The advent of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) bring human-AI interaction to the forefront of HCI research. This paper argues that games are an ideal domain for studying and experimenting with how humans interact with AI. Through a systematic
in der Gegenwart. Einleitung i. Utopie Und dystopie als probleM der ForschUng Und ihrer grenzen heUte gaBriel motzkin Utopie, Dystopie und Evolution FriedricH Balke Michel Foucault und die Möglichkeiten eines Denkens in der »Leere des verschwundenen Menschen« matHiaS löWe Utopie versus Anthropologie. Konstellationen eines Konflikts um 1800 und heute ii. grUndlegUngen des Utopischen Möglichkeitsdenkens arBogaSt ScHmitt Der Staat als Möglichkeitsraum individueller Selbstentfaltung bei Platon klauS l. BergHaHn Möglichkeit als Kategorie der Philosophie, Politik und Dichtung in Ernst Blochs Das Prinzip Hoffnung ViVian liSka Sprache und Gesetz im Messianismus Walter Benjamins und Giorgio Agambens martin rouSSel Möglichkeitsdenken. Utopie, Dystopie und Lektüre in Robert Musils Der Mann ohne Eigenschaften unter dem Förderkennzeichen 01UK0905. Die Verantwortung für den Inhalt der Veröffentlichung liegt bei den Autoren. Bibliografische Informationen der Deutschen Nationalbibliothek: Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen National biblio grafie; detaillierte Daten sind im Internet über www.dnb.dnb.de abrufbar. Alle Rechte, auch die des auszugweisen Nachdrucks, der fotomechanischen Wiedergabe und der Übersetzung vorbehalten. Dies betrifft auch die Verviel fältigung und Übertragung einzelner Textabschnitte, Zeichnungen oder Bilder durch alle Verfahren wie Speicherung und Übertragung auf Papier, Transpa rente, Filme, Bänder, Platten und andere Medien, soweit es nicht § 53 und 54 UrhG ausdrücklich gestatten.
In this paper, we introduce a novel combination of Bayesian Models (BMs) and Neural Networks (NNs) for making predictions with a minimum expected risk. Our approach combines the best of both worlds, the data efficiency and interpretability of a BM with the speed of a NN. For a BM, making predictions with the lowest expected loss requires integrating over the posterior distribution. In cases for which exact inference of the posterior predictive distribution is intractable, approximation methods are typically applied, e.g. Monte Carlo (MC) simulation. The more samples, the higher the accuracy -but at the expense of increased computational cost. Our approach removes the need for iterative MC simulation on the CPU at prediction time. In brief, it works by fitting a NN to synthetic data generated using the BM. In a single feed-forward pass of the NN, it gives a set of pointwise approximations to the BM's posterior predictive distribution for a given observation. We achieve risk minimized predictions significantly faster than standard methods with a negligible loss on the testing dataset. We combine this approach with Active Learning (AL) to minimize the amount of data required for fitting the NN. This is done by iteratively labeling more data in regions with high predictive uncertainty of the NN.
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