Künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Vielzahl technologischer und wissenschaftlicher Lösungen und Methoden, die dazu beitragen, Programme ähnlich der menschlichen Intelligenz zu entwickeln. Künstliche Intelligenz umfasst viele Werkzeuge, Algorithmen und Systeme, die auch alle Bestandteile der Datenwissenschaft und künstlicher neuronaler Netze sind.

Datenwissenschaft ist die Wissenschaft von der Analyse von Daten und der Gewinnung wertvoller Informationen und Kenntnisse. Sie überschneidet sich mit Bereichen wie dem maschinellen Lernen und der Wissenschaft des Denkens (Kognitionswissenschaft) sowie mit Technologien für die Arbeit mit großen Datenmengen (Big Data). Die Datenwissenschaft befasst sich mit der Analyse von Daten und der Suche nach dem richtigen Ansatz für die weitere Datenverarbeitung, die Sortierung, das Sampling und das Abrufen von Daten.

Wie funktionieren neuronale Netze, und was sind sie? Klassifizierung von künstlichen neuronalen Netzen

Ein neuronales Netz ist eine der Richtungen der künstlichen Intelligenz, deren Ziel es ist, die vom menschlichen Gehirn ausgeführten analytischen Mechanismen zu modellieren. Die Aufgaben, die ein typisches neuronales Netz löst, sind Klassifizierung, Vorhersage und Erkennung. Neuronale Netze sind in der Lage, selbständig zu lernen und sich weiterzuentwickeln, indem sie ihre Erfahrungen auf gemachten Fehlern aufbauen.

Ein neuronales Netz ist ein Satz von Neuronen, die durch einzigartige Verbindungen, die Synapsen, miteinander verbunden sind. Die Struktur eines neuronalen Netzes kam aus der Biologie in die Welt der Programmierung. Dank dieser Struktur lernt die Maschine, verschiedene Informationen zu analysieren und sich sogar an sie zu erinnern. Neuronale Netze sind auch in der Lage, eingehende Daten zu analysieren und sie aus ihrem Speicher zu reproduzieren.

Mit anderen Worten, ein neuronales Netz ist eine maschinelle Interpretation des menschlichen Gehirns, das Millionen von Neuronen enthält, die Informationen in Form von elektrischen Impulsen übertragen..

Was ist ein Neuron?

Ein Neuron ist eine Recheneinheit, die Daten annimmt, einfache Berechnungen damit durchführt und sie dann an andere Neuronen weitergibt. Sie werden in drei Grundtypen unterteilt: Eingabe (blau), versteckt (rot) und Ausgabe (grün):

Wenn ein neuronales Netz aus vielen Neuronen besteht, wird der Begriff Schicht eingeführt. Dementsprechend empfängt eine Eingabeschicht Informationen, versteckte Schichten (normalerweise nicht mehr als 3), die diese verarbeiten, und eine Ausgabeschicht, die das Ergebnis ausgibt.

Die biologische Grundlage der neuronalen Konnektivität

In unserem Gehirn gibt es etwa 86 Milliarden Neuronen. Ein Neuron ist eine Zelle, die mit anderen solchen Zellen verbunden ist. Die Zellen sind durch Verzweigungen miteinander verbunden. All dies zusammen bildet eine Art Netzwerk. Es ist das neuronale Netz. Jede Zelle empfängt Signale von anderen Zellen. Dann verarbeitet sie diese und sendet das Signal selbst an andere Zellen.

Ein Neuron empfängt ein Signal (Information), verarbeitet es und sendet seine Antwort. Die Pfeile stellen die Verbindungen dar - die Verzweigungen, über die die Informationen übertragen werden:

Auf diese Weise werden Signale aneinander vorbeigeleitet; das neuronale Netz kommt zu einer Art Entscheidung. Die Entscheidung ist also das Ergebnis der kollektiven Arbeit von einer Milliarde Neuronen.

Das künstliche neuronale Netz

Ein neuronales Netz versucht, mithilfe mathematischer Modelle das menschliche Gehirn zu simulieren, um Maschinen mit künstlicher Intelligenz zu schaffen.

