Die Kunst zu lernen

Trends & News | Interview

Prof. Jürgen Schmidhuber ist seit 1995 Direktor des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz IDSIA. Die von ihm und seinem Team für die Mustererkennung entwickelten Deep Learner haben neun internationale Wettbewerbe gewonnen. Im Gespräch mit c’t erklärt er, wie künstliches Lernen funktioniert und was Kinder den Netzen noch voraushaben.

c’t: Sie haben bereits in den 90ern begonnen, Theorien über künstliche neuronale Netze zu entwickeln, heute erzielen Sie und Ihre Kollegen mit den Verfahren große Erfolge. Welche technischen Entwicklungen und neuen Ideen sind hauptsächlich dafür verantwortlich?

Schmidhuber: Wir konnten unsere Lernalgorithmen für vorwärtsgerichtete und rekurrente neuronale Netze (FNN und RNN) aus dem letzten Jahrtausend weiter verbessern und profitieren von den heutigen weit schnelleren Rechnern. Die FNN eignen sich für stationäre Muster wie Bilder, die rekurrenten für Mustersequenzen wie Sprache, Video et cetera. Wir (und andere) verwenden heute als FNN meist unsere völlig überwachten, vorwärtsgerichteten GPU-MPCNN (GPU-based Max Pooling Convolutional Neural Networks), und als RNN unsere LSTM-Netze. ...

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