Künstliche neuronale Netze, kurz KNN, sind selbstlernende intelligente Systeme, die vom Aufbau natürlicher Gehirne inspiriert sind. Sie sind – analog zu biologischen Nervensystemen – in der Lage, von Beispielen zu lernen, um selbstständig komplexe Probleme zu lösen.
Die Entwicklung solch künstlicher neuronaler Netze geht rasant voran. „Durch leistungsstarke Computer können immer mehr künstliche Neuronen zum Lernen verwendet werden“, erläutert Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober vom Artificial Intelligence Lab der Universität Magdeburg. Die wachsende Komplexität dieser Netze erschwere es selbst Experten, deren innere Prozesse und Entscheidungen nachzuvollziehen. „Wenn wir aber künftig Künstliche Intelligenz sicher nutzen wollen, ist es zwingend notwendig, ihre Funktionsweise umfassend zu verstehen“.
Die Wissenschaftler um Stober werden daher im Rahmen eines Forschungsprojektes Methoden der kognitiven Neurowissenschaften anwenden, um künstliche neuronale Netze zu analysieren und deren Funktionsweise besser verstehen zu können. Das über drei Jahre laufende Forschungsprojekt Cognitive neuroscience inspired techniques for explainable AI, kurz Cogxai, wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit über
1 Mio. Euro gefördert.
Auf der Suche nach funktionellen Regionen bei der Künstlichen Intelligenz
Stober und sein Team wollen unterschiedliche Regionen in einem künstlichen neuronalen Netz finden, die – wie in biologischen Gehirnen – für bestimmte Funktionen verantwortlich sind. Den Erfahrungsschatz, den die Hirnforschung zum Lernverhalten des menschlichen Gehirns bietet, nutzen die Informatiker, um herauszufinden, wie diese selbstlernenden Systeme Vorhersagen treffen oder warum sie Fehler machen. „Natürliche Gehirne werden schon seit über 50 Jahren erforscht“, so Prof. Stober. „Dieses Potenzial wird aber aktuell in der Entwicklung von KI-Architekturen kaum genutzt.“
Durch die Übertragung neurowissenschaftlicher Methoden auf die Erforschung künstlicher neuronaler Netze werden auch deren Lernprozesse besser nachvollziehbar und verständlich. So könne ein Fehlverhalten der künstlichen Neuronen bereits während des Lernprozesses erkannt und im Laufe des Trainings korrigiert werden.
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