Ein neuronales Netz simuliert die Funktionsweise des menschlichen Nervensystems, das sich durch die Fähigkeit auszeichnet, aus früheren Erfahrungen selbst zu lernen. Auf diese Weise macht das System jedes Mal weniger Fehler.

Ein neuronales Netz besteht aus einzelnen Rechenelementen - Neuronen -, die wie in unserem Nervensystem auf mehreren Ebenen angeordnet sind. Die Daten, die am Eingang eines neuronalen Netzes ankommen, werden nacheinander auf jeder Netzschicht verarbeitet. Jedes Neuron hat spezifische Parameter, die je nach den erzielten Ergebnissen variieren können - dies ist der Sinn des Netzwerktrainings.

Training des neuronalen Netzes

Eines der primären und wichtigsten Kriterien ist die Möglichkeit, ein neuronales Netz zu trainieren. Allgemein gesprochen ist ein neuronales Netz ein Satz von Neuronen, durch die ein Signal läuft. Wenn man es in den Eingang einspeist, erhält man am Ausgang ein unbekanntes Ergebnis, nachdem es Tausende von Neuronen durchlaufen hat. Um es umzuwandeln, müssen Sie die Netzwerkparameter ändern, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Man kann das Eingangssignal nicht ändern, der Addierer übernimmt die Summierungsfunktion, und man kann nichts ändern oder aus dem System herausnehmen, da es dann kein neuronales Netz mehr wäre. Das Einzige, was bleibt, ist die Verwendung von Koeffizienten oder Korrelationsfunktionen und deren Anwendung auf die Gewichte der Verbindungen. In diesem Fall können wir die Definition des Trainings eines neuronalen Netzes festlegen - die Suche nach einem Satz von Gewichtskoeffizienten, die, wenn sie durch den Addierer geleitet werden, das gewünschte Signal am Ausgang ergeben. Dies ist das Konzept, das auch unser Gehirn anwendet.

Aber es gibt eine Nuance. Wenn Sie die Koeffizienten der Gewichte manuell einstellen, merkt sich das neuronale Netz das richtige Ausgangssignal. In diesem Fall wird die Information sofort ausgegeben, und es scheint, dass das Neuron schnell lernen konnte. Ändert man jedoch das Eingangssignal ein wenig, erhält man falsche, nicht logische Antworten am Ausgang.

Anstatt also spezifische Koeffizienten für ein Eingangssignal festzulegen, können Sie verallgemeinernde Parameter durch Sampling erstellen.

Was bedeutet künstliche Intelligenz, und wie funktioniert sie? Anwendungen und Perspektiven der KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie oder, genauer gesagt, eine wissenschaftliche Richtung, die untersucht, wie man einem Computer, einem Roboter oder einem analytischen System beibringen kann, so intelligent wie ein Mensch zu denken. Der Traum von intelligenten Roboter-Assistenten entstand schon lange vor der Erfindung der ersten Computer.

Maschinelles Lernen und neuronale Netze sind Beispiele für künstliche Intelligenz, die zur Beschreibung hochentwickelter Computersysteme verwendet werden. Auf maschinellem Lernen basierende Technologien sind in der Lage, viele Probleme in der realen Welt zu lösen.

Ursprünglich waren Funktionen wie logisches Denken und bewusste Entscheidungsfindung bei Computern nicht vorhanden. Dennoch wurden in den letzten Jahren mehrere wichtige Entdeckungen auf dem Gebiet der KI-Technologie und der entsprechenden Algorithmen gemacht. Die zunehmende Zahl großer Stichproben unterschiedlicher Daten - Big Data -, die für das KI-Training zur Verfügung stehen, spielt eine wichtige Rolle.

Viele andere Fächer, darunter Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Physik, Signalverarbeitung, maschinelles Lernen, Blockchain, Computer Vision, Psychologie, Linguistik und Hirnforschung, überschneiden sich mit der KI-Technologie. Wer sich für Philosophie interessiert, wird von Fragen wie der sozialen Verantwortung und der Ethik der Entwicklung künstlicher Intelligenz angezogen.

