Neuronale Netze und Deep Learning sind eng miteinander verwandte Technologien der künstlichen Intelligenz. Obwohl sie häufig gemeinsam eingesetzt werden, gibt es wesentliche Unterschiede zwischen ihnen:
- Neuronale Netze sind eine Teilmenge des maschinellen Lernens, einer Methode, mit der Computer anhand eines Trainings lernen, das auf Ergebnissen aus großen Datensätzen basiert. Als solche sind neuronale Netze ein Versuch, menschliches Denken nachzuahmen – insbesondere die Art und Weise, wie biologische Neuronen vermutlich miteinander kommunizieren. Die Google-Suchmaschine mit ihren zahlreichen miteinander verbundenen Knoten ist ein gutes Beispiel für ein neuronales Netz. Sie ist wahrscheinlich das größte seiner Art, da sie die Aufgabe hat, die von den Nutzern erwarteten sofortigen und präzisen Ergebnisse zu liefern.
- Deep Learning lässt sich als eine Form des maschinellen Lernens definieren, die fest auf neuronalen KI-Netzen basiert. In gewisser Hinsicht kann Deep Learning als Weiterentwicklung neuronaler Netze betrachtet werden, da es deren grundlegende Fähigkeiten auf eine völlig neue Ebene hebt.
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Neuronale Netze vs. Deep Learning
Neuronale Netze und Deep Learning werden häufig verwechselt; in allgemeinen Diskussionen über KI werden die Begriffe manchmal synonym verwendet.
Eine gute Möglichkeit, sie zu unterscheiden: Deep Learning geht tiefer als herkömmliche neuronale Netze – daher der Name. Wie? Indem mehr Schichten in einem neuronalen Netz implementiert werden. Diese Analysetiefe erfordert folglich mehr Zeit, Training und Investitionen.
Neuronale Netze benötigen weniger Zeit als Deep Learning
Neuronale Netze benötigen trotz ihrer Leistungsfähigkeit bei der Synthese von KI-Algorithmen in der Regel weniger Ressourcen. Deep-Learning-Plattformen benötigen dagegen typischerweise deutlich länger für Entwicklung und Einrichtung sowie bis zu dem Punkt, an dem sie präzise Ergebnisse liefern, da sie Zeit brauchen, um anhand komplexer Datensätze trainiert zu werden, diese zu analysieren und schnelle Ergebnisse bereitzustellen.
Deep Learning geht tiefer
Viele Anwendungen benötigen kein Deep Learning mit seiner Fähigkeit, die Tiefen der KI-Leistungsfähigkeit auszuloten. Auch neuronale Netze bieten eine enorme Leistung, wenn auch in geringerem Umfang. Dennoch nutzen zunehmend selbst einfache KI-Tools relativ schlichte neuronale Netze als Teil ihrer Abläufe. Mit wachsender Komplexität muss jedoch Deep Learning eingeführt werden, um das erwartete Leistungs- und Präzisionsniveau zu erreichen.
Neuronale Netze erfordern weniger Investitionen
Einfache neuronale Netze erfordern einen geringeren finanziellen Aufwand als Deep Learning, das deutlich mehr Rechenleistung (etwa Grafikprozessoren, die häufig von Nvidia bereitgestellt werden), teurere Hardware und fortschrittlichere Software benötigt.
Neuronale Netze stellen einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar. Sie kommen zunehmend in nahezu allen aktuellen KI-Anwendungen zum Einsatz. Deep Learning geht noch einen Schritt weiter, verfügt aber über ein begrenzteres Anwendungsspektrum. In der Regel benötigt es mehr Zeit und Ressourcen für Einrichtung und Analyse, liefert dafür aber tiefere und bessere Erkenntnisse. Lösungen mit neuronalen Netzen lassen sich dagegen oft schneller finden, da sie enger definiert sind und auf einen kleineren Datensatz angewendet werden.
Werfen wir nun einen genaueren Blick auf neuronale Netze und Deep Learning:
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Was ist ein neuronales Netz?
Neuronale Netze sind Softwarestrukturen, die aus verschiedenen Schichten bestehen, etwa Eingabeschichten, verborgenen Schichten und Ausgabeschichten. Jeder Knoten funktioniert wie ein künstliches Neuron. Er ist mit anderen Knoten verbunden und sendet Daten an weitere Schichten des Netzes. Sie müssen trainiert und ihre Genauigkeit muss angepasst werden, bieten dafür aber die Möglichkeit, Daten schnell zu klassifizieren.
