Vom Perzeptron zum GPT – was in einem neuronalen Netz passiert
Im ersten Teil dieser Reihe haben wir gefragt, wie KI die Medizin verändert, welche Rolle der Mensch dabei künftig spielt und wer am Ende Verantwortung trägt. Bevor wir uns diesen Fragen weiter nähern, gehen wir einen Schritt zurück: Was passiert eigentlich in diesen Systemen, wie wird aus 16.384 Pixeln einer Zwiebel am Ende ein Gespräch mit ChatGPT und wo begegnet uns diese Technologie schon heute in der Medizin?
Alles, was heute unter „KI“ zusammengefasst wird, ist zunächst einmal Software: Programme und Algorithmen, die auf sehr leistungsfähigen, im Kern aber weiterhin konventionellen Computern laufen.
Das klingt ernüchternd. Denn „Künstliche Intelligenz“ weckt andere Assoziationen: Denken. Verstehen. Vielleicht sogar Bewusstsein. Inzwischen wird vieles als KI bezeichnet, von Bilderkennung bis zu Chatbots und klassischen Analyseverfahren. Machine Learning ist ein zentraler Teil moderner KI, aber nicht jede Software wird intelligent, nur weil man dieses Etikett daraufklebt. „KI“ verkauft sich schlicht besser.
Künstliche Intelligenz bezeichnet zugleich ein breites Forschungsgebiet. Wer Intelligenz künstlich nachbilden will, muss fragen, was sie überhaupt ist und wie sie entsteht. Ein Ansatz besteht darin, grundlegende Prinzipien des Gehirns technisch zu abstrahieren: die Idee eines neuronalen Netzes.
Ein Blick ins neuronale Netz
Bevor wir über GPT – Generative Pre-trained Transformer – sprechen, schauen wir in das Innere eines sehr einfachen neuronalen Netzes: des Perzeptrons. Unsere Aufgabe: Wie bringt man einem Netz bei, eine Schachtel von einer Zwiebel zu unterscheiden?
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