wäre in der Schule der erste der sich mit TCPIP beschäftigt.... *kicher*)

    Und bei diesem Thema..da sehe ich auch viel Potential für Spiel Spass und Schokolade.. äh.. Lernspass...
    ...ich stelle mir wirklich ne art "Robo-Cup" auf den CW-Bändern vor.
    Wo unterschiedliche Programme gegeneinander und gegen Menschen antreten.
    Um dann hinterher .. z.B. alte CW Hasen mit jungen Programmieren darüber diskutieren, was man verbessern könnte.. ;)
    (und ich vermute mal.. nach über 100 Stunden tüfteln am Programm.. kann der Programmierer hinterher auch CW alleine dekodieren.. ;) )

  • Hallo Jan,


    google mal "neuronal networks signal processing", da wird Dir jede Menge geboten.
    http://www.codeproject.com/Articles/16419…ginners-Part-of

    Die neuere Diskussion erfolgt unter dem Begriff machine learning. O'Reilliy hat dort gute Buecher fuer die auch in Python ausgefuchste Bibliotheken zur Verfuegung stehen:
    http://www.oreilly.de/cgi-bin/perlfe…achine+learning


    Ich will die Hunde und Katzen nicht weiter breittreten und die Roboter, die Fussball spielen etc. arbeiten mit solcher Software. Ein letztes Beispiel sei mir gegoennt (Wie immer Musik). Im Programm Tonica http://www.capella.de/de/index.cfm/p…-tonica-fugata/ werden vom Autor neuronale Netze eingesetzt. Man kann der Software neue Stile beibringen, indem man diese mit Musik eines anderen Stils fuettert. Das funktioniert ganz gut. Die Software erkennt typische Melodieverlaeufe, Harmoniefolgen und befolgt die Regeln des Kontrapunktes. So wurden sogar Jazzstile antrainiert. Die urspruengliche Dissertation des Autors kann gegen geringe Gebuehr auch im Netz bezogen werden (Dominik Hoernel: Lernen musikalischer Strukturen und Stile mit neuronalen Netzen)

    Aber jetzt zurueck an die Taste.

    73 de Hajo

  • Danke für die Literaturtips !

    Ich denke auf die Bücher werde ich demnächst mal einen besonderen Blick mal werfen.

    Jetzt muss ich aber wieder ran an die TasteN ;)

  • Hallo,

    durch Zufall bin ich über einen alten Artikel gestolpert und habe ihn mit dem künstlichen Intelligenz Hype unserer Tage verglichen.

    Ergebnis: Irgendjemand hat den Kram ausgegraben, nicht weiter entwickelt, auf eine neue schnelle Maschine postiert, neu verpackt und das Wunder ist geschehen: Die Verwandlung von Nichts in Fortschritt.

    Ich bin immer wieder erstaunt: Die eigentliche Gefahr liegt nicht an den intelligenten Algorithmen, die nur statistische Verfahren sind, sondern an der Abgabe der Verantwortung für Entscheidungen der AI, die nicht mehr menschengesteuert, sondern regelbasiert maschinengesteuert, aber durch die Trainingsmengen nicht mehr überschaubar = haftbar sind.

    Und das ganze nennt sich Fortschritt.

    Hajo

    PS: Auf meine ursprüngliche Frage: "Lassen sich Ostinato-Bässe automatisch harmonisieren (ja) und melodisch aufwerten?" habe ich noch keine Antwort gefunden, da ich im falschen Forum gelandet bin.

    PPS: Der Vollständigkeitshalber: Die Weiterentwicklung der automatischen CW-Dekodierung durch Software ist wohl nicht weiter verfolgt worden.

    Edited once, last by dl1sdz (March 5, 2023 at 9:55 AM).

  • Die Weiterentwicklung der automatischen CW-Dekodierung durch Software ist wohl nicht weiter verfolgt worden.

    Hallo HaJo DL1SDZ,

    vielen 'Normalo'-QRPern dreht's bei derartiger Thematik vielleicht den Magen um.

    Trotzdem wirf mal einen Blick auf die Webseite von OE6JBG (auch hier im Forum) .

    Code
    http://www.jbergsmann.at/cw-synchronisiert.htm

    Möglicherweise sind seine Überlegungen ein Baustein in die gewiesene Richtung.

    Gruß von Jürgen DL2JMB

    Edited 2 times, last by DL2JMB: Schreibfehler (March 5, 2023 at 6:24 PM).