Training
Neuronale Netze werden anhand von Daten trainiert, um zu lernen und ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern. Wie bei allen KI-Einsätzen gilt: Je mehr Daten zum Training verwendet werden, desto besser. Neuronale Netze müssen im Rahmen des Lernprozesses immer wieder auf Genauigkeit optimiert werden, damit sie sich in leistungsfähige Werkzeuge der künstlichen Intelligenz verwandeln. Für viele Unternehmen ist es erfreulich, dass zahlreiche neuronale Netze bereits seit Jahren trainiert werden – lange vor dem aktuellen Hype, der durch ChatGPT ausgelöst wurde – und heute leistungsfähige Werkzeuge für Unternehmen sind.
Datenklassifizierung
Nach dem Training und der Optimierung können neuronale Netze Daten mit unglaublicher Geschwindigkeit klassifizieren und gruppieren. Dadurch können neuronale Netze komplexe KI-Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung übernehmen und innerhalb weniger Minuten erledigen. Bemerkenswert ist, dass diese hohe Geschwindigkeit weiter zunimmt. Das deutet darauf hin, dass diese ohnehin kurze Zeitspanne auf wenige Sekunden sinken wird.
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Anwendungsfälle neuronaler Netze
Neuronale Netze kommen mittlerweile in immer mehr Bereichen der KI zum Einsatz. Dazu zählen Sprach- und Bilderkennung, die erweiterte Suche und generative KI. Insbesondere die Anwendungsfälle für generative KI werden von Unternehmen in rasantem Tempo übernommen.
Spracherkennung
Die große Zahl an Akzenten, Sprachen, Redewendungen und Dialekten macht die Spracherkennung seit vielen Jahren zu einem problematischen Technologiebereich. KI auf Basis neuronaler Netze bietet die erforderlichen Verarbeitungs- und Differenzierungsfähigkeiten, um diese Herausforderungen zu minimieren. Erforderlich ist ein Training über einen längeren Zeitraum und mit vielen Dialekten. So können immer mehr sprachbasierte Chatbots inzwischen auch eine größere Zahl an Redewendungen und Dialekten erkennen.
Bilderkennung
Auch die Bilderkennung stellt angesichts der unzähligen möglicherweise dargestellten Objekte erhebliche Schwierigkeiten dar. Neuronale Netze tragen dazu bei, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Erkennung zu erhöhen. Die Kombination aus neuronalen Netzen und Computer Vision entwickelt sich rasch zu einem der häufigsten Einsatzbereiche von KI, da Überwachungs- und Sicherheitssysteme an vielen öffentlichen Orten eingesetzt werden.
Erweiterte Suche
Google setzt seit Ewigkeiten neuronale Netze für die Suche ein. Andere Unternehmen übernehmen diese Technologie aufgrund ihrer Fähigkeit, schnell Antworten zu liefern und Anfragen vorherzusagen, während eine Person tippt oder spricht. Der Vorteil besteht darin, dass jeder Knoten eines neuronalen Netzes an der Erstellung einer Antwort beteiligt ist. Dadurch wird die Leistung aller Knoten gebündelt und eine leistungsfähigere KI-Anwendung geschaffen.
Generative KI
Bei der Erstellung von Inhalten bieten neuronale Netze die notwendige Unterstützung, um Artikel, Dokumentationen und Abhandlungen zu erstellen, die einem Menschen als gute Grundlage für die Entwicklung eines wertvollen Inhalts dienen. Neuronale Netze sind Teil einer umfassenden Architektur für generative KI, die eine bemerkenswert schnelle und leistungsfähige Nutzung eines Large Language Models ermöglicht. Dieses LLM ist die Quelle, doch das neuronale Netz übernimmt einen wesentlichen Teil der anspruchsvollen Arbeit bei der Erstellung der Ergebnisse generativer KI. Konkret identifizieren neuronale Netze logische Strukturen innerhalb eines riesigen Datenbestands.
Ergänzend zu den Anwendungsfällen neuronaler Netze sei darauf hingewiesen, dass es viele verschiedene Arten neuronaler Netze mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Einsatzbereichen und Schwerpunkten gibt. Ungeachtet dieser enormen Vielfalt dienen alle neuronalen Netze dazu, Nutzerprobleme zu lösen und die für eine Vielzahl von Anwendungsfällen erforderlichen Vorhersagen zu treffen.
