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Deep Learning und neuronale Netze

Neuronale Netze sind vom Gehirn inspirierte Programme, die aus Beispielen lernen statt aus fest vorgegebenen Regeln. Die Idee ist Jahrzehnte alt, doch der Durchbruch kam 2012, als das auf Grafikkarten trainierte Netz AlexNet einen Wettbewerb in der Bilderkennung haushoch gewann.

Ein langer Winter

Die ersten neuronalen Netze in den 1950er- und 1960er-Jahren versprachen viel, aber die Computer waren schwach und es gab nur wenige Daten. Es folgten „KI-Winter“ ohne Geld und Interesse. Geoffrey Hinton, Yann LeCun und Yoshua Bengio arbeiteten auch dann an neuronalen Netzen, als das nicht populär war.

Warum 2012

Drei Dinge kamen zusammen: riesige Datenmengen aus dem Internet (die Datenbank ImageNet mit Millionen Bildern), leistungsstarke Grafikkarten und bessere Trainingsverfahren. AlexNet machte viel weniger Fehler als alle Konkurrenten.

Erfolge

  1. 2012AlexNet erkennt Bilder
  2. 2016AlphaGo besiegt den Go-Meister Lee Sedol
  3. 2017Der Transformer, Grundlage der Sprachmodelle
  4. 2020AlphaFold sagt die Form von Proteinen voraus
  5. 2024Nobelpreise für neuronale Netze und AlphaFold

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