If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website.

Wenn du hinter einem Webfilter bist, stelle sicher, dass die Domänen *. kastatic.org und *. kasandbox.org nicht blockiert sind.

Hauptinhalt

Wie neuronale Netzwerke funktionieren

Wusstest du, dass die Netzwerke, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz unterstützen, auf dem menschlichen Nervensystem basieren? In diesem Video erfährst du, wie KI-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler künstliche neuronale Netze entwickelt haben, die Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln und zu Schlussfolgerungen zusammenfassen können, und wie zusätzliche Informationen genutzt werden, um ein neuronales Netz zu trainieren.
Fang an zu lernen unter http://code.org/ Bleib mit uns in Kontakt! • auf Twitter https://twitter.com/codeorg • auf Facebook https://www.facebook.com/Code.org • auf Instagram https://instagram.com/codeorg • auf Tumblr https://blog.code.org • auf LinkedIn https://www.linkedin.com/company/code-org • auf Google+ https://google.com/+codeorg.
Erstellt von Code.org

Willst du an der Diskussion teilnehmen?

Noch keine Beiträge.
Verstehst du Englisch? Klick hier, um weitere Diskussionen auf der englischen Khan Academy Seite zu sehen.

Video-Transkript

Hallo! Ich bin Dion. Ich bin einer der Schöpfer von Forethought AI. Bei Forethought, bauen wir künstlich intelligente Werkzeuge, die Menschen bei der Arbeit nutzen können, um produktiver zu sein. Um eine Lernmaschine zu bauen, suchten frühe Informatiker nach Hinweisen, indem sie andere Dinge untersuchten, die gut im Lernen sind, und es stellte sich heraus, dass nichts besser Ein Neuron hat zwei Enden: Eingangssignale treten an einem Ende ein, werden innerhalb des Neurons miteinander kombiniert, und lassen das andere Ende als einen einzigen Ausgang aus. Alle Milliarden Neuronen in Ihrem Gehirn sind miteinander verbunden, in einem sogenannten 9 00:00:50,480 --> 00:00:57,840 biologischen neuronalen Netzwerk. So verarbeitet Ihr Gehirn Informationen und erkennt Muster. Frühe KI-Wissenschaftler beschlossen, menschliche Neuronen nachzuahmen, indem sie ihre eigenen einfachen künstlichen Neuronen in Software herstellten. Nichts Ausgefallenes, nur mehrere Signale, die als Eingänge durch das Neuron gehen, und durch eine einfache Mathematik zu einem neuen Signal kombiniert und verarbeitet werden. Es ist ein guter Anfang, aber ein Neuron allein macht nicht viel. Das volle Potenzial dieser Idee wird erst freigesetzt, wenn die künstlichen Neuronen miteinander verbunden sind, um ein künstliches  neuronales Netzwerk zu bilden. Auf diese Weise können Computern Bilder erkennen, Autos fahren und schaffen einige wirklich seltsame Kunstwerke. Um zu sehen, wie ein Neuron funktioniert, bauen wir ein Filmempfehlungssystem auf, das Kritiken verwendet, um zu erraten, wie sehr Sie einen Film mögen werden. Dann  werden wir Ihr Feedback nutzen, um das System zu verbessern! Hier sind drei Filmkritiker: Ali, Bowie and Casey. Jeder bewertet einen Film 20 00:01:57,120 --> 00:02:01,520 von einem bis zu fünf Sternen. Nun, lassen Sie uns ein einziges künstliches Neuron bauen. Jede der Kritikerbewertungen tritt auf dieser Seite als Input, einige Berechnungen werden hier durchgeführt, und wir erhalten eine einzige Ausgabe. In diesem Fall ist es eine Filmbewertung. Hier ist der erste Film. Ali gibt ihm einen Stern, Bowie gibt ihm fünf und Casey gibt ihm eine Vier- -Sterne-Bewertung. Die Meinungen der Kritiker haben zunächst alle das gleiche Gewicht und werden gleich gezählt. Werden die Eingänge eingegeben, gibt es einige grundlegende Mathematik, und es wird eine Empfehlung ausgegeben. Nun, lassen Sie uns den Film zu sehen, so können wir es unsere eigene Bewertung geben! Äh, okay. Das war seltsam! Lassen Sie uns so tun, als ob Sie es wirklich mochten, und gaben ihm eine Fünf-Sterne-Bewertung. Die Bewertung, die Sie gerade angegeben haben, wird jetzt verwendet, um das Neuron zu trainieren. Basierend auf Ihrer Bewertung wird das Gewicht der Meinung jedes Kritikers neu berechnet.  Ihre Bewertung ist näher an der von Bowie und Casey, sodass ihre Meinungen mehr Gewicht gewinnen. Sie haben Alis Single-Star-Kritik nicht zugestimmt, sodass das Gewicht untergeht. Jetzt lasst uns die Nervenzelle noch einmal trainieren. Hier ist ein weiterer Film und hier sind neue  Bewertungen von unseren Kritikern. Und diesmal wird das Neuron diesen beiden Bewertungen mehr Gewicht beimessen, wenn es seine Empfehlung berechnet. Und hier ist die Ausgabe! Jetzt lass es uns sehen. Nun, zumindest war das kurz! Geben wir ihm eine Bewertung. Unsere neue Bewertung passt die Gewichte wieder an.  Dieser Prozess wiederholt sich immer wieder, bis wir ein System trainiert haben, um unsere Vorlieben zu kennen und Filme zu empfehlen, die uns wahrscheinlich gefallen werden. In diesem Beispiel gibt es nur ein Neuron. Das ist viel einfacher als die meisten Systeme. Leistungsfähige neuronale Netze haben Millionen von Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Es gibt Eingangsschichten, eine beliebige Anzahl von versteckten Schichten und Ausgangsschichten. Viele reale Weltmedien-Musik und Shopping- -Empfehlungssysteme funktionieren so und verwenden Bewertungen für Millionen von alltäglichen Benutzern in diesen neuronalen Netzen. Jeder  hat eine Hand bei der Änderung der Gewichte. Neuronale Netze haben so viele andere Verwendungszwecke. Sie arbeiten hinter den Kulissen an großen Problemen, wie dem Anbau gesünderer Lebensmittel, der Vorhersage von Überschwemmungen und Waldbränden, der Vorhersage von Überschwemmungen und Waldbränden, und sogar der Erkennung und Heilung von Krankheiten.