25.09.2025 | KI-Blog
Wie Maschinen „lernen“
Neuronale Netze sind das Herzstück vieler moderner KI-Systeme. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert, allerdings stark vereinfacht. Ihr Ziel ist Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen abzuleiten.
Der Aufbau
Ein neuronales Netz besteht aus Schichten („Layers“) von künstlichen Neuronen.
- Eingabeschicht: Hier fließen Rohdaten ein, z. B. Pixelwerte eines Bildes oder Wörter eines Textes.
- Verborgene Schichten: Diese Hidden Layers verarbeiten die Daten in vielen kleinen Rechenschritten. Jedes Neuron ist mit vielen anderen verbunden, die Stärke dieser Verbindungen heißt Gewicht.
- Ausgabeschicht: Liefert das Ergebnis, z. B. eine Klassifizierung („Katze“ oder „Hund“) oder den nächsten wahrscheinlichsten Satzteil.
Wie Lernen funktioniert
Zu Beginn sind die Gewichte zufällig. Beim Training vergleicht das Netz seine Ausgabe mit der richtigen Antwort. Der Unterschied (Fehler) wird rückwärts durch das Netz geleitet – dieser Vorgang heißt Backpropagation. Dabei werden die Gewichte so angepasst, dass der Fehler kleiner wird. Dieser Prozess wiederholt sich Millionen Mal, bis das Netz die Muster zuverlässig erkennt.
Tiefe Netze und Komplexität
„Tiefe“ neuronale Netze (Deep Learning) bestehen aus vielen Schichten. Dadurch können sie sehr komplexe Strukturen lernen, z. B. Sprache, Bilder oder komplexe Zusammenhänge in Daten. Der Preis dafür sind enormer Rechenaufwand, großer Datenbedarf und oft schwer nachvollziehbare Entscheidungswege („Black Box“).
Ein neuronales Netz ist wie ein Team von Übersetzern, das eine fremde Sprache lernen muss.
Zuerst raten sie wild drauf los (zufällige Gewichte). Mit jeder Rückmeldung, ob sie richtig oder falsch lagen (Fehlerkorrektur), passen sie ihre Wortwahl ein Stück an. Nach tausenden Wiederholungen verstehen sie die Sprache flüssig – auch wenn sie nicht wirklich „wissen“, was die Wörter bedeuten.
Fazit
Neuronale Netze sind keine denkenden Wesen, sondern mathematische Modelle, die Wahrscheinlichkeiten berechnen. Ihre Stärke liegt in der Erkennung von Mustern, ihre Schwäche in mangelndem Verständnis. Wer sie gezielt einsetzt, kann beeindruckende Ergebnisse erzielen, solange die Grenzen zeitgleich klar sind.