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Was ist Deep Learning?
Deep-Learning-Systeme nutzen mehrere Verarbeitungsschichten, um aus Daten zunehmend bessere und höherwertige Erkenntnisse zu gewinnen. Der entscheidende Punkt sind die „mehreren Verarbeitungsschichten“, durch die eine Deep-Learning-Softwarearchitektur eine wesentlich leistungsfähigere Rechenkapazität bereitstellen kann.
Deep-Learning-Anwendungen können als anspruchsvollere Umsetzung einfacher neuronaler Netze betrachtet werden. Sie nutzen maschinelle Lernalgorithmen intensiv, sind vom menschlichen Verstand inspiriert, können aus ihren Fehlern weiterlernen und hochkomplexe Probleme lösen.
Algorithmen des maschinellen Lernens
Deep-Learning-Systeme nutzen komplexe Verfahren des maschinellen Lernens und können als Teilmenge des maschinellen Lernens betrachtet werden. Im Einklang mit der mehrschichtigen Architektur von Deep Learning können diese Verfahren innerhalb einer einzelnen Deep-Learning-Anwendung jedoch unterschiedlichen Typen und Strategien angehören.
Vom Menschen inspiriert
Die mathematischen Strukturen, aus denen Deep Learning besteht, sind lose von der Struktur und Funktionsweise des Gehirns inspiriert. Das bedeutet, dass Menschen für Entscheidungen ein komplexes Geflecht von Variablen einsetzen, anstatt sich wie die klassische Datenverarbeitung auf die Zustände „an“ oder „aus“ zu beschränken. Die geschichteten mathematischen Strukturen einer typischen Deep-Learning-Implementierung sollen ein System schaffen, das die Komplexität und Feinheiten menschlicher Entscheidungsfindung nachahmen kann.
Kontinuierliches Lernen
Da sie aus Beispielen lernen und ihre Handlungen auf Grundlage erkannter Fehler korrigieren können, lernen sie kontinuierlich weiter und verbessern ihre Genauigkeit. In der Welt der künstlichen Intelligenz ist dies nicht einzigartig für Deep Learning. KI wird ihrem Wesen nach trainiert und „lernt“, wenn ihr mehr Daten zugeführt werden und/oder sie über einen längeren Zeitraum aktiv eingesetzt wird. Folglich wird eine Deep-Learning-Anwendung in sechs Monaten deutlich leistungsfähiger sein als heute.
Hohe Komplexität
Deep Learning ermöglicht es Maschinen, Probleme mit einer ähnlichen Komplexität zu bewältigen wie Menschen.
Dadurch konnten Forscher die von ihnen verwendeten KI-Modelle auf eine Weise skalieren, die weit über herkömmliche neuronale Netze hinausgeht. Durch den Einsatz verschiedener Formen maschineller Lernsysteme, Modelle, neuronaler Netze und Algorithmen eröffnet Deep Learning viele neue Möglichkeiten für Analyse und Problemlösung.
„Deep Learning kann eingesetzt werden, um die Ausnahmefälle zu analysieren, in denen ein Mensch in KI-Entscheidungen eingreift“, sagte Rick Wagner, Senior Director, Product Management, SailPoint. „Diese Ausnahmefälle können letztlich auf Muster untersucht werden, die wiederum die Wirksamkeit der KI verbessern.“
Siehe auch: Beispiele für generative KI
Anwendungsfälle von Deep Learning
Die Anwendungsfälle von Deep Learning gehen weit über jene des maschinellen Lernens und einfacher neuronaler Netze hinaus. Maschinelles Lernen ist auf eine enorme Bandbreite von Aufgaben anwendbar. Wie der Name andeutet, wird Deep Learning eingesetzt, um Probleme auf einer tieferen und komplexeren Ebene zu lösen. Deep Learning wird genutzt, um Texte zu erstellen, automatisch Besprechungstranskripte bereitzustellen, Daten aus Dokumenten zu erfassen und Videoinhalte aus Text zu generieren.
