Widerspruch alg ii bescheid Muster

15th August 2020 Off By admin

Paradoxe, die nicht auf einem versteckten Fehler beruhen, treten in der Regel am Rande des Kontexts oder der Sprache auf und erfordern eine Erweiterung des Kontexts oder der Sprache, um ihre paradoxe Qualität zu verlieren. Paradoxien, die sich aus scheinbar verständlichen Sprachgebrauchen ergeben, sind für Logiker und Philosophen oft von Interesse. “Dieser Satz ist falsch” ist ein Beispiel für das bekannte Lügnerparadoxon: Es ist ein Satz, der nicht konsequent als wahr oder falsch interpretiert werden kann, denn wenn er als falsch bekannt ist, dann kann man daraus schließen, dass er wahr sein muss, und wenn er als wahr bekannt ist, dann kann man daraus schließen, dass er falsch sein muss. Russells Paradoxon, das zeigt, dass die Vorstellung vom Satz all jener Sets, die sich selbst nicht enthalten, zu einem Widerspruch führt, war entscheidend für die Entwicklung der modernen Logik und Der Satztheorie. [9] Eine weitere gängige Methode ist die des indirekten Beweises, auch bekannt als Beweis durch reductio ad absurdum. (Eine ausführlichere Diskussion finden Sie im Artikel über reductio ad absurdum in der Enzyklopädie.) In einem indirekten Beweis (kurz: IP) wollen wir nachweisen, dass ein bestimmter Wff auf der Grundlage der Prämissen falsch ist. Auch hier nutzen wir eine Unterleitung; hier gehen wir zunächst davon aus, dass wir das Gegenteil von dem annehmen, was wir zu beweisen versuchen, das heißt, wir gehen davon aus, dass der wff wahr ist. Wenn wir auf der Grundlage dieser Annahme einen offensichtlichen Widerspruch nachweisen können, d. h. eine Formanweisung, können wir schlussfolgern, dass die angenommene Aussage falsch sein muss, denn alles, was zu einem Widerspruch führt, muss falsch sein.

Wir verwenden ein Think-Aloud-Protokoll, um den kognitiven Prozess und den Inhalt einer Problemlösungsstrategie besser zu verstehen, während der Experte seine Entscheidungen reflektiert. Dies ist eine häufig verwendete Technik, die erfolgreich in den Bereichen Mensch-Computer-Interaktion und Informationssysteme angewendet wurde [36]. Wir protokollieren die Verbalisierung und schreiben sie entsprechend auf [5], was in erster Linie der Wissensextraktion dient, um Expertenwissen zugänglich zu machen. Im Kontext der Informatik und der IS-Forschung ist die Verwendung von Think-Aloud-Protokollen im Interface-Design effektiv, um sowohl den Ansatz eines Benutzers für eine Aufgabe zu erfassen, als auch, warum Probleme auftreten, wenn Benutzer mit Computersystemen interagieren [34]. Abbildung 1 zeigt den Versuchsaufbau. In der Tat ähnelt dies sehr den Ideen, die im Bereich der ML dargestellt werden, wo ein Algorithmus sich selbst trainiert, seine eigene Fehlerrate in der Aufgabe berechnet, die er ausführen soll, und kontinuierlich versucht, seine eigenen Fähigkeiten zu optimieren. Während sich neue Muster von Massentrainingsalgorithmen wie Human-in-the-Loop oder interaktives maschinelles Lernen [1] entwickelt haben, die menschliches Urteilsvermögen nutzen, um Algorithmen zu zeigen, wo ihre Fehler liegen, scheinen wir zunehmend zu akzeptieren, dass Algorithmen Fehler machen müssen, um besser zu werden.