Was können neuronale Netze leisten?

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf den Prinzipien künstlicher neuronaler Netze basiert, besitzt enormes Potenzial und wird bereits branchenübergreifend eingesetzt. Es handelt sich um ein modernes und leistungsfähiges Werkzeug, das in der Lage ist, viele komplexe Probleme zu lösen, für die es zuvor keine effektiven Lösungen gab.

Neuronale Netze werden für verschiedene Aufgaben in unterschiedlichen Anwendungsbereichen eingesetzt. Nachfolgend sind einige Hauptkategorien von Problemen aufgeführt, die sie adressieren, zusammen mit Beispielen:

• Bilderkennung: Wird zur Identifizierung und Klassifizierung von Bildern eingesetzt, beispielsweise beim automatischen Taggen von Fotos in sozialen Netzwerken oder in der medizinischen Diagnostik, einschließlich der Analyse von MRT- und 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 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 der Text- und Audiobearbeitung.

Was können neuronale Netze NICHT leisten?

Es gibt weiterhin Problemkategorien, die mit Deep Learning oder neuronalen Netzen schwer oder derzeit unmöglich zu lösen sind:

• Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI): Trotz erheblicher Fortschritte können moderne neuronale Netze die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit menschlicher Intelligenz nicht vollständig nachbilden. Jedes Netz ist darauf ausgelegt, nur die spezifische Aufgabe zu erfüllen, für die es trainiert wurde:

• 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 Nachvollziehbarkeit 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 bei Aufgaben, bei denen strikte Regeln oder Algorithmen strikt eingehalten werden müssen (z. B. das Lösen einer Gleichung), an ihre Grenzen stoßen:

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.