Künstliche Intelligenz und ihre Grundlagen

Unser Gehirn arbeitet mit Nervenzellen, den Neuronen, die Informationen verarbeiten und lernen, indem sie ihre Verbindungen anpassen. Künstliche neuronale Netze funktionieren ähnlich. Sie bestehen aus Knoten, die miteinander verbunden sind, und lernen durch die Anpassung dieser Verbindungen. Dies ist die Basis für maschinelles Lernen, das bereits seit den 1940er-Jahren erforscht wird. Aber erst in den 1980er-Jahren gelang der Durchbruch – dank der Arbeiten von Hopfield und Hinton.

John Hopfield entwickelte 1982 ein Modell, das als „Hopfield-Netzwerk“ bekannt wurde. Es zeigt, wie künstliche neuronale Netzwerke Daten speichern können, indem sie Muster erkennen, anstatt jede Information einzeln zu speichern. Zum Beispiel kann ein solches Netz ein Bild erkennen, ohne jeden Pixel zu analysieren. So machte Hopfield den ersten Schritt, um Computern beizubringen, wie unser Gehirn zu lernen.

Geoffrey Hinton verbesserte dieses Konzept und entwickelte die sogenannte „Boltzmann-Maschine“. Dieses Netzwerk konnte nicht nur Daten speichern, sondern auch neue Muster in den Daten entdecken. Hinton ging noch weiter und schuf Schicht für Schicht tiefere neuronale Netze, die uns heute in vielen KI-Anwendungen begegnen. Diese Netze analysieren komplexe Daten – sei es für Gesichtserkennung oder Produktempfehlungen in Online-Shops.

Die Entdeckungen von Hopfield und Hinton haben dazu geführt, dass KI heute lernfähig ist und uns in vielen Lebensbereichen unterstützt. Dank ihrer Forschung können KI-Systeme nicht nur Daten analysieren, sondern auch intelligente Entscheidungen treffen. Ihre Arbeit zeigt, wie entscheidend Grundlagenforschung ist– und wie diese Forschung heute unseren Alltag mitgestaltet.