Was können neuronale Netze leisten?

Deep Learning, eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die auf den Konzepten und Prinzipien künstlicher neuronaler Netze basiert, besitzt enormes Potenzial und findet bereits breite Anwendung in verschiedenen Branchen. Es handelt sich um ein modernes und leistungsfähiges Werkzeug, das in der Lage ist, viele Probleme zu lösen, für die es zuvor keine Lösungen gab.

Deep Learning hat zahlreiche praktische Anwendungen in unterschiedlichen Industriezweigen. Nachfolgend sind einige Problemklassen aufgeführt, die durch neuronale Netze gelöst werden, sowie konkrete Beispiele:

• Bilderkennung: Deep Learning wird für die Erkennung und Klassifizierung von Bildern in vielen Bereichen eingesetzt, von der automatischen Verschlagwortung von Fotos in sozialen Netzwerken bis hin zur medizinischen Diagnostik, wie der Analyse von MRT- oder Röntgenbildern:

• Spracherkennung: Systeme wie Siri, Google Assistant und Alexa nutzen Deep Learning, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen:

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

• Empfehlungssysteme: Dienste wie Netflix oder Amazon nutzen Deep Learning, um personalisierte Empfehlungen basierend auf dem bisherigen Nutzerverhalten anzubieten;
• 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 der Text- und Audiobearbeitung.

Was können neuronale Netze NICHT leisten?

Gleichzeitig gibt es einige Problemklassen, die derzeit mit Deep Learning oder neuronalen Netzen schwer oder gar nicht lösbar sind:

• Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI): Trotz aller Fortschritte im Deep Learning sind wir noch weit davon entfernt, eine Maschine zu bauen, die menschliche Intelligenz in ihrer gesamten Vielfalt vollständig simulieren kann. Jedes neuronale Netz ist nur in der Lage, eine zuvor erlernte Aufgabe zu lösen:

• Datenarme Aufgaben: Deep Learning erfordert große Mengen an Trainingsdaten. Stehen nur wenige Daten zur Verfügung, kann das Modell schlecht lernen (Underfitting) oder sich die Daten merken, ohne die notwendigen Muster zu extrahieren (Overfitting):

• Hohe Anforderungen an Interpretierbarkeit: Neuronale Netze werden oft als "Black Boxes" bezeichnet, da es schwierig ist nachzuvollziehen, wie sie zu einer bestimmten Schlussfolgerung oder Vorhersage gelangen. In einigen Bereichen, wie Medizin oder Finanzen, in denen ein hohes Maß an Transparenz und Erklärbarkeit erforderlich ist, kann dies problematisch sein:

• Aufgaben, die eine strikte Einhaltung von Regeln erfordern: Neuronale Netze sind gut darin, aus Daten zu lernen und auf Basis von Mustern in den Daten Vorhersagen zu treffen, jedoch können sie möglicherweise nicht mit Aufgaben umgehen, bei denen strikte Regeln oder Algorithmen strikt befolgt werden müssen (z. B. das Lösen einer Gleichung):

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.