Um Künstliche Intelligenz (KI) zu realisieren, wird daran
gearbeitet, dieses biologische neuronale Netz durch ein
künstliches neuronales Netz im Rechner zu simulieren. Dazu
werden die Neuronen (auch Knotenpunkte) eines künstlichen
neuronalen Netzes schichtweise in sogenannten Layer angeordnet
und verknüpft. Dabei können unterschiedlichste Varianten zum
Einsatz kommen.
In der Computer-Hardware werden neuronale Netze durch
Multiprozessor-Systeme mit einer sehr großen Anzahl sehr
einfacher Prozessoren nachempfunden. Jeder Prozessor modelliert
dabei ein Neuron. Dabei wird nicht für jeden Anwendungsfall ein
spezielles Programm geschrieben, sondern das neuronale Netz
muss die richtige Arbeitsweise selbst erlernen (in Analogie zum
Menschen). Die Ergebnisse dieser Vorgehensweise sind nicht
exakt vorhersagbar, so dass Lösungen entstehen können, die als
"unerklärlich" oder "intelligent" charakterisiert werden.
Beispiel:
Neuronale Netze werden z.B. eingesetzt bei „Machine Learning"
und „Deep Learning".
Hinweis:
Bei näherem Hinsehen findet man manchmal unter der Überschrift
„neuronale Netze“ nichts weiter als
Matrizenberechnungen.
