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Die Mathematik neuronaler Netze: einfache Mechanismen, komplexe Konstruktion

Wissen | Know-how

Neuronale Netze scheinen wie Menschen zu lernen, verstehen Sprache, Bilder und Strategiespiele. Ist das jetzt schon künstliche Intelligenz? Um das herauszufinden, hilft nur ein Blick in die Algorithmen. Und der lohnt sich, denn neuronale Netze sind wirklich schöne mathematische Gebilde.

Jahrzehntelang war mit neuronalen Netzen kein Blumentopf zu gewinnen, jetzt erobern sie die digitalisierte Welt im Sturm: Im Smartphone haben sie die Sprachverarbeitung übernommen, in der Bildersammlung die Gesichtserkennung und kürzlich wurde eine noch sicher geglaubte Bastion menschlicher Intelligenz gestürmt: Eine Kombination aus mehreren neuronalen Netzen und anderen Algorithmen hat einen Profispieler im asiatischen Strategiespiel Go geschlagen (siehe Artikel auf S. 148).

Neuronale Netze beweisen eindrucksvoll, dass sie vielfältige kognitive Aufgaben übernehmen können – und verdrängen oder ergänzen in immer mehr Bereichen die bislang gebräuchlichen Algorithmen, darunter auch andere maschinelle Lernverfahren wie etwa die in der Spracherkennung genutzten Hidden Markov oder Gaussian Mixture Models. Die meisten dieser Ansätze versuchten, das Problem durch möglichst exakte Beschreibung von Merkmalen zu lösen und natürliche Variationen statistisch abzufangen. Gesichtsdetektoren etwa bestanden aus Bildverarbeitungsfiltern, die helfen sollten, bestimmte Merkmale wie Augen, Nase oder Mund zu extrahieren. Diese Verfahren waren sehr fehleranfällig, weil nicht jede Variation explizit modelliert werden konnte – etwa Brillen, Hüte, durch Drehung verdeckte Merkmale, individuelle Handschrift et cetera. ...

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c't 06/2016, Seite 130 (ca. 5 redaktionelle Seiten)
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  1. Neuronen und Synapsen
  2. Künstliche Netze: Stark vereinfacht
  3. Tiefe und Vielfalt
  4. Zukunft

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