Die Entwicklung der KI-Technologie wird durch die Tatsache motiviert, dass Aufgaben mit zahlreichen Variablen äußerst komplizierte Lösungen erfordern, die manuell nur schwer zu verstehen und zu algorithmisieren sind. Moderne Technologien des maschinellen Lernens und der KI können in Verbindung mit entsprechend ausgewählten und aufbereiteten "Trainingsdaten" für die Systeme Computer in die Lage versetzen, selbst zu denken, zu programmieren, Musik zu komponieren, Daten auszuwerten und auf dieser Grundlage unabhängige Urteile zu fällen.

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computers oder eines Roboters, Aufgaben auszuführen, die normalerweise mit intelligenten Wesen in Verbindung gebracht werden. Die Terminologie wird weithin verwendet, um ein Projekt zu beschreiben, das darauf abzielt, Systeme zu entwickeln, die über menschenähnliche kognitive Prozesse verfügen, wie die Fähigkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen, zu verallgemeinern und aus früheren Erfahrungen zu lernen.

In ihrer einfachsten Form ist die KI eine rudimentäre Simulation von Gehirnneuronen. Signale werden von Neuron zu Neuron übertragen, und am Ende des Prozesses erhält man ein Ergebnis.

Künstliches Neuron Beschreibung

Ein künstliches Neuron, oft auch als neuronales Netz bezeichnet, ist eine mathematische Funktion, die als Modell für biologische Neuronen gedacht ist. In künstlichen neuronalen Netzen sind künstliche Neuronen die Grundbausteine. Als mathematisches Modell des menschlichen Gehirns wurden künstliche neuronale Netze entwickelt.

Einzelne Neuronen sind komplex strukturierte lebende Zellen mit verzweigten Ablegern, die in der Lage sind, Signale mit anderen Neuronen durch regelmäßige Verbindungen auszutauschen, und einem weiteren wichtigen Knotenpunkt, der für die Impulsübertragung vom Neuron verantwortlich ist. Einige der Verbindungen sind für die Erregung des Neurons verantwortlich, andere für die Hemmung. Die Impulse, die das Neuron an andere Neuronen weitergibt, hängen davon ab, welche Signale und Verbindungen das Neuron eingeht;

Das künstliche Neuron benötigt keinen physischen Träger. Im Grunde ist es eine mathematische Funktion. Seine Aufgabe ist es, Informationen zu empfangen (z. B. Signale von vielen anderen künstlichen Neuronen), sie auf eine bestimmte Weise zu verarbeiten und dann das Ergebnis auszugeben. In einem künstlichen Netzwerk werden die Neuronen in der Regel in drei Typen unterteilt:

• Eingabe - jedes dieser Neuronen erhält eine "Eingabe" Element der Erstinformation,
• Zwischenstufe – Informationen verarbeiten,
• Ausgabe - Ausgabe - Ergebnis ausgeben.

Das neuronale Netzwerk selbst wird wie ein Kuchen in Schichten erstellt. Eine der äußeren Schichten enthält Eingabeneuronen, eine andere enthält Ausgabeneuronen, und es kann eine oder mehrere Zwischenschichten zwischen ihnen geben. Jedes Neuron des mittleren Netzwerks ist mit einem Satz von Neuronen aus zwei umgebenden Schichten verbunden. Die Kommunikation zwischen Neuronen erfolgt über Gewichtungen – numerische Werte, die jedes Neuron auf der Grundlage der von der vorherigen Schicht des Netzwerks empfangenen Daten berechnet.

Bei der Erstellung künstlicher neuronaler Netze ließen sich die Wissenschaftler von der Struktur des menschlichen Gehirns leiten.

Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz

Intelligenz kann als die allgemeine geistige Fähigkeit zum Denken, zur Problemlösung und zum Lernen definiert werden. Aufgrund ihres allgemeinen Charakters umfasst die Intelligenz kognitive Funktionen wie Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Sprache oder Planung. Die natürliche Intelligenz zeichnet sich durch eine bewusste Haltung gegenüber der Welt aus.

