Mustererkennung:

Gemäß Peter Hofstätter lässt sich Intelligenz als die Fähigkeit, Redundanzen aufzufinden, charakterisieren. Zwei Fehler können sich nun ereignen: Es kann mehr Redundanz / mehr Regelmäßigkeit vermutet werden als vorliegt. Es kann weniger Redundanz / weniger Regelmäßigkeit vermutet werden als vorliegt. 

Z.B.: Ein Fläche von 1000 mal 1000 Pixeln. Die Farbe der Pixel (schwarz bzw. weiß) wird für alle Pixel per Wurf mit einer fairen Münze festgelegt. Anschließend werden zufällig 1000 Pixel abgedeckt und eine Person hat die Farbe der Pixel zu erraten. Auf der Fläche lassen sich nun teilweise Anhäufungen von Pixeln, lassen sich gewisse Pixelstrukturen erkennen. Interessant ist aber, dass diese Anhäufungen bzw. diese Strukturen keinerlei Information über die Färbung der zugedeckten Pixel enthalten. D.h., wenn wir bereits darüber informiert sind, dass schwarze und weiße Pixel etwa gleichhäufig vorkommen, erhöht sich der Rateerfolg keineswegs, wenn wir die Farbausprägungen der 999 000 vorhandendenen Pixel genauestens studieren. Das Umfeld eines zugedeckten Pixels enthält keine Information über die Färbung des zugedeckten Pixels. Es könnte sich jemand aber nun die Arbeit machen, vorhandene Pixelstrukturen genauestens zu studieren, um auf die Farbbeschaffenheit der zugedeckten Pixel zu schließen. Solch eine Person würde in zufällig entstandene Pixelstrukturen eine Regelmäßigkeit hineindeuten. Würde das Rauschen als Muster interpretieren.

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Die zwei Fehler:

(A) ein Rauschen als Muster zu interpretieren
(B) ein Muster als Rauschen zu interpretieren