{"id":201181,"date":"2026-01-28T12:37:05","date_gmt":"2026-01-28T11:37:05","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=201181"},"modified":"2026-02-06T04:40:32","modified_gmt":"2026-02-06T03:40:32","slug":"kuenstliche-neuronale-netzwerke","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-neuronale-netzwerke","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche neuronale Netzwerke: Einf\u00fchrung, Funktionsweise und Einsatzgebiete"},"content":{"rendered":"K\u00fcnstliche neuronale Netze stehen im Mittelpunkt der spektakul\u00e4ren Fortschritte, die die k\u00fcnstliche Intelligenz in letzter Zeit gemacht hat. Wie funktionieren sie und was macht ihre St\u00e4rke aus?<\/b>\n\nDas mathematische Modell der k\u00fcnstlichen neuronalen Netze (KNN)<\/b> wurde urspr\u00fcnglich 1943 von zwei Forschern der Universit\u00e4t Chicago, Warren McCullough und Walter Pitts, vorgestellt. In einem Artikel der Zeitschrift Brain Theory<\/i> entwickelten sie eine Theorie, die das Neuron als grundlegendes Element der Reaktionst\u00e4tigkeit auf externe Ereignisse betrachtet.\n\nEs dauerte bis 1957, bis der erste Prototyp entwickelt wurde, der die KNN nutzte: das Perceptron von Frank Rosenblatt<\/b>. Dieses versuchte, Aufgaben der Erkennung mithilfe eines wiederholten Lernalgorithmus zu erf\u00fcllen. Jedoch waren die Computer damals nicht leistungsf\u00e4hig genug, um die Datenmengen zu verarbeiten, die f\u00fcr eine praktische Bewertung von Situationen in der realen Welt erforderlich waren. Das stellten Marvin Minsky und Seymour Papert in ihrem Buch Perceptrons<\/i> (1969) fest, in dem sie die Einschr\u00e4nkungen der neuronalen Netze aufzeigten. Die Forschung machte daraufhin fast zwei Jahrzehnte Pause.\n\nEin erster Durchbruch gelang 1986, als David Rumelhart, Geoffrey Hinton und Ronald Williams einen Aufsatz \u00fcber das progressive R\u00fcckpropagation entwickelten, eine Lerntechnik, die das Interesse an neuronalen Netzwerken<\/a> wiederbelebte.\n\nAllerdings dauerte es bis zum Aufstieg von Big Data<\/a> und massiv-parallelen Computern, bis neuronale Netze \u00fcber eine angemessene Verarbeitungskapazit\u00e4t verf\u00fcgten. 2012 wurde ein Meilenstein erreicht, als das Team von Alex Krizhevsky den ImageNet-Wettbewerb f\u00fcr Bilderkennung gewann.\n\n\"\"\n\n
Neuronale Netzwerke einfach erkl\u00e4rt<\/a><\/div><\/div>\n\n

Was ist ein k\u00fcnstliches neuronales Netz?<\/h3>\nEin k\u00fcnstliches neuronales Netz lernt, indem es vordefinierte Beispiele analysiert. Es trainiert darauf, ein vorhersagendes mathematisches Modell<\/b> zu entwickeln, zum Beispiel das Erkennen von Objekten in einem Bild. Dazu st\u00fctzt sich ein KNN auf eine gro\u00dfe Anzahl von Prozessoren, die in Schichten organisiert und parallel arbeiten. Drei Arten von Schichten sind zu ber\u00fccksichtigen.\n

1. Eingabeschicht<\/font><\/h4>\nDiese Schicht ist diejenige, die die rohen Informationen empf\u00e4ngt. Im Vergleich dazu k\u00f6nnen wir sagen, dass die optischen Nerven ein Bild wahrnehmen, bevor es analysiert wird.\n

2. Versteckte Zwischenschichten<\/font><\/h4>\nDie Rohdaten durchlaufen mehrere Schichten, von denen jede eine partielle Analyse der Information durchf\u00fchrt, bevor sie an die n\u00e4chste weitergegeben wird.\n

3. Ausgabeschicht<\/font><\/h4>\nDie letzte Schicht liefert das Endergebnis, also die analysierte Information.\n

Anpassung der Schichten<\/font><\/h4>\nTats\u00e4chlich kann dieser Prozess mehrmals durchgef\u00fchrt werden, wobei das KNN eine Lernphase durchl\u00e4uft, bei der es seine Gewichte, also die Bedeutung jeder Schicht, anpasst.\n

