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Autor: Karissa Manske (karissa_m)
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Neuronales Netzwerk: Der fehlende Teil der KI? February 04, 2017 by Robin Mitchell

Es wurden Fortschritte in Richtung künstlicher Intelligenz gemacht, wobei neuronale Netze den Weg als die vielversprechendste Methode führten.

Seit Generationen sind Computer, die die Fähigkeit haben, für sich selbst zu denken, das Zeug der Science-Fiction gewesen. Neuronale Netze könnten Computern die Möglichkeit bieten, Objekte zu identifizieren und Probleme zu lösen. Allerdings können Wissenschaftler nicht herausfinden, warum der Computer die Schlussfolgerung erreicht hat. Wie können wir Computern erklären?



Neuronale Netzwerke in KI In Wirklichkeit wird ein solches System aus drei Gründen für eine sehr lange Zeit nicht existieren: Silikons Unfähigkeit, sich selbst neu zu verdrahten Die schiere Anzahl der Verbindungen im Gehirn reicht weit über die Anzahl der Transistoren auf modernen Geräten (100 Billionen Neuron Verbindungen gegen zwei Milliarden Transistoren auf der Top-End-Intel-Prozessoren) hinaus. Die Schwierigkeit, das Gehirn in Software neu zu erstellen

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Ein Computer, der wie ein Gehirn gebaut wurde, würde die Welt revolutionieren. Bild mit freundlicher Genehmigung Computer World



Während Computer derzeit nicht selbstbewusst sind, gibt es Programme und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, in ähnlicher Weise wie das menschlichen Gehirn zu lernen und sich zu verhalten. Neuronale Netze werden verwendet, um Computer zu zeigen, wie man Objekte identifiziert, Muster erkennt und sogar Probleme löst, indem sie Stimuli speist, die Ausgabe und das Ergebnis aufzeichnet (ob richtig oder nicht). Im Gegensatz zu typischen Programmen sind neuronale Netze nicht mit Lösungen programmiert und müssen daher viele Lernvorgänge durchlaufen, bevor sie ihre Aufgabe zuverlässig erledigen können. Neuronale Netze ähneln dem menschlichen Gehirn, da sie aus einfachen Einheiten (ähnlich wie Neuronen) bestehen, die mit anderen Einheiten über Verbindungswege (Neuronverbindungen) verbunden sind. Je nach Feedback und Reizen werden die Verbindungen gewichtet und die Einheiten haben Schwellenwerte angepasst, ähnlich wie die Neuronen im Gehirn arbeiten, wobei die Verbindungen mit dem wiederholten Lernen stärker werden.

Neuronale Netze erklärt Wenn neuronale Netze erstellt und implementiert werden, um Probleme zu lösen, sind sie in der Regel sehr gut bei der Klassifizierung von Daten. Allerdings ist ein Problem, das mit solchen Systemen existiert, ihre Antwort zu erklären.

Wenn eine Person eine Vielzahl von Bildern gezeigt wird, manche mit den Gesichtern der Menschen und andere ohne, können sie die Bilder mit Gesichtern zuverlässig auswählen (genau wie ein neuronales Netzwerk). Auf die Frage, warum sie bestimmte Bilder ausgewählt haben, wäre eine typische Antwort "das Bild hat ein Gesicht, weil es eine Person gibt, die ein rundes Gesicht, Augen, Ohren und Haare hat". Allerdings würde ein neuronales Netzwerk das Gesicht sehen, aber nicht in der Lage sein zu erklären, warum es ein Gesicht auf dem Foto sieht.

Neuronale Netze, die verwendet werden, um Objekte und Bilder zu identifizieren, können jedoch auseinandergenommen werden, um zu sehen, welche Neuronen arbeiten, was dabei hilft, die Erläuterung des Ergebnisses zu bestimmen. Zum Beispiel kann ein weißes Quadrat mit zwei Augen, die darauf gemalt werden, dazu führen, dass das neuronale Netz sagt, dass es kein Gesicht gibt. Wenn das System auseinandergenommen wurde, würden Neuronen, die sich mit der Augenerkennung befassen, aktiv sein, aber die anderen Merkmalsbezogenen Neuronen wären inaktiv. Dies würde zeigen, dass das Netzwerk zu wenig Features erkannt und zu dem Schluss kommt, dass es kein Gesicht gibt. Allerdings gibt es einige neuronale Netze, die fast das Äquivalent von Black Boxen sind, wie die, die entworfen sind, um Text und Handschrift zu lesen.

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(Input=Eingang; Hidden=Versteckt; Output=Ausgang) Neuronale Netze verbergen typischerweise ihre inneren Arbeiten. Bild mit freundlicher Genehmigung von Colin M.L. Burnett

Neuronale Netze und künstliche Intelligenz, im Ganzen, bieten vielversprechende Ergebnisse im medizinischen Bereich mit Diagnose. Ärzte benötigen jedoch Beweise und Erklärungen darüber, warum eine Diagnose gestellt wurde. Aus diesem Grund werden Forscher vom MIT neue Methoden vorstellen, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen, welches nicht nur Vorhersagen und Klassifikationen liefert, sondern auch Erklärungen darüber, warum sie zu den Schlussfolgerungen gekommen sind. Aber es ist nicht nur der medizinische Bereich, der Probleme damit hat, Ratschläge von einem Computer anzunehmen. Jede Entscheidung, bei der die Kosten für eine falsche Vorhersage hoch sind, würde auch eine Form der Erklärung für diese Entscheidung erfordern.

Schlussfolgerung Selbstfahrende Autos können in der Zukunft eine niedrigere Crash-Rate als menschliche Fahrer haben, aber werden die Menschen ihnen tatsächlich genau so viel Vertrauen, wie einem echten anderen Menschen? Und wird ein Patient der Diagnose von einem Computer vertrauen, ohne irgendwelche Beweise zu erhalten? Künstliche Intelligenz hat noch einen langen Weg zu gehen, aber neuronale Netze zeigen großes Potential, KI zu einer Wirklichkeit zu machen. Wenn jedoch solche Systeme ihre Antworten und Denkprozesse nicht erklären können, muss die Öffentlichkeit computergesteuerte Systeme mit Vorsicht akzeptieren.


: Bearbeitet durch NewsPoster
Autor: Mike B. (Firma: Buchhaltung+Controlling) (mike_b97) Benutzerseite
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Und was soll uns das jetzt sagen?

Dass die aktuelle Generation der Wissenschaftler keine Bücher mehr 
liest?
Zum Beispiel solche wo etwas über D. Hebb und T. Kohonen und ihre 
Lernregeln für künstliche neuronale Netze geschrieben steht?

D. Hebb hat seine ersten Lernregeln tatsächlich schon 1949 formuliert.
Vielleicht sollte die aktuelle Wissenschaftler-Generation doch mal im 
Antiquariat stöbern gehen.

Vielleicht können sie die Schrift ja noch entziffern und darin lesen, 
dass man Intelligenz (von neuronalen Netzen aka Nervenbahnen->Gehirne) 
bereits vor fast 70 Jahren mit künstlichen neuronalen Netzen versucht 
hat nachzubilden.

Papier ist geduldig.

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