Neuronales Netz
Ein KI-Modell, das lose am Vorbild des menschlichen Gehirns orientiert ist und aus vielen verbundenen Recheneinheiten besteht.
Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Modell, das aus vielen einfachen Recheneinheiten (Neuronen) besteht, die in Schichten angeordnet und miteinander verbunden sind. Durch das Training auf großen Datensätzen werden die Verbindungsgewichte so angepasst, dass das Netz bestimmte Aufgaben lösen kann.
Wie unterscheidet sich das vom menschlichen Gehirn?
Die Analogie zum Gehirn ist lose und darf nicht überstrapaziert werden. Neuronale Netze sind mathematische Funktionen, die Eingaben auf Ausgaben abbilden — sie haben kein Bewusstsein, keine Intentionen und kein Verständnis im menschlichen Sinn.
Das Konzept ist die Grundlage für Deep Learning und damit für alle modernen KI-Systeme von der Spracherkennung bis zu Large Language Models. Für Entscheider ist wichtig zu wissen: Neuronale Netze sind oft sogenannte »Black Boxes« — ihre internen Entscheidungswege sind schwer nachzuvollziehen, was Erklärbarkeit und Auditierbarkeit erschwert.