Texte generieren
Auf Deep Learning basierende Large Language Models können lesbare Texte zu verschiedenen Themen erzeugen oder anhand von Textaufforderungen realistische Bilder erstellen. Der Einsatz von LLMs und generativen KI-Anwendungen zur Texterstellung wird inzwischen breit angenommen und ist daher ein wesentlicher Treiber für die Verbreitung von Deep Learning. Deep Learning wird außerdem genutzt, um hochpräzise Texttranskripte aus Audioaufzeichnungen von Geschäftsbesprechungen und Telefongesprächen zu erstellen.
Automatische Datenerfassung
Deep Learning kann eingesetzt werden, um Daten mit hoher Genauigkeit automatisch aus Geschäftsdokumenten zu erfassen. Dies kann ein wichtiger Bestandteil dafür sein, wie Deep Learning die Leistungsfähigkeit von Datenanalysen steigert – ein Prozess, der in Unternehmen immer häufiger stattfindet. Tatsächlich steht Deep Learning in der Datenanalyse zwar noch an der technologischen Speerspitze, wird aber zweifellos eine vollständige Durchdringung erreichen, wenn sich KI weiter verbreitet.
„Deep Learning wird eingesetzt, um Daten mit hoher Genauigkeit automatisch aus Geschäftsdokumenten zu erfassen“, sagte Petr Baudis, CTO und leitender KI-Architekt bei Rossum. „Das kann Unternehmen viel Zeit und Geld sparen, da die manuelle Dateneingabe entfällt.“
Autonomes Fahren
Deep-Learning-Modelle werden eingesetzt, um die zahlreichen Herausforderungen des autonomen Fahrzeugbetriebs zu bewältigen. Ob selbstfahrende Fahrzeuge, Fahrerassistenzsysteme, Hindernisvermeidung oder Geräte, die sich in industriellen und gewerblichen Umgebungen bewegen: Deep Learning wird eingesetzt, um Sicherheit zu gewährleisten und die Genauigkeit zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendungsfälle von Deep Learning vielseitige Antworten auf komplexe Situationen und Probleme liefern. Im Hinblick auf Umfang und Analysetiefe hebt es das traditionelle maschinelle Lernen und einfache neuronale Netze auf eine höhere Ebene.
Weitere Informationen: KI vs. ML
Fazit: Neuronale Netze vs. Deep Learning
Neuronale Netze und Deep Learning weisen viele Gemeinsamkeiten auf. Beide bestehen aus Algorithmen, die darauf ausgerichtet sind, komplexe Herausforderungen zu entschlüsseln.
Deep Learning nutzt jedoch ausgefeiltere Modelle als neuronale Netze und benötigt mehr Zeit für die Einrichtung. Deep Learning braucht mehr Zeit, um die deutlich größeren Datensätze und nuancierteren Probleme zu verarbeiten, die typischerweise analysiert oder gelöst werden.
Daher wird Deep Learning aufgrund des Zeit- und Kostenaufwands für den Aufbau und Betrieb seiner Systeme von einer deutlich kleineren Nutzerbasis eingesetzt.
Zusammenfassend kommen neuronale Netze mittlerweile im gesamten Spektrum der KI-Anwendungen zum Einsatz, während Deep Learning spezielleren oder fortgeschritteneren Anwendungsfällen vorbehalten ist.
Da generative KI derzeit stark im Fokus steht, sei darauf hingewiesen, dass neue Anwendungen wie ChatGPT und andere neuronale Netze intensiv nutzen. In immer mehr Fällen handelt es sich dabei um hochentwickelte neuronale Netze, die als Deep Learning eingestuft werden können. Um Inhalte zu erstellen, die einer Prüfung standhalten, sind schließlich enorme Rechenressourcen erforderlich, um etwas zu entwickeln, das auch nur annähernd mit der Arbeit eines qualifizierten Menschen vergleichbar ist.
„Wenn es um KI im Allgemeinen geht, gehören neuronale Netze und Deep Learning zusammen: Je tiefer das Lernen, desto mehr Neuronenschichten gibt es und desto besser kann ein Modell trainiert werden, um für unterschiedliche Zwecke eingesetzt zu werden“, sagte Greg Schulz, Analyst bei der StorageIO Group. „Man kann sich das als eine Hierarchie des Cognitive Computing vorstellen: Einfache KI umfasst relativ simple Regeln und Schlussfolgerungen; fortgeschritteneres maschinelles Lernen erweitert die Wissensbasis, und Deep Learning führt zur Erstellung, zum Training und zum Testen neuer oder verbesserter Modelle.“
Siehe auch: Start-ups für generative KI