Neuronale Netze im Bereich der künstlichen Intelligenz

Die so genannten künstlichen neuronalen Netze sind ein wichtiges Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich hierbei um Netze bzw. Netzwerke aus künstlichen Neuronen, die quasi als Modelle der biologischen Vorbilder der Nervenzellen gelten. Ein künstliches neuronales Netz ist in der Lage, sehr komplexe Funktionen zu erfüllen, Aufgaben zu erlernen und Probleme zu lösen. Diese Netzwerke sind in der Lage, mehrere Eingaben zu verarbeiten und entsprechend zu reagieren. Im Wesentlichen bestehen solche Netze aus drei Schichten, der Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und der Ausgabeschicht.

Künstlichen neuronalen Netze (KNNs) sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden

Die künstlichen neuronalen Netze sind computerbasiert und eignen sich dazu, für diverse Problemstellungen und deren Lösungen eingesetzt zu werden. Vor allem sind dies solche Aufgaben, die für das menschliche Gehirn fast unmöglich zu lösen sind. Obwohl sie dem menschlichen Gehirn nachempfunden wurden, können sie auf bestimmte Bereiche angepasst werden und auf diese Weise komplexe Aufgaben erfüllen. Im Wesentlichen haben sie folgende Eigenschaften:

  • Der Aufbau setzt sich zusammen aus den Bereichen Eingabeschicht (Input Layer), verborgene Schicht (Hidden Layer) und einer Ausgabeschicht (Output Layer).
  • Die künstlich erstellten neuronalen Netze sind vielseitig einsetzbar, unter anderem für autonomes Fahren, verschiedene Warnsysteme, die Sprach- und Bilderkennung oder Analysen (beispielsweise im Bereich der Medizin).
  • Anhand von unterschiedlichen Datenquellen lassen sich Muster extrahieren und diese auf unbekannte Daten anwenden.
  • Auf diese Weise lassen sich datenbasiert Vorhersagen bzw. Prognosen für die Zukunft erstellen.
  • Die Netze sind sehr komplex und auf bestimmte Aufgabenbereiche angepasst.

Wofür werden künstliche neuronale Netze eingesetzt?

Eine der wichtigsten Aufgaben besteht darin, Informationen in einer Eingabeschicht aufzunehmen, diese in einer so genannten verborgenen Schicht zu verarbeiten sowie die daraus gewonnenen Informationen in einer Ausgabeschicht wieder verwertbar zu machen. Einige der Hauptanwendungen wurden bereits genannt. Die Datenquellen können aus Bildern, Geräuschen, Texten, Tabellen oder auch Zeitreihen bestehen. Mithilfe der künstlichen Intelligenz wird versucht, Muster aus den gewonnenen Daten zu gewinnen. Ein Beispiel wäre eine Wettervorhersage, in der aus den gewonnenen Wetterdaten Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden sollen. Außerdem lassen sich beispielsweise in Bildern Muster erkennen, um auf diese Weise aktuelle Bilder mit gespeicherten Bildern zu vergleichen, um Unregelmäßigkeiten aufzudecken.

Die drei Schichten des künstlichen neuronalen Netzwerks

Wie bereits erwähnt, werden durch so genannte Input-Neuronen Informationen aufgenommen und daraus gewonnene Informationen nach einer Verarbeitung durch eine verborgene Verarbeitungsschicht durch die Output-Neuronen wieder abgegeben. Hier sind einige Infos zu den einzelnen Schichten:

  • Die Eingabeschicht ist dazu da, das neuronale Netz mit den notwendigen Informationen zu versorgen. Dabei erfolgt die Dateneingabe gewichtet an die nächste Schicht. Dies bedeutet, dass lediglich die relevanten Informationen weiterverarbeitet werden.
  • Die verborgene Schicht befindet sich quasi in der Mitte und kann aus einer oder mehreren Ebenen bestehen. Hier erfolgt eine Weiterverarbeitung (weitere Gewichtung) der Informationen. Die Gewichtung findet in jeder Ebene dieser Schicht statt, dieser Prozess ist allerdings von außen nicht einsehbar.
  • Die Ausgabeschicht stellt die letzte Schicht in diesem System dar. Sie ist unmittelbar mit der letzten Ebene der verborgenen Schicht verknüpft und gibt die Ausgabeinformationen ab.

Vorteile und Anwendungsgebiete neuronaler Netze

Neuronale Netze sind ein sehr wichtiger Bestandteil bzw. ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Sie können große Mengen an unstrukturierten Daten sehr gut auswerten und die darin enthaltenen Muster finden. Im Prinzip funktioniert dies ähnlich wie beim menschlichen Gehirn, indem zum Beispiel aus Bildern oder Klängen die Daten herausgefiltert und weiterverarbeitet werden, die für das System wichtig sind. Der Name ist abgeleitet von den Nervenzellen im menschlichen Gehirn, die ebenfalls mithilfe von elektrischen Signalen Informationen weiterverarbeiten. Einer der Hauptvorteile dieser Systeme besteht darin, dass sie selbstständig lernen können, bis die gewünschten Ergebnisse erzielt werden. Die innerhalb der neuronalen Netze stattfindenden Vorgänge laufen dank moderner Computertechnologien sehr schnell ab, wodurch gerade in der letzten Zeit enorme Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz erzielt wurden, besonders im Zusammenhang mit den neuronalen Netzen. So gibt es bereits Systeme, die auf Bildern genau erkennen können, welche Objekte abgebildet sind. Besondere Bedeutung erhalten solche Systeme durch den Einsatz im Bereich der Datensicherheit. Hier sind sie in der Lage, abnormale Muster in Form von unerlaubten Bildern festzustellen und dementsprechend Warnungen auszugeben. Der Vorteil dabei: die Systeme entwickeln sich permanent weiter und sind in der Lage, Sicherheitslücken automatisch zu schließen.

Fazit:

Künstliche neuronale Netze sind gerade im Zusammenhang mit der künstlichen Intelligenz ein enormer Schritt vorwärts. Diese Netze sind vor allem auf komplexere Probleme ausgerichtet, beispielsweise die Erkennung von Bildern oder Sprache. Durch die Verknüpfung mehrerer Neuronen miteinander, und das in mehreren Schichten, ist das System enorm ausbaufähig und bietet ein hohes Weiterentwicklungspotenzial. Dies gilt besonders für Bereiche wie Deep Learning oder Machine Learning. Gerade für Unternehmen bietet sich dadurch eine Vielzahl an Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit und zur Verbesserung der Effizienz einzusetzen. Es lassen sich auch sehr komplexe Problemstellungen in Bereichen wie der Statistik, der Informatik sowie in vielen anderen Bereichen lösen, ein enormer Vorteil.