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So lernt die A.I. - Teil 2
Ein wichtiges Merkmal der Artificial Intelligence ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, kann die A.I. den besten Algorithmus für die Lösung einer Aufgabe selber lernen. Das Zauberwort heisst Deep Learning. Die theoretischen und methodischen Grundlagen dazu, stammen aus der wissenschaftlichen Entwicklung von neuronalen Netzen. Die Begriffe Neuronale Netze und Deep Learning etablieren sich zusehends als Synonym für maschinelles Lernen und Artificial Intelligence.
Artificial Neural Network - ein Abbild des Gehirns?
Artificial Neural Network, ANN (deutsch Künstliches Neuronales Netz, kurz: KNN), sind Netze aus künstlichen Neuronen. Synonym zu Artificial Neural Network / Künstliche neuronale Netzwerke werden Neural Network und neuronales Netz verwendet. Sie sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik und stellen einen Zweig der Artifiacial Intelligence dar. Ein neuronales Netz hat, ebenso wie die künstlichen Neuronen, ein biologisches Vorbild. Man stellt sie den natürlichen neuronalen Netzen gegenüber, welche Nervenzellvernetzungen im Gehirn und im Rückenmark bilden. Doch geht es mehr um eine Abstraktion (Modellbildung) von Informationsverarbeitung und weniger um das Nachbilden biologischer neuronaler Netze, was eher Gegenstand der Computational Neuroscience ist.
Die Neuronen und Schichten sind entscheidend
In einem neuronalem Netz bezeichnet die Topologie die Struktur des Netzes. Damit ist im Allgemeinen gemeint, wie viele künstliche Neuronen sich auf wie vielen Layers (deutsch Schichten) befinden, und wie diese miteinander verbunden sind. Künstliche Neuronen können auf vielfältige Weise zu einemArtificial Neural Network verbunden werden. Dabei werden Neuronen bei vielen Modellen in hintereinander liegenden Layers angeordnet; bei einem Netz mit nur einer trainierbaren Neuronenschicht spricht man von einem einschichtigen Netz.
Die Abbildung oben zeigt ein typisches, aus drei Schichten (Layer) bestehendes, neuronales Netz. Die Schichten werden in Input- Hidden- und Output-Layer unterschieden. Jedes Neuron des Netzes verarbeitet die ankommenden Eingaben zu einer Ausgabe. Diese Ausgabe wird dann mit anderen Neuronen verknüpft. Die Informationen gelangen über die Eingangsschicht in das Netz hinein. Alle Schichten des Netzes verarbeiten diese Signale, bis sie den Output-Layer erreichen.
Ein künstliches Neuron greift den anatomische Aufbau eines biologischen Neurons auf. Wobei die Dendriten (Input), Zellkern (Kalkulation) und Axion (Output) "simuliert" wird.
Im Verbund bilden die einzelnen Neuronen das neuronale Netz. Die einzelnen Neuronen kommunizieren über die Synapsen (Informationsübergänge Axion->Dendriten).
Übung macht den Meister
Bevor ein neuronales Netz für die vorgesehen Problemstellung oder Aufgabe verwendbar ist, muss es zunächst trainiert werden. Anhand von vorgegebenem Lernmaterial und Lernregeln gewichtet das neuronale Netz die Verbindungen der Neuronen, bis es eine bestimmte „Intelligenz“ entwickelt hat. Die Lernregeln geben vor, wie das Lernmaterial das neuronale Netz verändert. Grundsätzlich kann zwischen dem überwachten Lernen und dem unüberwachten Lernen unterschieden werden. Beim überwachten Lernen wird ein konkretes Ergebnis für die unterschiedlichen Eingabemöglichkeiten vorgegeben. Anhand des ständigen Vergleichs zwischen Soll- und Ist-Ergebnis lernt das Netz die Neuronen passend zu verknüpfen. Unbeaufsichtigtes Lernen gibt kein Ergebnis vor. Der Lernvorgang basiert alleine auf den Informationen der vielen verschiedenen eingegebenen Muster. Das neuronale Netz nimmt die Veränderungen nur anhand der Eingabemuster vor. Hierfür existieren verschiedene Lernregeln wie die adaptive Resonanztheorie oder die Hebbsche Lernregel.
Deep Learning
Die meisten Deep-Learning-Methoden nutzen Architekturen in Form von neuronalen Netzen. Deshalb werden Deep-Learning-Modelle häufig als tiefe neuronale Netze bezeichnet. Der Begriff „Deep“ bezieht sich im Allgemeinen auf die Anzahl Hidden-Layers (verborgene Schichten) des neuronalen Netzes. Herkömmliche neuronale Netze enthalten nur 2 bis 3 Hidden-Layers, während tiefe Netze bis zu 150 Layers enthalten. Die Fähigkeit der Netze, zu "denken" und zu "lernen", steigt kontinuierlich, je mehr Daten verarbeitet werden.
Abgrenzung Deep Learning und Machine Learning
Deep Learning ist zwar ein Teilbereich des Machine Learning, lässt sich aber dennoch gut vom Konzept Machine Learning abgrenzen. Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass bei Machine Learning der Mensch in die Analyse der Daten und den eigentlichen Entscheidungsprozess eingreift. Beim Deep Learning sorgt der Mensch lediglich dafür, dass die Informationen für das Lernen bereitstehen und die Prozesse dokumentiert sind. Die eigentliche Analyse und das Ableiten von Prognosen oder Entscheidungen wird vom System durchgeführt. Der Mensch hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse des Lernprozesses. Es lässt sich im Nachhinein nicht mehr vollständig zurückverfolgen, auf Basis welcher Muster das System eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Zudem werden die Entscheidungen ständig hinterfragt und die Entscheidungsregeln selbstständig optimiert.