KI – Was ist das und wie funktioniert ein neuronales Netz?

Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) ist ein Begriff, der in den letzten Jahren immer mehr an Popularität gewonnen hat. Doch was genau ist diese KI, und wie genau funktioniert sie? In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf diese Fragen und klären, ob bzw. warum neuronale Netze so bahnbrechend sind.

KI vs. Datenschutz: Wie viel Privatsphäre bleibt in einer datengetriebenen Welt?

KI verändert unser Leben – von Chatbots bis Medizin. Datenschutz und Transparenz fordern Ansätze wie Privacy by Design, Federated Learning und Differential Privacy. DSGVO und AI Act setzen Regeln, doch reicht das aus?

Debug Diary - IT-Sicherheit, Datenschutz und ProgrammierungArne Bauer

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören beispielsweise das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen, das Lösen komplexer Probleme oder das Erkennen von Mustern. Dadurch wird KI heutzutage in vielen Bereichen eingesetzt, unter anderem:

• Sprachverarbeitung:
  Systeme wie Chatbots oder virtuelle Assistenten, z.B. im Kundensupport.
• Bilderkennung:
  Anwendungen wie Gesichtserkennung oder medizinische Bildanalyse.
• Automatisierung:
  Selbstfahrende Autos oder Produktionsroboter.
• Empfehlungssysteme:
  Dienste wie Netflix oder Spotify, die Inhalte basierend auf Benutzervorlieben vorschlagen.

Die Grundlage vieler moderner KI-Systeme ist das maschinelle Lernen (Machine Learning, ML). Hier spielen neuronale Netze eine zentrale Rolle.

Was ist ein neuronales Netz?

Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Modell, das an der Struktur des menschlichen Gehirns orientiert ist. Es besteht aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen Knotenpunkten, die auch als „Neuronen“ bezeichnet werden. Diese Neuronen sind in Schichten organisiert:

1. Eingabeschicht:
   Hier werden die Daten eingegeben, die das Netz analysieren soll (z. B. Pixelwerte eines Bildes).
2. Verborgene Schichten:
   Diese Schichten verarbeiten die Eingabedaten weiter. Die Anzahl und Struktur dieser Schichten können je nach Anwendungsfall variieren.
3. Ausgabeschicht:
   Hier wird das Endergebnis präsentiert (z. B. die Identifikation eines Objekts in einem Bild).

Jede Verbindung zwischen den Neuronen hat ein Gewicht, das angibt, wie stark ein Signal von einem Neuron zum nächsten weitergegeben wird. Diese Gewichte werden während des Trainingsprozesses angepasst, um das Netz zu optimieren.

Wie funktioniert ein neuronales Netz?

Die Funktionsweise eines neuronalen Netzes lässt sich in mehrere Schritte unterteilen:

1. Datenvorbereitung
Die Grundlage eines erfolgreichen neuronalen Netzes sind qualitativ hochwertige Daten. Diese müssen oft vorbereitet werden, indem sie bereinigt, normalisiert und in eine geeignete Form gebracht werden. Zum Beispiel würde man Bilder in Form von Pixelwerten in das Netz einspeisen.

2. Weiterleitung (Forward Propagation)
Wenn Daten in das Netz eingegeben werden, werden sie durch die verschiedenen Schichten weitergeleitet. Jede Schicht führt Berechnungen durch, bei denen die Eingaben mit den Gewichten multipliziert und oft durch eine Aktivierungsfunktion verarbeitet werden. Aktivierungsfunktionen wie die ReLU (Rectified Linear Unit) oder die Sigmoid-Funktion sorgen dafür, dass das Netz nicht-linear arbeiten kann, was für komplexe Probleme entscheidend ist.

3. Fehlerberechnung
Am Ende der Ausgabeschicht wird das Ergebnis des Netzes mit der tatsächlichen Antwort verglichen (z. B. ob das Netz ein Bild korrekt als „Hund“ klassifiziert hat). Die Differenz zwischen Vorhersage und Realität wird als Fehler bezeichnet.

4. Rückwärtsausbreitung (Backpropagation)
Um das Netz zu verbessern, wird der Fehler zurück durch das Netz propagiert. Dabei werden die Gewichte der Verbindungen so angepasst, dass der Fehler in Zukunft geringer wird.

5. Training und Iteration
Der Vorgang der Weiterleitung, Fehlerberechnung und Rückwärtsausbreitung wird für viele Durchläufe (Epochen) wiederholt, bis das Netz die Aufgabe mit einer akzeptablen Genauigkeit lösen kann.