Die Frage, wie sich KI von natürlicher Intelligenz unterscheidet, ist eigentlich eher eine philosophische als eine streng wissenschaftliche Frage. Tatsache ist, dass keine der heute existierenden künstlichen Intelligenzen einen ausreichend hohen Entwicklungsstand erreicht hat, um mit dem Menschen auf Augenhöhe zu konkurrieren.

Es gibt einen Standpunkt, den der Philosoph John Searle bereits in den 1980er Jahren vertrat. Er führte die Begriffe "starke KI" und "schwache KI" ein. Eine robuste künstliche Intelligenz, so die Wissenschaftler, kann sich selbst erkennen und wie ein Mensch denken. Schwache KI ist dazu nicht in der Lage.

Heutige KIs sind eindeutig schwach, weil noch keine von ihnen ein Selbstbewusstsein entwickelt hat. Sie tun nur das, was man ihnen beigebracht hat, und in gewissem Sinne kann man sie als darauf programmiert betrachten. Sie haben kein genaues Verständnis dafür, was hinter diesen Dingen steckt.

Viele Forscher waren jedoch der Meinung, dass Computersysteme dem Menschen nie das Wasser reichen können, da sie auf erlerntes Wissen und praktische Erfahrung angewiesen sind, um ihre Aktivitäten sinnvoll zu gestalten. Computer verfügen per definitionem nicht darüber - daher können sie keine eigene Intelligenz entwickeln.

Aber diese Aussagen wurden gemacht, als die neuronalen Netze gerade ihre ersten Schritte machten. Wenn man sich heute ihre Lernerfolge ansieht, fällt es leicht, an die Realität der KI zu glauben, die in der Lage sein wird, dem Menschen ebenbürtig zu werden oder ihn sogar zu übertreffen.

Die Grundprinzipien der Intelligenz

Wir können das menschliche Denken mit der künstlichen Intelligenz anhand einiger Standardparameter der Organisation des Gehirns und der Maschine vergleichen. Die Tätigkeit eines Computers umfasst wie die eines Gehirns vier Schritte: Kodierung, Speicherung, Analyse von Daten und Lieferung von Ergebnissen.

Das menschliche Gehirn und die KI können auf der Grundlage von Daten aus der Umgebung selbst lernen. Außerdem lösen menschliche Gehirne und maschinelle Intelligenz Probleme (oder Aufgaben) mithilfe bestimmter Algorithmen.

Technologische Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Maschinelles Lernen (ML) ist ein auf selbstlernenden Algorithmen basierendes KI-Entwicklungsprinzip. Die menschliche Beteiligung beschränkt sich bei diesem Ansatz darauf, eine Reihe von Informationen in den Speicher der Maschine zu laden und Ziele zu setzen..

Deep Learning ist eine gemischte Methode, deren Hauptunterschied in der Verarbeitung großer Datensätze und der Verwendung neuronaler Netze besteht.

Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Konzept, das die Struktur und Funktion von Nervenzellen in einem biologischen Organismus nachahmt. Dementsprechend ist es im Idealfall ein selbstlernendes System. Überträgt man das Prinzip auf die technologische Basis, so ist ein neuronales Netz eine Gruppe von Prozessoren, die eine einzige Aufgabe in einem groß angelegten Projekt ausführen. Mit anderen Worten: Ein Supercomputer ist ein Netzwerk aus vielen gewöhnlichen Computern.

Deep Learning bezieht sich auf ein eigenes Prinzip der KI, da diese Methode angewandt wird, um Muster in riesigen Informationsmengen zu erkennen. Für eine solche für den Menschen unmögliche Aufgabe verwendet der Computer fortschrittliche Techniken.

Kognitives Computing ist eine der Richtungen der künstlichen Intelligenz, die die Prozesse der natürlichen Interaktion zwischen Mensch und Computer untersucht und umsetzt, ähnlich der Interaktion zwischen Menschen. Die Technologie der künstlichen Intelligenz zielt darauf ab, menschliche Aktivitäten höherer Ordnung - Sprache, symbolisches und analytisches Denken - vollständig zu imitieren.

Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der zur Erkennung von Grafik- und Videobildern eingesetzt wird. Heutzutage kann maschinelle Intelligenz grafische Daten verarbeiten und analysieren und Informationen je nach Umgebung interpretieren.

Synthetisierte Sprache. Computer können bereits menschliche Sprache verstehen, analysieren und reproduzieren. Wir können bereits Programme, Computer und Gadgets mit Sprachbefehlen steuern—zum Beispiel Siri oder Google Assistent, Alice in Yandex, und andere.

Außerdem sind hochentwickelte Grafikprozessoren, die das Herzstück der interaktiven Datenverarbeitung sind, aus der künstlichen Intelligenz nicht mehr wegzudenken. APIs - Anwendungsprogrammierschnittstellen - werden benötigt, um KI in verschiedene Programme und Geräte zu integrieren. Mithilfe von API können Sie die Technologie der künstlichen Intelligenz problemlos in jedes Computersystem integrieren: Haussicherheit, Smart Home, CNC-Ausrüstung usw.

Die wichtigsten Probleme der KI heute

Zum jetzigen Zeitpunkt der Entwicklung sind die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz begrenzt. Die folgenden Hauptschwierigkeiten können hervorgehoben werden:

• Maschinelles Lernen ist nur auf der Grundlage massiver Daten möglich. Das bedeutet, dass alle Ungenauigkeiten in den Informationen das Endergebnis stark beeinflussen.
• Intelligente Systeme sind auf eine bestimmte Aktivität beschränkt. Das heißt, ein intelligentes System, das zur Erkennung von Steuerbetrug eingerichtet wurde, kann Betrug im Bankwesen nicht erkennen. Wir haben es mit hochspezialisierten Programmen zu tun, die noch weit von menschlichem Multitasking entfernt sind.
• Intelligente Maschinen sind nicht autonom. Es erfordert ein ganzes Team von Spezialisten und viele Ressourcen, um sie "am Leben" zu erhalten
• Die Grenzen von Deep Learning und neuronalen Netzen.

Trotz all ihrer Vorteile haben Deep Learning und neuronale Netze noch erhebliche Nachteile.

• Abhängigkeit von Daten: Im Allgemeinen benötigen Deep-Learning-Algorithmen eine beträchtliche Menge an Trainingsdaten, um ihre Aufgaben genau auszuführen. Leider gibt es nicht genügend qualitativ hochwertige Trainingsdaten, um für viele Probleme funktionierende Modelle zu erstellen.
• Unvorhersehbarkeit: Neuronale Netzwerke entwickeln sich auf seltsame Weise. Manchmal läuft alles wie geplant. Und manchmal (selbst wenn das neuronale Netzwerk gut funktioniert) haben sogar die Ersteller Schwierigkeiten zu verstehen, wie die Algorithmen funktionieren. Der Mangel an Vorhersagbarkeit macht es extrem schwierig, Fehler in neuronalen Netzwerkalgorithmen zu beheben und zu korrigieren.
• Algorithmische Verzerrung: Deep-Learning-Algorithmen sind so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Das Problem ist, dass die Trainingsdaten oft versteckte oder offensichtliche Fehler oder Mängel enthalten und die Algorithmen diese erben. Beispielsweise funktioniert ein Gesichtserkennungsalgorithmus, der hauptsächlich auf Bildern von weißen Menschen trainiert wurde, bei Menschen mit unterschiedlicher Hautfarbe weniger genau.
• Mangelnde Verallgemeinerung: Deep-Learning-Algorithmen eignen sich für gezielte Aufgaben, sind aber schlecht darin, ihr Wissen zu verallgemeinern. Darüber hinaus leistet Deep Learning bei der Verarbeitung von Daten, die von seinen Trainingsbeispielen abweichen, einen schlechten Job.

