Von einfach bis semi-komplex, Biologie bis Informatik: In diesem Artikel bekommen Sie von allem ein bisschen, um einen vielschichtigen Überblick zu Neuronalen Netzen zu erlangen. Wir machen Ihnen ein Bild von Neuronalen Netzwerken, NLP und LLMs, von Inputlayern, Outputlayern und erklären, wozu die Sigmoid Funktion dient.
Einfach erklärt: Was ist ein Neuronales Netz?
In der Neurowissenschaft beschreibt ein neuronales Netz die komplexen Verbindungen und Interaktionen zwischen Neuronen im Gehirn und Nervensystem eine Lebewesens, die für das Denken, Lernen und die Signalverarbeitung verantwortlich sind.
Der Begriff „Neuronale Netze“ kann sich sowohl auf biologische neuronale Netze, als auch auf künstliche neuronale Netze beziehen. In Zusammenhang mit KI und Natural Language Processing (NLP) sprechen wir bei Glanos GmbH jedoch immer von KNN: Künstlichen Neuronalen Netzwerken. Diese sind eine Nachbildung der oben beschriebenen biologischen neuronalen Netze und gehören zu unserer Expertise: KI und Informatik.
KNN im NLP
Künstliche Neuronale Netze sind wie ein künstliches Gehirn, das wir trainieren, um bestimmte Aufgaben zu erledigen. Im Bereich der Sprachverarbeitung (NLP) helfen sie uns dabei, Texte zu verstehen und zu verarbeiten, etwa um herauszufinden, ob eine Nachricht positiv oder negativ ist, oder um Antworten auf Fragen zu generieren.
Trocken erklärt: Wie funktioniert ein Künstliches Neuronales Netz?
Stellen wir uns ein Neuronales Netz wie ein Netzwerk aus Knoten vor, verbunden durch ein Netz von Drähten. Es besteht aus verschiedenen Schichten:
Inputlayer (Eingabeschicht):
Das ist die erste Schicht, in die die Daten, wie z. B. ein Text oder Bildpunkte, eingegeben werden. Bei einem Text könnte dies eine Zahlenrepräsentation von Wörtern sein.
Outputlayer (Ausgabeschicht):
Am Ende des Netzwerks steht das Ergebnis, das sogenannte Outputlayer. Es könnte z. B. anzeigen, zu welcher Kategorie (oder „Klasse„) der Text gehört – das nennt man dann einen Classifier.
Zwischen dem Input- und dem Outputlayer liegen oft mehrere versteckte Schichten, die die Daten Schritt für Schritt verarbeiten und verfeinern.
Ein lebhaftes Beispiel: Von Hund und Katz‘
Nehmen wir Gerhard Rolletschek’s Beispiel aus dem dieswöchigen KI-Talk-Video „Neuronale Netze“ am Mittwoch: Wie erkennt man, ob es sich um einen Hund oder eine Katze handelt?
1. Inputlayer (Eingabeschicht)
Der Input in diesem Fall sind die Bilder von Hunden und Katzen. Jedes Bild besteht aus Tausenden von Bildpunkten (Pixeln), die das Netzwerk als Zahlen (z. B. Helligkeitswerte) erhält. Diese Bildpunkte werden in den Inputlayer eingespeist.
2. Verarbeitung durch versteckte Schichten
Das Netzwerk hat viele versteckte Schichten, die diese Bildpunkte analysieren. Es lernt, Muster zu erkennen, z. B. ob es ein rundes Gesicht mit großen Augen (wie bei einer Katze) oder ein längeres Gesicht mit Schlappohren (wie bei einem Hund) sieht.
3. Outputlayer (Ausgabeschicht)
Am Ende trifft das Netzwerk eine Entscheidung: Handelt es sich um eine Katze oder einen Hund? Der Outputlayer gibt dann bspw. zwei Zahlen aus – eine für „Katze“ und eine für „Hund“. Die Zahl, die höher ist, bestimmt das Ergebnis. Input zum mathematischen Hintergrund gibt’s unten.
4. Classifier
Der Classifier ist das System, das basierend auf den Mustern, die es gelernt hat, entscheidet, ob das Bild eher einer Katze oder einem Hund zugeordnet werden soll. Es klassifiziert das Bild in eine der beiden Kategorien.
Zusammengefasst: Der Input ist das Bild mit den Bildpunkten, der Classifier ist der Teil des Netzwerks, der die Entscheidung trifft, und der Output ist die Kategorie – „Hund“ oder „Katze“. Das neuronale Netz lernt durch viele identifizierende Beispiele, wie es Hund von Katze unterscheiden kann. Deswegen ist ein Neuronales Netz und letztlich auch eine KI desto funktionsähiger, je besser sie „gefüttert“ wurde. Aber auch das ist eine Frage der Qualität, nicht nur der Quantität, weshalb wir bei Glanos auch weiterhin auf NLP und unser Team von Computer-Linguisten vertrauen.
Und wer es ganz genau wissen will: Wie lernt ein Neuronales Netz?
Das Netzwerk lernt, indem es Fehler macht und diese dann korrigiert. Man gibt ihm viele Beispiele (z. B. Texte mit klaren Kategorien) und das Netz versucht, diese richtig zu klassifizieren. Anfangs macht es Fehler, aber durch Feedback wird es besser. Dieses Feedback sagt dem Netz, ob seine Vorhersage richtig war oder nicht. Mit jedem Durchlauf passt es seine o. g. „Drähte“ (Verbindungen zum nächsten Knotenpunkt) an, um bessere Vorhersagen zu treffen.
Für mehr theoretisches und mathematisches Wissen: Die Sigmoid-Funktion
Ein häufiger Bestandteil Neuronaler Netze ist die Sigmoid-Funktion. Diese mathematische Funktion hilft, die Informationen zu verarbeiten und zu entscheiden, wie stark ein Signal (oder eine Zahl) an die nächste Schicht weitergegeben wird. Sie „drückt“ Werte zwischen 0 und 1 und hilft so, komplexe Entscheidungen zu treffen.
Ein Neuronales Netz ist also ein lernendes System, das Daten durch verschiedene Schichten verarbeitet, Fehler korrigiert und am Ende eine Vorhersage trifft – sei es in der Bilderkennung oder in der Sprachverarbeitung.
Wie werden Neuronale Netze als Blackbox betitelt?
Neuronale Netzwerke werden als „Blackbox“ bezeichnet, weil ihre internen Entscheidungsprozesse aufgrund der hohen Komplexität, nichtlinearen Entscheidungsfindung und mangelnden Transparenz schwer nachvollziehbar sind. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit bleibt oft unklar, wie sie zu bestimmten Ergebnissen gelangen. Um bei dem obigen Beispiel von Knoten, verbunden durch Drähte, so wie eine biologisch Synapse, zu bleiben, ist das Wissen oder die „Erfahrung“ eines neuronalen Netzes auf viele Neuronen und Verbindungen verteilt. Es gibt selten einen einzelnen Knoten oder eine Gruppe von Knoten, die allein für eine bestimmte Entscheidung verantwortlich sind. Diese verteilte Repräsentation trägt zur Blackbox-Natur bei.
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Wenn Sie noch mehr zu Begrifflichkeiten aus dem KI-Kontext lernen möchten, schauen Sie doch mal bei diesem Artikel vorbei: LLM? Deep Learning? – Eine Übersicht zu KI-Begriffen
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