  • Das "my" und das "is" sind so überflüssig wie nix anderes!

    Meist ist das ganze "my ant is zzz" ueberfluessig. Wer will das denn so dringend wissen? Oder wx oder was immer. Die besten QSOs sind IMHO die, wo es gleich richtig losgeht wie "bn B737 pilot til 09 then homebrewer mostly ipa", "wl bbq salmon tonite" oder "bldg sota rig nw". Ergibt viel Gespraechsstoff. Ich versuche immer, nach rst, op und qth in diese Richtung zu gehen. In rund 30% der Faelle funktioniert das auch, auf 30m oder spaet abends auf 80m sind es >50%.

    73, Joerg

  • Moin Juergen,

    Dabei meinte ich nur die CW QSOs. Duedelfunk ... aehm FT8 mache ich nicht. Die restlichen 50% sind Standard-QSOs. RST, Name, QTH, wenn's hoch kommt noch Rig und Antenne und vielleicht noch Wetter, dann tnx fer nice qso, 73. Ich mag eben Kloens lieber. Wenn der oder die andere einen Computer benutzt, ist das fuer mich ok. Man weiss anfangs nie, warum. Bei einem war es schlicht Arthritis, die Schmerzen waren am Paddle zu stark geworden. Eine YL sagte ganz offen, sie haette mal 30wpm gekonnt und sei zu faul zum CW Wieder-Erlernen. Wir hatten trotzdem eine halbe Stunde Kloenschnack. Es ist auch nicht einfach. Ich habe zwei Jahre gebraucht, um wieder auf Zack zu kommen, derzeit 24wpm.

    73, Joerg

  • Hello!

    Ich find CW am Compi zu machen abwegig, dann ehrlich RTTY oder FT8 nutzen. Ich nutze aber gelegentlich einen Decoder am Streichelphone um nicht all zu oft nachfragen zu müssen, weil ich noch rasch ermüde beim Hören. Die Jagt nach hohen Geschwindigkeiten verschreckt viele Neueinsteiger oder Rückkehrer. Die erfahrenen Telegraphisten verbauen sich durch konsequentes ignorieren langsamer Partner oder gar QRS Bitten das Nachwachsen weiterer QSO Partner. Vom Hören her meine ich daß da viele PCs geben, so langes extrem regelmäßiges schnelles fehlerfreies Geben ist unplausibel. Menschen machen gelegentlich Fehler. Das kann zu QRQ QSOs führen die zwischen 2 PCs gemacht werden - will ich das?

    Zur Sache CW besser am Compi zu decodiere, das finde ich durchaus interessant. Sowohl technisch als auch für die Weiterentwicklung unseres Hobbys - so man das nicht missbraucht. Ich denke da an Skimmer die ja irgendwie die Rufzeichen erkennen müssen um RBN und ähnliches zu befüllen.

    -AH-

  • Hallo,

    für mich ist die CW-Dekodierung mehr eine intellektuelle Spielerei, denn eine praktische Nutzanwendung. Früher ging die Entwicklung solcher Software meist von einer "closed world assumption" aus. Implizit glaubte man, dass Probleme beherrschbar wären, wenn man sich in einem geschlossenen System befindet, in dem alle Parameter bekannt sind. (Dies ist beim Sprach-/ Wissensumfang von CW bekanntermaßen nicht der Fall.)

    Doch haben mich in der letzten Zeit Hinweise zum Zweifeln gebracht, in der eingeschränkte Problemlösungen auf die Wirklichkeit losgelassen wurden. Zum Beispiel Autonomes Fahren und ein wenig bremsen.

    Solche Fehler passieren, wenn z.B. Assistenzsysteme durch selbstlernende Software trainiert werden. Diese bekommt eine große Anzahl an Fällen zur Analyse vorgelegt, deren Inhalt ob der Menge kein Mensch überprüfen kann. So finden sich dort auch "falsche" Hinweise. Die Hersteller können bei Fehlverhalten ihrer Systeme daher keine Haftung übernehmen, da sie keine Kontrolle über das Lernmaterial haben.

    So ärgere ich mich über Artikel die u.a. im Wirtschafts-/Finanzteil der FAZ/NZZ/SDZ, ... stehen, geschrieben von Journalisten, die keine Ahnung haben, aber die KI als nächstes großes Abenteuer deklarieren, in das investiert werden muss.

