Ein neuronales Netz ist ein Modell des maschinellen Lernens und damit ein Kernbereich der Künstlichen Intelligenz. Doch was sind neuronale Netze genau und wie funktionieren sie?
Das menschliche Gehirn dient in vielerlei Hinsicht als Vorbild für Künstliche Intelligenz. Vor allem seine neuronale Struktur kommt bei KI-Methoden wie Deep Learning zum Einsatz.
Neuronale Netze sind eine Art von Algorithmen des maschinellen Lernens, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind.
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KI: Was sind neuronale Netze?
Das menschliche Gehirn ist ein hochkomplexes Organ, das aus Milliarden von Nervenzellen, also Neuronen, besteht. Die Forschung geht derzeit davon aus, dass ein menschliches Gehirn etwa 86 Milliarden Neuronen vereint. Sie sind über Synapsen miteinander verbunden und tauschen elektrische und chemische Signale aus. Diese Vorgänge bilden die Grundlage für das menschliche Denken.
Die Künstliche Intelligenz hat sich dieses hochkomplexe Organ als Vorbild genommen. Ihre neuronalen Netze bestehen nicht aus biologischen, sondern aus künstlichen Neuronen, die in mehreren Schichten organisiert und miteinander verbunden sind.
In der KI kommen neuronale Netze aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit vor allem für sehr komplexe Aufgaben zum Einsatz. Das können Bild- oder Spracherkennungen, aber auch eine natürliche Sprachverarbeitung sein.
Wie ist ein solches Netz aufgebaut?
Neuronale Netze verarbeiten Informationen schichtweise und bestehen typischerweise aus drei Schichten: dem Input Layer, den Hidden Layers und dem Output Layer. Sie können mittels Training lernen, Muster zu erkennen und komplexe Probleme zu lösen.
Im Input Layer, der Eingabeschicht, nimmt ein neuronales Netz dabei die Rohdaten auf. Das können beispielsweise die Wörter eines eingegebenen Textes oder die Pixelwerte eines Bildes sein.
In den verborgenen Schichten, den Hidden Layers, kommen die künstlichen Neuronen zum Einsatz. Diese führen mathematische Berechnungen durch. Es wird entschieden, welche Neuronen aktiviert werden und wie stark ein Signal weitergegeben wird.
Die Ausgabeschicht, also der Output Layer, ist das, was Nutzer von ChatGPT und Co. beispielsweise auf eine Frage als Antwort erhalten. Diese Schicht enthält das Endergebnis der Berechnung.
Wie unterscheiden sich neuronale Netze vom menschlichen Gehirn?
Neuronale Netze sind zwar vom menschlichen Gehirn inspiriert, verfügen aber über weitaus weniger Flexibilität und Effizienz. Sie können spezifischen Aufgaben wie die Bilderkennung bereits besser als der Mensch lösen. Allerdings fehlt ihnen ein echtes Bewusstsein sowie die Fähigkeit für kreative Problemlösungen.
Das menschliche Gehirn und neuronale Netze ähneln sich in ihrer auf Neuronen basierenden Struktur. Beide Systeme können sich durch Training oder Lernen anpassen. Außerdem können beide komplexe Muster in Daten erkennen.
Neuronale Netzen fehlt es allerdings an Flexibilität. Während das menschliche Gehirn hochgradig vernetzt, flexibel und anpassungsfähig ist, ist der Aufbau von neuronalen Netzen strikt an die Schichtstruktur gebunden.
Auch bei der Energieeffizienz ist das menschliche Gehirn den neuronalen Netzen voraus. Denn diese erfordern oft enorme Rechenleistung und sehr viel Energie. Das gilt auch für die Lernweise. Denn während das menschliche Gehirn bereits aus wenigen Beispielen intuitiv lernen kann, benötigen neuronale Netze riesige Datenmengen für ihr Training.
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