Wir verlassen uns auf Computer, um Aufgaben in einem exponentiell schnelleren Takt zu erledigen, als die Mehrheit der Menschen diese erfüllen könnte. Wenn es darum geht, Nummern in eine lange mathematische Reihe hineinzuquetschen oder eine riesige Datenmenge zusammenzustellen, wird ein Computer immer die Nase vorn haben. Jedoch sind menschliche Gehirne bemerkenswert – wir können abstrakte Ideen verstehen, relativ solide Entscheidungen formulieren und neue Konzepte durch unsere Vorstellungskraft erschaffen. Allerdings ist es gut möglich, dass wir dieses Alleinstellungsmerkmal nicht mehr allzu lange Zeit für uns beanspruchen können.
Entwickler haben ein auf künstlicher Intelligenz basiertes, verzweigtes Netzwerk geschaffen und dies lose aus unserer Gehirnstruktur heraus abgebildet, – die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke. Ein Netzwerk für künstliche Intelligenz ist ein leistungsfähiges Tool, das darauf ausgelegt ist, zu lernen und vernunftsbasiert zu denken, was unsere Zukunft drastisch verändern wird.
In diesem Artikel werden wir erklären, was ein künstliches neuronales Netzwerk ist (mit Beispielen und Anwendungsfällen) und wie Unternehmen unsere neuronale Netwerktechnologie für ihr Wachstum nutzen.
Was ist also ein ANN?
Ein ANN (Artificial Neural Network, dt. künstliches neuronales Netzwerk) ist ein vernetztes System, das unseren biologischen neuronalen Netzwerken ähnlich ist. Die Ähnlichkeiten zwischen einem künstlichen neuronalen Netzwerk und einem Tiergehirn liegen darin, dass sich das ANN aus Knotenpunkten zusammensetzt, die wie künstliche Neuronen und Verbindungen handeln und wie Synapsen wirken.
Signale werden über diese Verbindungen gesendet, wo Daten ein Gewicht verliehen wird und diese an angrenzende Knoten weitergeleitet werden. An diesen Knotenpunkten werden die Daten mithilfe einer nicht-linearen Funktion analysiert. Das Gewicht wird dann basierend auf dem, was der Knoten „gelernt" hat, eingestellt. Diese Neuronen werden dann mit ihren Transformationsfunktionen je nach Daten, die bei ihnen ankommen, in verschiedene Schichten eingefügt. Sobald Information durch jedes Neuron fließt, sein Gewicht eingestellt ist und das Gesamtgewicht eine vordefinierte Schwelle überschreitet, wird es dann in den nächsten Knoten eingespeist, bis es die Output-Schicht erreicht.
Der Lernprozess eines künstlichen neuronalen Netzwerks läuft sehr ähnlich wie der Lernprozess beim Menschen ab. Genauso wie wir durch Rückmeldung aus unserer Umgebung lernen, ob eine Handlung sinnvoll war oder nicht, macht ein ANN dies ebenfalls. Bei einem ANN wird der Prozess Backpropagation genannt. In seiner einfachsten Form ist Backpropagation der Vergleich des gelieferten Outputs eines ANNs mit dem erwarteten idealen Output. Die beiden Merkmale werden auf die Diskrepanz hinweisen und das System wird die entsprechenden Schritte unternehmen und die Schichten absuchen, um zu sehen, wo es die Lücke verringern kann. Nachdem dieser Lernprozess durchlaufen wurde, wird ein künstliches neuronales Netzwerk letzten Endes die gewünschten Outputs konsistent mit keinerlei Diskrepanz zwischen gelieferten und optimalen Outputs erzeugen.
Es gibt verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken, jedes ist auf seine Art und Weise in puncto Design und Zweckmäßigkeit unterschiedlich.
Feedforward Neural Networks
Ein Feedforward Neural Network (dt. etwa „Vorwärts gerichtetes Netzwerk") ist die grundlegendste Version eines künstlichen neuronalen Netzwerks. Dieses neuronale Netzwerk sendet durch Schichten hindurch Signale in eine Richtung. Informationen werden direkt vom Input zum Output geleitet. Diese Systeme bedienen sich nicht der Backpropagation, liefern aber exzellente Ergebnisse bei Datenrauschen.
Recurrent Neural Network
Ein Recurrent Neural Network (dt. etwa rekurrentes neuronales Netz) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das häufiger vorkommt und innerhalb dessen sich Informationen in mehrere Richtungen durch die Schichten hindurch fortbewegen können. Die erhöhte Komplexität des Systems kann Daten zügiger erfassen und schneller lernen als ein vorwärts gerichtetes Netzwerk, da jedes Neuron als eine Speicherzelle fungiert, die einen Anteil der Daten für den nächsten Zugriff einbehält.
Andere neuronale Netzwerke
Es gibt andere Arten von neuronalen Netzwerken wie modulare neuronale Netzwerke, selbstorganisierende Kohonennetze, Convolutional Neural Networks (zu Dt. etwa „faltendes neuronales Netzwerk") und mehr, wovon jedes seinen ganz spezifischen Zweck erfüllt. Die Entscheidung, welches künstliche neuronale Netzwerk das richtige für Ihr Unternehmen ist, hängt von der Aufgabe ab, die das Netzwerk erfüllen soll.
Wofür werden künstliche neuronale Netzwerke nun verwendet?
Beispielsweise findet jeder Sektor der Lokalisierungsbranche neue Möglichkeiten, künstliche neuronale Netzwerke in seine Workflows zu integrieren. Unabhängig davon, ob es sich um ein Unternehmen handelt, das seine Inhalte für verschiedene Regionen auf der ganzen Welt lokalisieren muss oder 24-Stunden-Verfügbarkeit aufrechterhalten muss, um mit seinen Kunden über Chatbots zu kommunizieren, künstliche neuronale Netzwerke haben die Lösung für das Problem. Mithilfe dieser Plattformen kann das, was in der Regel Hunderte von Arbeitsstunden erforderte, nun in schneller Abfolge und mit einem Bruchteil der Kosten erledigt werden.
Einige der häufigsten Anwendungen von ANNs sind:
Anwendungen künstlicher neuronaler Netzwerke nehmen kontinuierlich zu und die Liste allgemeinerer Einsatzbereiche wird erst in den kommenden Jahren länger werden.
Letztendlich gestalten ANNs und KI unsere Zukunft neu. Weil dem so ist, gibt es Dienstleistungen, die jedes Unternehmen für sich nutzen kann, um Kunden die bestmögliche Erfahrung zu bieten. Wenn Sie ein globales Publikum erreichen möchten, sollten Sie in Erwägung ziehen, ob Ihnen ein künstliches neuronales Netzwerk dienlich sein kann.
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