scinexx | Überblick: Das Wichtigste in Kürze - Technik Roboter Neuronale Netze - Technik, Roboter, Neuronale Netze, KI, AI, künstliche Intelligenz, Neuronen, Labyrinth, Rob, Netzwerk, Informatik, Computer, Methematik, Modelle, Kybernetik

Freitag, 10.02.2012

Dossier

Überblick

Das Wichtigste in Kürze

In der chemischen Analytik, in der Wetter- und Erdbebenvorhersage, sogar in den Rechts- und Wirtschaftswissenschaften waren neuronale Netze lange Zeit in Mode. Doch mit ihnen lässt sich zwar prinzipiell der Verlauf jeder beliebigen mathematischen Funktion annähern. Leider verrichten sie ihren Job in der Praxis aber nur mit mäßiger Genauigkeit.

Nachdem die meisten anderen Disziplinen sich von den neuronalen Netzen ab und neuen Methoden zugewandt haben, beginnen nun Kybernetiker und Neurobiologen, sich für die Ideen dahinter zu interessieren.

Obwohl unser Gehirn so überaus kompliziert erscheint, sind die Modelle, die die Mathematik den modernen Hirnforschern an die Hand gibt, keineswegs immer nur auf Großrechner angewiesen. Im Gegenteil: Sie passen oft genug in einen Laptop.

Nervenzellen können jeder Leitung, über die ein Signal sie erreicht, eine gewisse Bedeutung oder Wichtigkeit beimessen. Wenige Signale über „starke“ Leitungen reichen daher aus, um eine Reaktion hervorzurufen, während bei „schwachen“ Leitungen viele Signale nötig sind.

Ob eine Leitung wichtig ist oder nicht, kann das Gehirn auch lernen – und genau das haben die Wissenschaftler nun auch den künstlichen neuronalen Netzen beigebracht.. Neuronale Netze, wie Herrmann und sein Team sie untersuchen, lernen, ohne zu wissen, was.

Eines der Lernprinzipien dabei ist altbekannt: „Zuckerbrot“ und „Peitsche“. Einbeaute Verstärkungsmechanismen sorgen dafür, dass der Roboter richtige Verhaltensweisen „lernt“.

Ein zweites ist die Homöostase. Sie sorgt in der Natur dafür, dass bestimmte Werte im Organismus konstant bleiben. Dahinter steckt ein einfaches Prinzip, dass jetzt auch dem Roboter dazu verhilft, mithilfe von nur wenigen künstlichen Neuronen scheinbar komplexe Aufgaben zu lösen.

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Stand 27.05.2005

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