Uit de geschiedenis en uit vele bronnen, blijkt dat bij bijvoorbeeld wetenschap, literatuur, kunst en muziek de meest interessante resultaten het gevolg zijn van allerhande toevalligheden. Dit wordt aangeduid met de term serendipiteit. Serendipiteit is dan de kunst van het vinden van iets waardevols, terwijl je daar niet naar op zoek bent. Maar het houdt wel in dat het belangrijk is om alert te zijn en open te staan voor toevalligheden en signalen. Het SerendipiteitSpel laat spelers op speelse wijze ervaren dat de belangrijkste ontdekkingen in het leven, in loopbanen, in relaties, niet gepland zijn. Maar zijn ze toevallig? Of kun je het toeval leren te ontdekken voordat het je toe valt?
Many attempts have been made to build an artificial brain. This paper aims to contribute to the conceptualization of an artificial learning system that functionally resembles an organic brain in a number of important neuropsychological aspects. Probably the techniques (algorithms) required are already available in various fields of artificial intelligence. However, the question is how to combine those techniques. The combination of truly autonomous learning, in which "accidental" findings (serendipity) can be used without supervision, with supervised learning from both the surrounding and previous knowledge, is still very challenging. In the event of changed circumstances, network models that can not utilize previously acquired knowledge must be completely reset, while in representation-driven networks, new formation will remain outside the scope, as we will argue. In this paper considerations to make artificial learning functionally similar to organic learning, and the type of algorithm that is necessary in the different hierarchical layers of the brain are discussed. To this end, algorithms are divided into two types: conditional algorithms (CA) and completely unsupervised learning. It is argued that in a conceptualisation of an artificial device that is functional similar to an organic learning system, both conditional learning (by applying CA’s), and non-conditional (supervised) learning must be applied.
MULTIFILE