03 · Grundlagen & Modelle

Deep Learning

maschinelles Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen.

„Tief“ meint die vielen Schichten eines neuronalen Netzes, die nacheinander immer abstraktere Merkmale herausarbeiten — aus Pixeln Kanten, aus Kanten Formen, aus Formen Gesichter. Erst diese Tiefe, kombiniert mit großen Datenmengen und schnellen Chips, hat die Sprünge der letzten Jahre möglich gemacht. Der Preis: Was zwischen Eingabe und Ausgabe genau passiert, lässt sich nur schwer nachvollziehen.

Ein Beispiel

Bis etwa 2012 wurde Bilderkennung so gebaut, dass Menschen dem Programm sagten, worauf es achten soll: Kanten, Ecken, Farbverläufe, typische Formen. Das war mühsam und funktionierte mäßig. Dann zeigte sich, dass ein vielschichtiges Netz dieselbe Aufgabe besser löst, wenn man ihm nur genug Bilder zeigt und es die Merkmale selbst finden lässt. Die untersten Schichten lernen Kanten, die mittleren Formen, die obersten ganze Objekte — ohne dass jemand das je so festgelegt hätte.

Genauer betrachtet

Vielschichtig heißt: Die Eingabe läuft durch viele hintereinandergeschaltete Ebenen. Jede baut auf den Merkmalen der vorherigen auf, von Kanten über Formen bis zu Objekten. Der Vorteil ist, dass diese Zwischenstufen nicht von Hand entworfen werden müssen, sondern beim Training entstehen.

Warum das zählt

Deep Learning erklärt, warum KI-Fortschritt seit gut zehn Jahren an Rechenleistung und Datenmenge hängt und nicht an klügeren Regeln. Für eine Investitionsentscheidung heißt das: Der Aufwand liegt nicht mehr im Formulieren von Fachwissen, sondern im Beschaffen von Beispielen und im Bezahlen der Rechenzeit. Und es heißt, dass das Ergebnis prinzipiell nicht mehr im Detail nachlesbar ist. Wer eine Begründung im Sinne einer nachvollziehbaren Regel braucht — in der Medizin, im Kreditwesen, in der Verwaltung —, muss sie nachträglich herstellen. Sie fällt nicht mit an.

Häufig missverstanden

Die Tiefe ist kein Gütesiegel. Mehr Ebenen helfen nur, wenn genug Daten und Rechenzeit da sind. Darunter ist ein einfaches Verfahren oft besser und deutlich leichter zu prüfen.

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