    Die Allmachtsphantasien von Investoren in Spielsysteme, sollten, wie es u.a. der CCC versucht, genauer beobachtet werden.

    Hajo

  • Das Problem bei der ganzen Sache ist, dass Stand heute alles nur Machine Learning auf Big Data ist, keine KI - jedenfalls nicht das, was ich unter künstlicher Intelligenz verstehe.

    ChatGPT ist ein mächtiges System, die generierten Outputs sind überraschend gut (positiv wie negativ), aber ChatGPT ist eine trainierte Wissensdatenbank. ML@BigData.

    Das nützliche und überraschende an den Systemen ist, dass sie in bestimmten Nischen Dinge leisten können, die wir Menschen nicht in so kurzer Zeit und derartiger Qualität liefern können.

    "Erzeuge ein Bild mit einer Katze im Smoking fliegend auf einer dreischwänzigen Gemüsegurke mit Touch-Panel im Stil von Auguste Renoir". Mensch müßte neben der künstlerischen Begabung und dem Studium der Maltechnik von Renoir für die konkrete Umsetzung alles verinnerlichen und nach $TIME gäbe es den ersten Entwurf. Maschine - ENTER - fertig ... Wow! Lustig, dass nun plötzlich Diskussionen beginnen über mögliche Urheberrechtsverletzungen, weil das so entstandene Werk eines System Stilmittel eines noch lebenden Künstlers enthielt. Aber bedingt eine Urheberrechtsverletzung nicht ein bewußtes, kognitiv oder mindestens fahrlässig getriebenes Handeln? Aktuell ist da kein Kontext, kein Bewußtsein, just pattern&match.

    Entsprechend trainierte Systeme können in einer fließenden Crowd von Menschen die eine Person markieren, die sich gleich oder auch in 50m auf die Schienen stürzen will. Mensch läßt sich ablenken von Äußerlichkeiten. Maschine, gefüttert mit den passenden Trainingsdaten, überschaubar vielen Inputs und hinreichenden Trainingszyklen liefert gute Ergebnisse, siehe UK.

    Die Gegenbeispiele sind z.B. racial profiling in den USA, wo der geneigte Beobachter irgendwann feststellt, dass das System nicht potentielle Verbrecher findet, sondern Menschen mit dunkler Hautfarbe. Oder der Testlauf automatisierter Gesichtserkennung in Berlin-Südkreuz, der im Ergebnis statistisch ~10^3 Fehlalarme pro Tag lieferte.

    Die Systeme können nachahmen, subsumieren, haben aber nicht die Spur des Kontextes. Lustigerweise lassen wir Menschen uns relativ leicht damit überlisten/überzeugen. Der Einsteiger war Joseph Weizenbaum ELIZA, heute sind es dann realtime DeepFakes oder TikToks neuer Video-Beautifier.

    Was bis hier erreicht ist, ist schon ziemlich umwerfend, ohne Frage. Aber es ist Stand heute eben keine kreative, schließende, denkende, verstehende Intelligenz, sondern nur eine Art ziemlich großer Almanach, der sich auch noch gewählt ausdrücken kann. ML@BigData.

    Und: Wenn dann politische Entscheider einen neuen Hype ausrufen, wie zuletzt bei Block Chain und Cloud, bekomme ich Gänsehaut unter den Fußsohlen. Ohne Verstand dessen, was dahinter steckt, werden sie typischerweise erst kritisch, wenn ihr eigenes Gesicht in einer von einem DeepFake Algorithmus generierten P0rn-Sequenz auftaucht oder mit ML@BigData Abstimmungergebnisse oder Details des privaten Umfelds öffentlich werden.

    ML@BigData Systeme geben die Möglichkeit, Hirnschmalz und Lebenszeit für schaffende und sinngebende Dinge zu verwenden. Was die Befürchtung Prüfender betrifft, dass Arbeiten und Texte zukünftig von ChatGPT geschrieben werden: Macht mündliche Prüfungen! Ich will doch wissen, ob mein Gegenüber die Problem-Domäne erfaßt hat und mit ihr arbeiten kann.

    Von der Frage, ob Androiden von elektrischen Schafen träumen, sind wir jedenfalls noch weit entfernt.

    vy73

    Thilo

    Edited once, last by DL7AME (March 7, 2023 at 11:12 PM).