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Künstliche neuronale Netzwerke (KNN) sind eine Art von Software, die sich von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspirieren lassen. Dementsprechend fallen sie nicht nur in die Wissenschaft der Informatik, sondern wie Roboter oder Flugzeuge auch in das Feld der Bionik, bei der natürliche Phänomene durch Technologie nachgebildet werden.
Künstliche neuronale Netzwerke bestehen aus vielen kleinen Einheiten, die (künstliche) Neuronen genannt werden, und die miteinander verbunden sind. Natürliche Neuronen sind etwa Gehirnzellen, von denen ein natürliches Gehirn fast 90 Milliarden hat. Diese Gehirnzellen bzw. Nervenzellen sind zu einem großen Teil untereinander verbunden, um so schnell Informationen auszutauschen. Entsprechend ist der Wunschzustand eines KNNs eine hohe Zahl an künstlichen Neuronen mit entsprechend vielen Verbindungen untereinander, um so die Fähigkeit zur Informationsverarbeitung zu steigern.
KNNs können aus Daten lernen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Sie werden für viele verschiedene Anwendungen eingesetzt, wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, autonomes Fahren oder medizinische Diagnose.
Wie ist ein KNN aufgebaut?
Ein KNN besteht aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die jeweils eine bestimmte Funktion haben. Die erste Schicht heißt Eingabeschicht (Input Layer) und nimmt die Daten auf, die das KNN verarbeiten soll. Die letzte Schicht heißt Ausgabeschicht (Output Layer) und gibt das Ergebnis des KNN aus. Dazwischen gibt es eine oder mehrere verborgene Schichten (Hidden Layers), die die Daten verarbeiten und weiterleiten.
Jedes künstliche Neuron in einer Schicht ist im Optimalfall mit allen Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Diese Verbindungen haben jeweils ein Gewicht, das angibt, wie stark das Signal von einem Neuron zum anderen übertragen wird. Die Gewichte sind die wichtigsten Parameter eines KNNs, denn sie bestimmen, wie das KNN lernt und funktioniert.
Wie funktioniert ein KNN?
Ein KNN funktioniert in zwei Phasen: Lernen und Anwenden.
In der Lernphase passt das KNN seine Gewichte an, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Dazu benötigt es Trainingsdaten, die aus Eingaben und den dazugehörigen erwarteten Ausgaben bestehen. Das KNN vergleicht seine Ausgaben mit den erwarteten Ausgaben und berechnet einen Fehlerwert, der angibt, wie gut oder schlecht das KNN abschneidet. Dann ändert es seine Gewichte so, dass der Fehlerwert kleiner wird. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das KNN eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat. Diese Genauigkeit kann jedoch praktisch nie bei 100 % liegen.
In der Anwendungsphase verwendet das KNN die gelernten Gewichte, um neue Daten zu verarbeiten. Dazu nimmt es eine Eingabe entgegen und leitet sie durch die verschiedenen Schichten weiter. Jedes Neuron berechnet einen Wert, der von den Werten der vorherigen Schicht und den Gewichten der Verbindungen abhängt. Dieser Wert wird dann durch eine Aktivierungsfunktion modifiziert, die bestimmt, ob das Neuron aktiv oder inaktiv ist. Die Aktivierungsfunktion kann verschiedene Formen haben, etwa eine lineare Funktion, eine Sigmoidfunktion oder eine ReLU-Funktion. Die Ausgabe des KNN ist der Wert des letzten Neurons in der Ausgabeschicht.
Welche Anwendungen gibt es für KNNs?
KNNs sind sehr vielseitig und können für viele verschiedene Aufgaben eingesetzt werden. Einige Beispiele sind:
- Bilderkennung: KNNs können Bilder analysieren und Objekte oder Gesichter darin erkennen oder klassifizieren. Zum Beispiel kann ein KNN einem Bild einen Namen geben oder sagen, ob es eine Katze oder einen Hund zeigt.
- Sprachverarbeitung: KNNs können Sprache verstehen und erzeugen. Zum Beispiel kann ein KNN gesprochene Wörter in Text umwandeln oder umgekehrt oder einen Text in einer anderen Sprache übersetzen. Bekanntestes Beispiel ist ChatGPT.
- Autonomes Fahren: KNNs können Fahrzeuge steuern. Zum Beispiel kann ein KNN die Umgebung wahrnehmen und Entscheidungen treffen, etwa wann zu bremsen oder abzubiegen ist.
- Medizinische Diagnose: KNNs können medizinische Daten auswerten und Krankheiten erkennen oder vorhersagen. Zum Beispiel kann ein KNN Röntgenbilder analysieren und Anomalien wie Tumore oder Frakturen finden, die menschlichen Ärzten entgehen könnten.
Fazit
Künstliche neuronale Netzwerke sind eine spannende und nützliche Technologie, die viele Bereiche unseres Lebens beeinflusst. Sie sind in der Lage, aus Daten zu lernen und komplexe Probleme zu lösen, die für uns Menschen schwer oder unmöglich wären – oder einfach nur umständlich oder unnötig. Sie haben aber auch ihre Grenzen und Herausforderungen, etwa die Interpretierbarkeit ihrer Entscheidungen oder die Sicherheit ihrer Anwendungen. Deshalb ist es wichtig, sich mit ihnen vertraut zu machen und sie verantwortungsvoll zu nutzen.