Inferenzen<\/font><\/h4>\nDas Netzwerk kann allm\u00e4hlich Inferenzen vornehmen, also Vorhersagen oder Schlussfolgerungen, die auf neue Daten angewendet werden k\u00f6nnen.\n\n\"\"\n\n
Schon mal von ethischer KI geh\u00f6rt?<\/a><\/div><\/div>\n\n

Welche Arten von neuronalen Netzen gibt es?<\/h3>\n

Feedforward-Netzwerke<\/font><\/h4>\nIn einem solchen KNN flie\u00dft die Information nur in eine Richtung, von der Eingabe bis zur Ausgabe.\n

Rekurrente Netzwerke (RNN)<\/font><\/h4>\nDie RNN<\/a> verwalten rekurrente Schichten: Sie \u201emerken sich\u201c Informationen aus vorherigen Schritten. Dies macht sie effektiv f\u00fcr Aufgaben wie Spracherkennung<\/a> (sie k\u00f6nnen W\u00f6rter erkennen, indem sie vorherige Laute ber\u00fccksichtigen), maschinelle \u00dcbersetzung<\/b> oder die Textanalyse<\/b> (indem sie Beziehungen zwischen bereits analysierten W\u00f6rtern herstellen).\n

Generative Antagonistische Netzwerke (GAN)<\/font><\/h4>\nDieses Modell der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> nutzt zwei konkurrierende neuronale Netze, um realistische Daten zu erzeugen.\n

Konvolutionale Netzwerke (RCNN)<\/font><\/h4>\nSie werden haupts\u00e4chlich zur Verarbeitung von Rasterdaten<\/b> verwendet, wie Bilder, und sind daher sehr effektiv f\u00fcr Anwendungen wie Gesichtserkennung.\n

Welche konkreten Anwendungen gibt es?<\/h3>\nDie KNN bilden die Grundlage der enormen Fortschritte der letzten Zeit in der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/b> und sind in einer Vielzahl von Anwendungen zu finden.\n\n\"\"\n\n
Erfahre mehr \u00fcber symbolische KI<\/a><\/div><\/div>\n\n

Computer Vision<\/font><\/h4>\nDie DeepFace<\/i><\/b>-Algorithmen von Facebook zur Gesichtserkennung erwiesen sich als so effektiv (eine Genauigkeit von 97,35 % im Jahr 2014), dass Meta es vorgezogen hat, deren Einsatz angesichts diverser Kontroversen \u00fcber die Privatsph\u00e4re auszusetzen.\n

Kunst und Kreativit\u00e4t<\/font><\/h4>\nDie generativen IAs wie Midjourney, Leonardo<\/b> (Bilder), aber auch Suno<\/b> (Lieder), Gen 3 von Runway<\/b> (Videos), die in der Lage sind, Werke aus textuellen Beschreibungen zu erstellen, sind eines der bemerkenswertesten Beispiele f\u00fcr die Verwendung von KNN.\n

Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/font><\/h4>\nSprachassistenten wie Siri<\/b>, Alexa<\/b>, Google Assistant<\/b> oder Cortana<\/b> st\u00fctzen sich auf KNNs.\n

Spiele und Entscheidungsfindung<\/font><\/h4>\nIm Jahr 2016 besiegte AlphaGo<\/b>, ein von DeepMind, einer Tochtergesellschaft von Google, entwickeltes Tool, den Weltmeister im Go-Spiel, das f\u00fcr seine Komplexit\u00e4t und die Vielzahl m\u00f6glicher Kombinationen bekannt ist, mit einem klaren Ergebnis von 5 zu 0. Ein solcher Erfolg schien zehn Jahre zuvor unm\u00f6glich.\n

Finanzen<\/font><\/h4>\nDas von PayPal implementierte KNN zur Erkennung betr\u00fcgerischer Transaktionen<\/b> hat die Betrugsrate bis 2024 auf 0,28 % reduziert.\n

Automobilbranche<\/font><\/h4>\nEin autonomes Fahrzeug wie Waymo<\/a> (auch bekannt als Google Car) verwendet KNN<\/b> (st\u00f6\u00dft auf CNN<\/a>), um in Echtzeit Umgebungsbilder zu analysieren.\n

Meteorologie<\/font><\/h4>\nGraphCast von Google DeepMind kann das Wetter mit einer verbesserten Genauigkeit von 90 bis 99,7 % im Vergleich zu traditionellen Modellen vorhersagen und kann Vorhersagen f\u00fcr bis zu 10 Tage im Voraus erstellen.\n\n\"\"\n\n
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