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Infografik: Wie lernen Maschinen?

Ob Sprachassistent, Übersetzungssoftware oder automatische Einparkhilfe: Künstliche Intelligenz prägt unseren Alltag. Aber wie funktioniert sie? Ein Überblick über die bedeutendsten Techniken.
Eine Illustration, die den Prozess der Bildverarbeitung in einem neuronalen Netzwerk darstellt. Links sind verschiedene Früchte wie ein Apfel, eine Orange, Kirschen und eine Birne auf Gittern abgebildet. Diese Bilder werden in ein neuronales Netzwerk eingespeist, das durch ein Diagramm mit verbundenen Knoten dargestellt wird. Rechts werden die verarbeiteten Bilder in Kategorien sortiert, wobei ein Trichter die Bilder in zwei Behälter leitet, die mit Symbolen für Äpfel und Birnen gekennzeichnet sind. Die Illustration zeigt den Prozess der Klassifizierung und Sortierung von Bildern durch maschinelles Lernen.

Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Wir chatten mit Bots, lassen uns Antworten von Suchmaschinen zusammenfassen oder Algorithmen nach Auffälligkeiten in MRT-Scans suchen. So sehr sich die Verwendungszwecke auch unterscheiden – die meisten heute gängigen Verfahren gehen auf ähnliche grundlegende Techniken zurück.

Eines der wichtigsten Felder der künstlichen Intelligenz ist das Deep Learning. Es nutzt Algorithmen, die an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Sie bestehen aus vielen Schichten von kleinen Recheneinheiten, den »Neuronen«. Jede Schicht hilft dabei, Muster in Daten zu erkennen, etwa in Bildern oder in gesprochener Sprache. Deshalb eignet sich Deep Learning besonders gut für die automatische Gesichtserkennung oder für Sprachassistenten.

Wie funktionieren solche künstlichen neuronalen Netze? Die Infografik stellt das Verfahren genauer vor.

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