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Neuronale Netze: Revolution für die Wissenschaft?

Ein Konzept aus den 1980er Jahren nimmt durch neue Entwicklun­gen in der Computer-Hardware einen kometenhaften Aufschwung. Vielschichtige, "tiefe" neuronale Netze revolutionieren nicht nur die Bild­erkennung und die Datenanalyse, sondern gewinnen inzwischen auch wissen­schaftliche Erkenntnisse.
Aus einem Bild, das wegen viel zu geringer Pixelzahl (Mitte) das Original (links) nur mangelhaft wiedergibt, errechnet ein neuronales Netz Rekonstruktionen (rechts), die dem Original nahekommen.

Am 15. März 2016 musste sich Lee Sedol, einer der weltbesten Go-Spieler, einer Maschine geschlagen geben. AlphaGo, eine künstliche Intelligenz aus dem zu Google gehörenden Unternehmen DeepMind, hatte in einem geradezu historischen Turnier vier von fünf Spielen gewonnen. Obendrein ist AlphaGo jüngst selbst geschlagen worden – von seinem verbesserten Nachfolger AlphaGoZero (siehe den Artikel S. 22).

Spätestens seit diesem Ereignis ist offensichtlich, dass die künstliche Intelligenz aus ihrem langen Winterschlaf erwacht ist. Inzwischen überschlagen sich die Meldungen über Anwendungen, die bis vor kurzem noch der Sciencefiction zugeschrieben wurden. Die Technik, deren Verbesserung diesen rasanten Fortschritt möglich gemacht hat, ist unter dem Namen "künstliches neuronales Netz" oder auch einfach "neuronales Netz" bekannt.

Bereits wenn man eine Suchmaschine wie Google bittet, Bilder anhand einer Beschreibung in Worten zu finden, leisten neuronale Netze die wesentliche Arbeit. Doch weiterentwickelte Systeme, die generativen neuronalen Netze, gehen noch weit darüber hinaus: Sie erzeugen aus einer textuellen Beschreibung annähernd fotorealistische Bilder, die der Beschreibung entsprechen, bis dahin aber noch nicht existierten (Bilder S. 16/17 und 20). Sie malen sich diese Bilder gewissermaßen selbstständig im Geiste aus ...

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