Was ist ein neuronales Netz – wie es funktioniert und wofür es gebraucht wird

Neuronale Netze sind aus dem Leben vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Die Technologie wird sichtbar und unsichtbar eingesetzt. Menschen nutzen neuronale Netze, auch wenn sie sich dessen nicht bewusst sind oder es nicht gezielt tun. Um zu verstehen, was neuronale Netze sind, lohnt sich zuerst ein Blick darauf, wo sie eingesetzt werden.

Neuronale Netze um uns herum

Finanzdienstleistungen

Betrugserkennung: Neuronale Netze analysieren Überweisungen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Auffällige Transaktionen werden anschließend von Bankmitarbeitenden geprüft.

Börsenhandel: Neuronale Netze analysieren Marktdaten und sagen Trends voraus. Sie können auch selbstständig Geschäfte ausführen.

Nutzung im Alltag

Smartphones: Neuronale Netze verbessern die Fotoqualität, verarbeiten Bilder automatisch und steuern Kamerafunktionen.

Werbung: Optimierung von Werbekampagnen durch die Analyse von Nutzerdaten und Präferenzen.

Sprachassistenten: Siri, Alexa und Google Assistant nutzen neuronale Netze, um Sprachbefehle zu verstehen und zu verarbeiten.

Medizin

Diagnose von Krankheiten: Neuronale Netze analysieren Röntgenaufnahmen und MRT-Bilder, um Auffälligkeiten zu erkennen. Das kann die Arbeit von medizinischem Personal beschleunigen, weil sich ein Problemfeld auf einem Bild oft leichter beurteilen lässt als das gesamte Bild.

Personalisierte Medizin: Auf neuronalen Netzen basierende Algorithmen können Informationen über Patienten verarbeiten, zum Beispiel genetische Daten und Krankengeschichte. Nach der Verarbeitung schlägt das neuronale Netz einen individuellen Behandlungsansatz vor.

Telemedizin und virtuelle Assistenten: Neuronale Netze analysieren Symptome von Patienten und geben vorläufige Empfehlungen zur Behandlung.

Unterhaltungsindustrie

Content-Erstellung: Generative neuronale Netze erstellen Musik, Bilder und sogar Drehbücher für Filme.

Videospiele: KI steuert das Verhalten von NPC – nicht spielbaren Charakteren. Das sorgt für ein realistischeres und vielfältigeres Spielerlebnis.

Einzelhandel

Personalisierte Empfehlungen: Neuronale Netze analysieren das Verhalten von Nutzern, um Produkte vorzuschlagen, die sie interessieren könnten. Das kann den Absatz deutlich steigern.

Optimierung der Lieferkette: Algorithmen analysieren den Markt und prognostizieren die Nachfrage nach Produkten. So lässt sich besser berechnen, wie viele Waren auf Lager sein sollten und wann Nachschub nötig ist.

Transport und Logistik

Autonome Fahrzeuge: Neuronale Netze verarbeiten Daten von Sensoren und Kameras, um Fahrzeuge ohne menschliches Eingreifen zu steuern. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung arbeitet die Technologie im Testmodus.

Routenoptimierung: Neuronale Netze helfen dabei, die besten Lieferwege zu bestimmen, unter Berücksichtigung von Verkehr und Wetterbedingungen.

Bildung

Adaptives Lernen: Neuronale Netze analysieren die Leistung von Lernenden. Sie schlagen personalisierte Lernmaterialien vor, basierend auf dem jeweiligen Kenntnisstand.

Automatische Korrektur von Arbeiten: Verarbeitung von Texten und Bewertung der Qualität geschriebener Arbeiten. Prüfung richtiger und falscher Antworten in Tests.

Wie neuronale Netze funktionieren

Ein neuronales Netz ist ein Rechenmodell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Es wird mit großen Datenmengen trainiert. Der Trainingsprozess umfasst die Anpassung der Verbindungsgewichte zwischen Neuronen, um den Vorhersagefehler zu minimieren. Das ähnelt der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn lernt, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Fertige Modelle können ihr Wissen in der Praxis anwenden, zum Beispiel um Nutzern zu helfen.

Struktur eines neuronalen Netzes

Neuronen sind die grundlegenden Elemente, aus denen ein neuronales Netz besteht. Jedes Neuron nimmt Eingangsdaten auf, verarbeitet sie und gibt das Ergebnis an andere Neuronen weiter.

Schichten: Neuronen sind in Schichten organisiert. Es gibt drei grundlegende Schichttypen:

Eingabeschicht — erhält die Ausgangsinformationen.

Verborgene Schichten — verarbeiten die Daten und extrahieren verborgene Muster und Zusammenhänge.

Ausgabeschicht — liefert das Endergebnis der Datenverarbeitung.

Der Lernprozess

Die Initialisierung von Gewichten in neuronalen Netzen ist der Prozess, bei dem jeder Verbindung zwischen Neuronen ein Anfangswert zugewiesen wird, bevor das Training beginnt. Diese Werte werden auch Gewichte genannt.

