Künstliche neuronale Netzwerke (KNN, ANN)

Künstliche neuronale Netze (KNN) sind auch als künstliche neuronale Netzwerke oder kurz ANN (englisch: Artificial Neural Network) bekannt. Sie bilden eine wichtige Grundlage in der Neuroinformatik und sind ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz.

KNNs bestehen aus künstlichen Neuronen und sind von biologischen neuronalen Netzen inspiriert. Diese künstlichen Neuronen sind abstrahierte Modelle der Neuronen im Nervensystem von Lebewesen. Obwohl KNNs eine Abstraktion der Informationsverarbeitung darstellen, liegt der Fokus weniger auf der Nachbildung biologischer neuronaler Netze und Neuronen, was eher ein Forschungsgebiet der Computational Neuroscience ist. Dennoch verschwimmen die Grenzen zwischen diesen Teilgebieten zunehmend, da die Forschung in diesem Bereich weiterhin dynamisch und interdisziplinär ist.

Ein wesentliches Merkmal von KNNs ist ihre Fähigkeit als universelle Funktionsapproximatoren zu agieren. Während des Trainings des Netzes werden die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anhand einer Fehlerfunktion aktualisiert. Dieser Prozess ermöglicht es dem Netzwerk, aus den Trainingsdaten Muster zu lernen und komplexe Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifikation oder Regression auszuführen.

Insgesamt bieten künstliche neuronale Netze ein vielseitiges und leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene Anwendungen in der künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen der Wissenschaft und Technik.

Künstliche neuronale Netzwerke sind eine Voraussetzung für eine generative künstliche Intelligenz (generative KI), wie sie beispielsweise vom Chatbot ChatGPT zum Erzeugen von Texten, Bilder oder Musik verwendet wird.