Die technologische Welt der Künstlichen Intelligenz ist komplex – doch wir versuchen an dieser Stelle immer wieder für etwas mehr Verständnis zu sorgen. Ein wichtiger Teilbereich von AI wird als Deep Learning bezeichnet. Doch was ist das eigentlich? Und wie funktioniert das Ganze tatsächlich? Diese Fragen wollen wir mit diesem Beitrag möglichst knapp und verständlich beantworten.
Deep Learning bezeichnet eine Methode, die maschinelles Lernen ermöglicht. Hierfür werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, die mit vielen Zwischenebenen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht eine recht umfangreiche Struktur bilden, die man sehr vereinfacht gerne mit der Informationsverarbeitung in unserem menschlichen Gehirn vergleicht. Häufig eingesetzt wird Deep Learning bei der Verarbeitung von Bildern und Sprache.
Die eben genannten Zwischenebenen muss man sich ein wenig wie Filter vorstellen, die die zu verarbeitenden Daten in viele einzelne Bestandteile zerlegen und dann wieder zusammensetzen, um daraus zu lernen. Über die Zeit hinweg können durch Deep Learning Zusammenhänge zwischen den einzelnen Bestandteilen erfasst und gelernt werden. So lernt die Künstliche Intelligenz über die Zeit hinweg zu verstehen, wie ein Haus aussieht – oder ein Elefant. Diese Muster können dann immer schneller und effizienter identifiziert und erkannt werden.
Im Bereich der Medizin kann Künstliche Intelligenz durch das Erlernen solcher Muster in einer Vielzahl von Daten zum Beispiel immer besser erkennen, wie Krebs in einem Patienten aussieht. Ärzte können so deutlich besser erkennen, ob ein Patient erkrankt ist oder nicht – besser als es ein Mensch ohne technische Unterstützung je könnte.