Training: Das neuronale Netz lernt aus Daten und passt die Gewichte der Verbindungen mithilfe des Algorithmus der Fehler-Rückpropagation oder backpropagatio an. Dadurch wird der Unterschied zwischen den Vorhersagen des Netzes und den tatsächlichen Informationen minimiert.

Generalisierung: Nach dem Training kann das neuronale Netz neue Daten verarbeiten und Vorhersagen treffen. Zum Beispiel Fragen beantworten oder Vermutungen anstellen, wie es ChatGPT tut.

Arten neuronaler Netze

Convolutional Neural Networks CNN: werden häufig für die Verarbeitung von Bildern und Videos eingesetzt. Sie können Muster und Objekte in Bildern erkennen, was sie in Anwendungen wie autonomem Fahren und medizinischer Diagnostik unverzichtbar macht.

Recurrent Neural Networks RNN: werden für Datenfolgen verwendet, zum Beispiel für die Textanalyse oder Zeitreihen. Sie speichern frühere Daten, wodurch sie den Kontext berücksichtigen können.

Generative Adversarial Networks GAN: werden zur Erzeugung neuer Daten wie Bilder oder Musik genutzt. Sie arbeiten im Tandem, wobei ein Netz, der Generator, Daten erzeugt und das andere, der Diskriminator, ihre Echtheit bewertet.

Häufige Fragen zu neuronalen Netzen

Was sind Halluzinationen bei neuronalen Netzen?

Halluzinationen sind Situationen, in denen ein neuronales Netz Daten erzeugt, die nicht der Realität entsprechen. Es erfindet zum Beispiel nicht existierende Fakten oder erkennt auf Fotos Objekte, die tatsächlich nicht vorhanden sind.

Was ist ein Prompt bei einem neuronalen Netz?

Ein Prompt ist die erste Aufgabe, die einem neuronalen Netz gegeben wird. Präzise und ausführliche Prompts ermöglichen bessere Antworten.

Wie erklärt man einem Anfänger, was ein neuronales Netz ist?

Stellen Sie sich ein neuronales Netz wie eine große Gruppe von Menschen vor, die an einer gemeinsamen Aufgabe arbeiten. Jeder Mensch ist ein Neuron. Er verarbeitet einen Teil der Informationen und gibt sie entlang der Kette weiter. So geht es weiter, bis ein Endergebnis entsteht.

Vor- und Nachteile neuronaler Netze

Vorteile

Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren

Im Gesundheitswesen werden neuronale Netze zur Analyse medizinischer Scans eingesetzt. Dafür muss das Modell mit Tausenden von MRT- und CT-Aufnahmen trainiert werden.

Eine Studie der Stanford University zeigte, dass Deep-Learning-Algorithmen eine Lungenentzündung auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit einer Genauigkeit erkennen können, die über der von Radiologen liegt.

Hohe Genauigkeit bei Klassifizierungs- und Erkennungsaufgaben

Neuronale Netze vom Typ CNN werden zur Gesichtserkennung eingesetzt. Im LFW-Test oder Labeled Faces in the Wild erreichten moderne Algorithmen eine Gesichtserkennungsgenauigkeit von 99 Prozent. Das unterstützt moderne Geräte bei ihren Sicherheitssystemen, etwa beim Entsperren von Geräten.

Automatisierung komplexer Prozesse und schnelle Entscheidungsfindung

Im Bereich Logistik nutzen Unternehmen wie Amazon neuronale Netze zur Optimierung von Lieferwegen. Machine-Learning-Algorithmen analysieren in Echtzeit Daten zur Verkehrslage und zu Wetterbedingungen, was die Effizienz verbessern und Lieferzeiten verkürzen kann.

Nachteile

Erfordern große Rechenressourcen

Das Training großer Modelle wie GPT-3 erfordert enorme Rechenleistung und Energie. Für das Training sogar einer älteren Version eines OpenAI-Neuronalen Netzes wurden Supercomputer mit mehr als 10.000 Grafikprozessoren eingesetzt. Dabei wurden 1,3 Tausend Megawattstunden Strom verbraucht. Ein solcher Prozess ist nur für große Konzerne zugänglich.

Abhängigkeit von der Qualität der Trainingsdaten

Im Jahr 2014 stieß Amazon bei der Verwendung eines Tools zur Bewerberauswahl auf ein Problem. Es war gegen Frauen voreingenommen. Der Algorithmus wurde mit Daten trainiert, die historische Präferenzen für männliche Bewerber widerspiegelten, was zu Diskriminierung aufgrund des Geschlechts führte.

Können Fehler oder Halluzinationen erzeugen

Eine Studie zeigte, dass neuronale Netze anfällig für Halluzinationen in Form von Fehlern bei der Bilderkennung sein können. Algorithmen können Objekte in einem Bild etwa bei kleinen Veränderungen von Pixeln, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind, falsch identifizieren.