Anwendung nach dem Training

Nachdem das neuronale Netz trainiert wurde, kann es auf neue, bisher unbekannte Daten angewendet werden. Wenn eine Eingabe durch das Netz läuft, aktiviert sie bestimmte Neuronen - je nach gelernten Gewichten und Aktivierungsfunktionen. Jedes Neuron verarbeitet daraufhin die Eingabe und gibt ein Signal an die nächste Schicht weiter, wobei stark aktivierte Neuronen eine größere Rolle spielen. Dieser Prozess setzt sich durch das gesamte Netz fort, bis die Ausgabeschicht erreicht ist. Die finale Ausgabe ist letzten Endes nur eine Wahrscheinlichkeitsberechnung, wie wahrscheinlich eine bestimmte Kategorie ist. Beispielsweise könnte ein Bilderkennungsnetz zu 90 % sicher sein, dass ein Bild einen Hund zeigt, zu 8 % eine Katze und zu 2 % ein anderes Tier. Die Kategorie mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird als Endergebnis ausgegeben.

Warum sind neuronale Netze so leistungsfähig?

Neuronale Netze haben sich in den letzten Jahren als besonders leistungsfähig erwiesen. Dies basiert unter anderem auf den folgenden Gründen:

• Anpassungsfähigkeit:
  Neuronale Netze können für eine Vielzahl von Aufgaben trainiert werden, von Bildklassifikation bis hin zu Sprachübersetzung.
• Nichtlinearität:
  Durch Aktivierungsfunktionen können neuronale Netze komplexe Zusammenhänge modellieren, die lineare Modelle nicht erfassen können.
• Skalierbarkeit:
  Moderne Hardware wie GPUs (Grafikprozessoren) ermöglicht es, extrem große Netze mit Millionen von Parametern effizient zu trainieren.
• Feature Learning:
  Neuronale Netze können Merkmale (Features) selbständig aus den Daten extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen.

Anwendungen neuronaler Netze

Die Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze sind nahezu unbegrenzt. Zu den häufigsten zählen unter anderem:

• Bild- und Objekterkennung:
  In der Medizin helfen neuronale Netze dabei, Krankheiten wie Krebs auf Röntgenbildern zu erkennen. In sozialen Medien werden sie für Gesichtserkennung genutzt.
• Sprachverarbeitung:
  Systeme wie ChatGPT oder virtuelle Assistenten nutzen neuronale Netze, um Sprache zu verstehen und zu generieren.
• Empfehlungssysteme:
  Plattformen wie Amazon oder YouTube verwenden neuronale Netze, um personalisierte Empfehlungen zu geben.
• Generative Modelle:
  Technologien wie GANs (Generative Adversarial Networks) können realistische Bilder, Videos oder sogar Musik erzeugen.

Herausforderungen und Grenzen

Trotz ihrer unerschöpflich wirkenden Fähigkeiten haben neuronale Netze auch Herausforderungen und Grenzen:

• Datenabhängigkeit:
  Neuronale Netze benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu arbeiten.
• Rechenleistung:
  Das Training großer Netze ist sehr ressourcenintensiv und erfordert leistungsstarke Hardware.
• Erklärbarkeit:
  Es ist oft schwierig zu verstehen, wie ein neuronales Netz zu einer bestimmten Entscheidung kommt („Black-Box-Problem“).
• Überanpassung:
  Wenn ein Netz zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird, kann es schwierig sein, neue, unbekannte Daten korrekt zu verarbeiten.
• Ethische Fragen:
  Der Einsatz von KI-Technologien kann oftmals zu wichtige Fragen in Bereichen des Datenschutzes, der Sicherheit und Verantwortlichkeit aufwerfen.

Der AI Act: Europas Weg zu einer sicheren und verantwortungsvollen KI

Im August 2024 trat der AI Act der EU in Kraft. Dieses Gesetz reguliert KI-Systeme und fördert Innovationen, während es Sicherheit und Grundrechte schützt. Der risikobasierte Ansatz unterteilt Anwendungen in vier Kategorien und legt Anforderungen für Hochrisiko-Systeme fest.

Debug Diary - IT-Sicherheit, Datenschutz und ProgrammierungPius Werner

Fazit und Ausblick

KI hat unseren Umgang mit Maschinen, Prozessen und Wege Entscheidungen zu treffen, maßgeblich verändert. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu erkennen, Daten zu verarbeiten und aus "Erfahrungen" zu lernen, macht sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil des heutigen Alltags. Trotz aller Erfolge gibt es jedoch auch noch Herausforderungen.

In Zukunft werden wir vermutlich noch effizientere und bessere künstliche Intelligenzen zu sehen bekommen. Fortschritte in neuen Netzwerkarchitekturen und hybriden KI-Modellen könnten die Leistungsfähigkeit weiter steigern. Gleichzeitig wird es immer wichtiger, regulatorische und ethische Rahmenbedingungen zu schaffen, um KI verantwortungsvoll einzusetzen. Die Entwicklung bleibt spannend – und die Auswirkungen auf Wirtschaft, Wissenschaft und unseren Alltag werden noch lange zu spüren sein.