KI auf dem Prüfstand: Was künstliche Intelligenz kann und was nicht
KI-Systeme erledigen Aufgaben schneller und zuverlässiger als Menschen. Wir schauen uns an, wie intelligent eine KI eigentlich ist, und wo ihre Grenzen liegen.
(Bild: Andreas Martini)
Wenn aktuell von KI die Rede ist, geht es fast immer um eine bestimmte Technik des Machine Learning (maschinelles Lernen), und zwar um tiefe künstliche neuronale Netze. Beim Machine Learning leiten Algorithmen ihr Wissen selber ab. Sie lernen aus Beispielen und versuchen mehr oder minder erfolgreich, diese nach dem Beenden einer Lernphase zu verallgemeinern. Künstliche neuronale Netze nehmen sich die Nervenzellen von Lebewesen zum Vorbild, die Neuronen.
Diese Hardware der menschlichen Kognition wird als Softwaremodell nachgebaut. Dabei ordnet man die Neuronen in Schichten an, die besonders schnelle Matrixmultiplikationen ermöglichen. Jedes Neuron eines künstlichen neuronalen Netzwerks empfängt eine Reihe von Eingangssignalen, die es gewichtet. Die gewichteten Eingaben addiert es zu einem Ausgangssignal, das entweder das Eingangssignal für ein oder mehrere andere künstliche Neuronen ist oder ein Ausgangssignal für das gesamte neuronale Netzwerk.
Wenn ein Netzwerk mehr als eine Schicht zwischen Ein- und Ausgabeschicht aufweist (sogenannte verborgene Schichten oder Hidden Layer), nennt man es tief. Man spricht dann auch von Deep Learning und tiefen Netzwerken (Deep Networks). Große Netze haben schon mal mehr als hundert Hidden Layers.
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