Deep Neural Networks: Das verborgene Gehirn, das die KI antreibt

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  Quantumrun-Vorausschau
• 6. April 2023

Algorithmen und Big Data sind zu den Schlagworten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) geworden, aber künstliche neuronale Netze (KNN) machen sie zu mächtigen Werkzeugen. Diese ANNs werden verwendet, um Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und Entscheidungen basierend auf Eingabedaten zu treffen. 

Kontext für tiefe neuronale Netze

Künstliche neuronale Netze versuchen, die Komplexität der menschlichen Intelligenz nachzuahmen, indem sie ein Netzwerk aus Software, Codes und Algorithmen aufbauen, um Eingaben (Daten/Muster) zu verarbeiten und sie mit der brauchbarsten Ausgabe (Effekt/Ergebnisse) abzugleichen. Das KNN ist die verborgene Schicht, die Beziehungen zwischen Daten und Entscheidungsfindung verarbeitet und verbindet. Je mehr KNN zwischen Eingabe und Ausgabe eingebaut wird, desto mehr lernt die Maschine aufgrund der Verfügbarkeit komplexerer Daten. Die mehreren ANN-Schichten sind als tiefe neuronale Netze bekannt, da sie sich in große Mengen von Trainingsdaten eingraben und die beste Lösung oder Muster entwickeln können. 

Eine Maschine wird weiter „gebildet“ durch Backpropagation, den Prozess der Anpassung vorhandener Parameter, um die Algorithmen zu trainieren, um das beste Ergebnis/die beste Analyse zu erzielen. Künstliche neuronale Netze können trainiert werden, um verschiedene Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Sprachübersetzung und sogar das Spielen von Spielen auszuführen. Sie tun dies, indem sie die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen, bekannt als Gewichte, basierend auf den Eingabedaten anpassen, die sie während des Trainingsprozesses erhalten. Diese Methode ermöglicht es dem Netzwerk, im Laufe der Zeit zu lernen und sich anzupassen, wodurch seine Leistung bei der Aufgabe verbessert wird. Es gibt viele Arten von KNNs, darunter Feedforward-Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs). Jeder Typ ist so konzipiert, dass er für eine bestimmte Aufgabe oder Datenklasse besonders gut geeignet ist.

Störende Wirkung

Heutzutage gibt es kaum eine Branche, die nicht tiefe neuronale Netze und KI verwendet, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und Marktinformationen zu sammeln. Der vielleicht offensichtlichste Anwendungsfall von tiefen neuronalen Netzen ist die Marketingbranche, in der KI Millionen von Kundeninformationen verarbeitet, um bestimmte Gruppen genau zu identifizieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Produkt oder eine Dienstleistung kaufen. Aufgrund der immer höheren Genauigkeit dieser Datenanalysen sind Marketingkampagnen durch Hypertargeting (Identifizierung bestimmter Kundenuntergruppen und das Senden von extrem individuellen Nachrichten) viel erfolgreicher geworden. 

Ein weiterer aufkommender Anwendungsfall ist Gesichtserkennungssoftware, ein Diskussionsfeld in Bezug auf Cybersicherheit und Datenschutz. Die Gesichtserkennung wird derzeit von der App-Authentifizierung bis zur Strafverfolgung eingesetzt und wird durch tiefe neuronale Netze ermöglicht, die Polizeiaufzeichnungen und von Benutzern eingereichte Selfies verarbeiten. Finanzdienstleistungen sind eine weitere Branche, die stark von tiefen neuronalen Netzwerken profitiert, die KI nutzen, um Marktbewegungen vorherzusagen, Kreditanträge zu analysieren und potenziellen Betrug zu erkennen.

Tiefe neuronale Netze können auch medizinische Bilder wie Röntgenbilder und Magnetresonanztomographie (MRT) analysieren, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungsergebnisse vorherzusagen. Sie können auch verwendet werden, um elektronische Patientenakten zu analysieren, um Trends und Risikofaktoren für bestimmte Erkrankungen zu identifizieren. Neuronale Netze haben auch das Potenzial, in der Arzneimittelforschung, der personalisierten Medizin und dem Bevölkerungsgesundheitsmanagement eingesetzt zu werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ANNs bei der medizinischen Entscheidungsfindung helfen sollten, anstatt die Expertise und das Urteilsvermögen von ausgebildeten medizinischen Fachkräften zu ersetzen.

Anwendungen tiefer neuronaler Netze

Breitere Anwendungen tiefer neuronaler Netze können umfassen:

• Algorithmen werden durch komplexere Datensätze und bessere Technologien immer ausgefeilter, was zu hochrangigen Aufgaben wie der Bereitstellung von Beratungsdiensten und Anlageberatung führt. Im Jahr 2022 demonstrierten leistungsstarke verbraucherfreundliche Algorithmen wie ChatGPT von Open AI die Leistungsfähigkeit, Vielseitigkeit und Anwendbarkeit eines KI-Systems, das auf ausreichend großen Datensätzen trainiert wurde. (Angestellte weltweit erlebten einen kollektiven Schauer.)
• Künstliche Intelligenz wird zunehmend im Militär eingesetzt, um Echtzeitinformationen und Intelligenz zur Unterstützung von Kriegsstrategien bereitzustellen.
• Tiefe neuronale Netze, die es Metaverse ermöglichen, ein komplexes digitales Ökosystem zu schaffen, das aus Echtzeitinformationen wie Demografie, Kundenverhalten und Wirtschaftsprognosen besteht.
• ANNs werden darauf trainiert, Muster in Daten zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen, und werden verwendet, um verdächtige Transaktionen in Bereichen wie Finanzen und E-Commerce zu kennzeichnen.
• Deep Neural Networks werden eingesetzt, um Objekte, Personen und Szenen in Bildern und Videos zu erkennen. Diese Methode wird in Anwendungen wie selbstfahrenden Autos, Sicherheitssystemen und Social-Media-Tagging verwendet.

Fragen zu berücksichtigen

• Wie werden Deep Neural Networks Ihrer Meinung nach die Gesellschaft in den nächsten drei Jahren noch verändern?
• Was könnten die potenziellen Herausforderungen und Risiken sein?