Der Name "neuronales Netz" klingt kompliziert und ist stark vom menschlichen Gehirn inspiriert. Aber keine Sorge, du musst kein Neurochirurg sein, um das Prinzip zu verstehen. In diesem Artikel zerlegen wir das Konzept eines neuronalen Netzes in seine einfachen Bausteine. Wir werden sehen, dass es im Grunde nur ein cleveres Teamwork von vielen winzigen Spezialisten ist.
Stell dir ein neuronales Netz nicht als ein einziges, riesiges Superhirn vor. Stell es dir stattdessen wie ein riesiges Netzwerk aus vielen Tausend winzigen Taschenrechnern vor. Jeder dieser Taschenrechner ist ein sogenanntes Neuron.
Ein einzelnes Neuron ist ziemlich simpel. Ähnlich wie ein Taschenrechner kann es nur drei Dinge: Eine Zahl empfangen, eine Berechnung durchführen und ein Ergebnis liefern.
Konkret heißt das, ein Neuron kann:
Ein einzelnes Neuron ist also nicht besonders schlau. Die wahre Magie entsteht erst, wenn man Tausende oder Millionen davon miteinander verbindet und sie zusammenarbeiten lässt.
Um zu verstehen, wie dieses Teamwork funktioniert, schauen wir uns ein klassisches Beispiel an: Ein neuronales Netz soll lernen, eine Katze auf einem Bild zu erkennen.
Moderne neuronale Netze arbeiten in Schichten (Layern). Jede Schicht hat eine andere Aufgabe und übergibt ihr Ergebnis an die nächste.
1. Die erste Schicht: Die Pixel-Analysten
Diese erste Schicht schaut sich nur die rohen Bildpunkte (Pixel) an. Jedes Neuron in dieser Schicht hat eine winzige Aufgabe. Eines sucht nur nach senkrechten Linien. Ein anderes nur nach waagerechten Linien. Wieder ein anderes nur nach roten Farbflecken. Sie sind die einfachen Arbeiter, die nur ganz simple Grundelemente erkennen.
2. Die mittleren Schichten: Die Form-Kombinierer
Die nächste Schicht erhält die Informationen von der ersten. Diese Neuronen kombinieren die einfachen Linien und Flecken zu komplexeren Formen. Insgesamt arbeiten hier mehrere Schichten zusammen, die alle miteinander kommunizieren und somit ihre Informationen teilen. Ein Neuron könnte lernen, aktiv zu werden, wenn es die Kombination aus "zwei kleinen Kreisen nebeneinander" (Augen) oder "einem spitzen Dreieck mit Fellstruktur" (ein Ohr) übermittelt bekommt. Ein anderes Neuron könnte sich auf das Muster von Schnurrhaaren spezialisieren.
3. Die letzte Schicht: Der Entscheider
Die letzte Schicht sammelt all die aufbereiteten Informationen der mittleren Schichten. Sie schaut sich die erkannten Merkmale an: "Ich sehe Augen, ich sehe Ohren, ich sehe Schnurrhaare und eine fellartige Textur." Basierend auf all diesen Signalen trifft das letzte Neuron die finale Entscheidung und gibt ein Ergebnis aus, zum Beispiel: "Die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine Katze handelt, liegt bei 98 %."
Durch diese Aufgabenteilung in Schichten kann das Netzwerk aus simplen Einzelteilen (Pixeln) unglaublich komplexe Konzepte (eine Katze) zusammensetzen.
Jetzt fragst du dich vielleicht: Woher weiß ein Neuron in der mittleren Schicht, dass es nach "Ohren" suchen soll? Die Antwort: Das weiß es am Anfang gar nicht. Es lernt es durch einen Prozess, der sich Training nennt.
Nach diesem intensiven Training ist das Netz keine "dumme" Ansammlung von Taschenrechnern mehr, sondern ein hoch spezialisiertes Werkzeug zur Mustererkennung.
Okay, die Erkennung von Katzen auf Bildern leuchtet ein. Aber Du fragst Dich sicher: Wie kommt man von diesem Prinzip zu etwas so Komplexem wie ChatGPT, das ganze Aufsätze schreiben kann?