Zukunftsperspektiven für künstliche Intelligenz

KI-Technologie findet gerade breite Anwendung und hat enormes Wachstumspotenzial in allen Bereichen. Im Laufe der Zeit wird die Menschheit immer leistungsfähigere Computer erschaffen, die in der Entwicklung von KI immer weiter fortgeschritten sein werden.

Künstliche neuronale Netze werden nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns geschaffen, wenn auch in stark vereinfachter Form. Vielleicht wird es eines Tages möglich sein, alle Teile des Gehirns eines lebenden Menschen zu scannen, seine Neuronen und synaptischen Verbindungen abzubilden und seine Kopie in einem Computer zu reproduzieren. Von einem solchen kopierten neuronalen Netz kann nicht nur erwartet werden, dass es sich intelligent verhält - es wird buchstäblich ein menschlicher Doppelgänger sein, der in der Lage ist, sich selbst zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Handlungen auszuführen, wie er es tut. Sogar das Gedächtnis wird kopiert werden. Theoretisch ist es möglich, ein solches neuronales Netz in einen künstlichen Körper (in einen Roboter) einzubauen. Dann kann der Mensch - eine Kopie seines Bewusstseins - fast ewig leben.

Ein solcher Transfer wäre in der Praxis schwer zu bewerkstelligen: Keine Technologie würde es erlauben, das lebende Gehirn zu lesen und seine Karte zu erstellen. Und wir sind noch weit davon entfernt, ein künstliches neuronales Netz zu schaffen, das so leistungsfähig wäre wie das Gehirn.

Der Zweck der KI ist es, den Menschen zu helfen und komplexe oder Routineaufgaben zu übernehmen. Wenn die künstliche Intelligenz eines Tages das Niveau des menschlichen Denkens erreichen kann, wird dies ein Meilenstein für die Zivilisation sein. Wir werden einen fähigen und intelligenten Assistenten haben - und wir können zu Recht stolz darauf sein, dass er eine Schöpfung unserer Hände ist.

Bislang ist es der Wissenschaft gelungen, relativ kleine neuronale Netze zu schaffen, die in der Lage sind, Sprache zu erkennen oder Bilder zu verarbeiten. Noch hat keine KI die gleichen Fähigkeiten wie das menschliche Gehirn.

"Leistung" Intelligenz hat nichts mit der Geschwindigkeit der Berechnung zu tun, sondern mit der Komplexität des neuronalen Netzes. Der menschliche Verstand ist immer noch jedem künstlichen neuronalen Netz überlegen, auch wenn das Tempo seiner Prozesse deutlich langsamer ist als das von Computern.

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Künstliche neuronale Netze bestehen aus einzelnen Neuronen, die in Schichten gruppiert sind. Zwei äußere Schichten dienen als "Eingabe", die Eingangsinformationen empfängt, und als "Ausgabe", aus der das Ergebnis gelesen wird. Dazwischen kann es eine bis mehrere Dutzend oder sogar Hunderte von Zwischenschichten aus Neuronen geben. Und jedes Neuron in einer Schicht ist mit vielen anderen in den vorhergehenden und nachfolgenden Schichten verbunden.

Je komplexer das Netzwerk ist, desto mehr Schichten und Neuronen enthält es und desto schwerere und umfangreichere Aufgaben kann es erfüllen.

Viele Faktoren prägen den menschlichen Geist. Wir erhalten Informationen über die Außenwelt durch unsere Wahrnehmungsorgane - durch Beobachten, Berühren und Schmecken. Indem wir mit der Umwelt interagieren, sammeln wir Lebenserfahrung, Wissen über die Eigenschaften der Welt und soziale Fähigkeiten. Unser Gehirn entwickelt sich ständig weiter und verändert sich physisch.

Angenommen, es gelingt uns, ein neuronales Netz zu schaffen, das komplex genug ist, um sich in ähnlicher Weise zu entwickeln, und es mit Sinnesorganen auszustatten - Videokamera, Mikrofon und dergleichen - dann wird es vielleicht nach einer Weile in der Lage sein, Lebenserfahrung zu sammeln.