Was können neuronale Netze leisten?

Deep Learning, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, ist heute eine Schlüsseltechnologie in zahlreichen Branchen. Es löst komplexe Aufgaben, die zuvor unmöglich waren oder erheblichen manuellen Aufwand erforderten. Neuronale Netze finden breite Anwendung in vielen Bereichen:

• Bilderkennung: eingesetzt zur Identifikation von Objekten auf Fotos, automatischen Markierung in sozialen Netzwerken und medizinischer Bildanalyse (MRT, Röntgenaufnahmen).

• Spracherkennung: Systeme wie Siri, Google Assistant und Alexa nutzen Deep Learning zur Verarbeitung und zum Verständnis menschlicher Sprache:

• Textanalyse: Deep Learning unterstützt bei der Analyse und Klassifizierung von Texten. Dies umfasst Kundenrezensionen, Nachrichtenartikel, soziale Medien und mehr. Ein Beispiel ist die Sentiment-Analyse von Tweets oder Produktbewertungen:

• Empfehlungssysteme: Dienste wie Netflix oder Amazon nutzen Deep Learning, um personalisierte Empfehlungen basierend auf dem bisherigen Nutzerverhalten bereitzustellen;
• Autonomes Fahren: Deep Learning ermöglicht es Fahrzeugen, Objekte, Fußgänger, andere Fahrzeuge, Verkehrsschilder und mehr zu erkennen und anschließend Entscheidungen auf Grundlage der empfangenen Informationen zu treffen:

• Gesichtserkennung: Dies wird in vielen Bereichen eingesetzt, von der Entsperrung von Mobiltelefonen bis hin zu Sicherheitssystemen und schlüssellosen Zugangssystemen:

• Generative Aufgaben: Diese werden verwendet, um neue Daten zu erzeugen, die den Originaldaten ähneln. Beispiele sind das Erstellen realistischer Bilder von nicht existierenden Gesichtern oder das Umwandeln eines Winterlandschaftsbildes in eine Sommerlandschaft. Dies gilt auch für Aufgaben im Bereich Text- und Audiobearbeitung.

Was können neuronale Netze NICHT leisten?

Trotz ihrer Vielseitigkeit haben neuronale Netze wichtige Einschränkungen:

• Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI): Aktuelle Modelle erreichen nicht das Niveau menschlicher Argumentation, Anpassungsfähigkeit oder umfassenden Verständnisses. Ein neuronales Netz führt nur die Aufgabe aus, für die es trainiert wurde.

• Datenarme Aufgaben: Deep Learning benötigt große Datensätze. Bei zu wenigen Daten lernen Modelle entweder keine Muster (Underfitting) oder merken sich lediglich Beispiele (Overfitting).

• Hohe Anforderungen an Interpretierbarkeit: Neuronale Netze sind oft „Black Boxes“. In Bereichen wie Gesundheitswesen oder Finanzen, in denen Entscheidungen transparent sein müssen, stellt diese geringe Interpretierbarkeit ein wesentliches Hindernis dar.

• Strikt regelbasierte Aufgaben: Neuronale Netze lernen aus Mustern – nicht aus starrer Logik. Sie sind nicht gut geeignet für Aufgaben, die eine präzise Einhaltung von Regeln erfordern, wie das Lösen von Gleichungen oder das Ausführen deterministischer Algorithmen.

Im Allgemeinen ist Deep Learning ein leistungsfähiges Werkzeug, das viele Probleme lösen kann. Wie jedes Werkzeug hat es jedoch seine Grenzen, und es ist wichtig, es dort einzusetzen, wo es am sinnvollsten ist.