Die verblüffende Antwort lautet: Es ist exakt derselbe Grundgedanke des neuronalen Netzes, nur mit einer anderen Art von Daten und einer anderen Aufgabe.
Denk wieder an unser Team aus Spezialisten, das in Schichten arbeitet. Jetzt geben wir ihm aber keine Bilder, sondern Wörter. Und seine Aufgabe ist nicht "Erkenne, was das ist", sondern "Sage das nächste, logisch passende Wort voraus."
Stell Dir vor, wir geben dem Netz den Satzanfang: "Die Katze jagt die..."
Und wie entsteht daraus ein ganzer Aufsatz? Ganz einfach: Das Netz nimmt das neu erzeugte Wort und hängt es an den ursprünglichen Satz an. Der neue Satz lautet nun: "Die Katze jagt die Maus."
Jetzt beginnt der ganze Prozess von vorne. Das Netz nimmt diesen neuen, längeren Satz als Grundlage, um die nächsten Wörter vorherzusagen. Der folgende Satz könnte beispielsweise erklären, warum Katzen Kleintiere jagen, wie Mäuse aussehen oder was Katzen sonst noch so jagen. So entsteht Wort für Wort, Satz für Satz ein zusammenhängender Text. ChatGPT macht im Grunde nichts anderes, als in einer riesigen Kettenschaltung immer wieder das wahrscheinlichste nächste Wort zu finden.
Der einzige Unterschied ist die schiere Größe: Das neuronale Netz von ChatGPT wurde mit fast dem gesamten Internet trainiert und hat etliche Milliarden von Neuronen, die unglaublich komplexe sprachliche Muster gelernt haben. Aber das Grundprinzip bleibt dasselbe wie bei unserem Katzen-Netz: Ein Team von Spezialisten arbeitet in Schichten zusammen, um Muster zu erkennen. Nur eben Muster in Sprache statt in Pixeln.
Ein neuronales Netz ist also keine mystische Black Box, sondern ein System, das auf einem einfachen Prinzip beruht: Viele simple Einheiten arbeiten in Schichten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen.
Genau diese Fähigkeit, selbst die komplexesten Muster in Bildern, Texten und Tönen zu erkennen, macht neuronale Netze zum Gehirn fast jeder modernen KI-Anwendung.
Nein. Auch wenn es vom Gehirn inspiriert ist, ist die Arbeitsweise grundverschieden. Ein neuronales Netz ist ein mathematisches System zur Mustererkennung. Es hat kein Bewusstsein, keine Gefühle und kein echtes Verständnis für die Welt. Es simuliert intelligentes Verhalten, ohne selbst intelligent zu sein. Der Begriff "neuronales Netz" wurde gewählt, um an das menschliche Gehirn zu erinnern und weniger abstrakt zu wirken.
Weil sie bei Null anfangen. Anders als ein Mensch, der Vorwissen über die Welt hat, muss ein neuronales Netz jedes noch so kleine Muster (wie eine Linie in einem Bild oder eine grammatikalische Regel) aus den Daten selbst ableiten. Um diese Muster zuverlässig zu lernen, braucht es Millionen von Beispielen.
Die Intelligenz steckt in den unglaublich komplexen Mustern, die das Netz gelernt hat. Es hat aus Texten des gesamten Internets nicht nur Grammatik gelernt, sondern auch Zusammenhänge, Argumentationsketten, Schreibstile und Faktenwissen. Wenn es das "wahrscheinlichste" nächste Wort wählt, ist diese Wahl das Ergebnis einer gigantischen Analyse von allem, was Menschen je geschrieben haben – das lässt die Antworten so passend und kreativ erscheinen.
Nein. Neuronale Netze berechnen nur das wahrscheinlichste nächste Wort. Diese Berechnungen können Fehler enthalten. Es kann auch sein, dass die Daten, mit denen das Netz gefüttert wurden, fehlerhafte Informationen enthalten - das Netz selbst kann nicht zwischen richtigen oder falschen Fakten unterscheiden.
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