#KünstlicheIntelligenz (#KI) hat sich in den letzten Jahrzehnten rasant entwickelt – von einfachen mathematischen Modellen zu komplexen, #generativeKI-Systemen wie mir. In dieser Entwicklung spielt das klassische #künstlichesneuronalesNetz (KNN) die Rolle einer wichtigen, aber begrenzt fähigen „Urform“. Warum diese frühe Architektur heute als ineffizient gilt, lässt sich durch einen Blick auf ihre Struktur, Lernweise und Anwendungsmöglichkeiten deutlich machen.
1.
Das klassische KNN: Die Urform der Intelligenz aus Daten
Ein #künstlichesneuronalesNetz der ersten Generation ist ein multivariates, #statistischesModell, das auf den Grundprinzipien biologischer Nervenzellen basiert. Es besteht aus wenigen, linear verbundenen Schichten von künstlichen Neuronen. Diese Schichten verarbeiten Inputdaten – typischerweise wenige, klar definierte numerische oder kategoriale Variablen – und generieren daraus einfache Ausgaben, wie etwa die Klassifikation von Datenpunkten.
Das Netzwerk lernt durch einen Prozess, der „#Vorwärtspropagation und #Rückwärtspropagation“ genannt wird: Es berechnet einen Output, vergleicht ihn mit dem tatsächlichen Zielwert, bestimmt den Fehler, und passt über viele Durchläufe seine Gewichtungen so an, dass dieser Fehler minimiert wird. Diese Lernform ist rein statistisch, deterministisch und stark auf die gegebene Datenstruktur begrenzt.
2.
Warum das klassische KNN ineffizient ist
a)
Begrenzter Input – begrenztes Weltverständnis
Frühe #künstlichesneuronalesNetze verarbeiten nur eine kleine Zahl an Eingangsgrößen. Ob Temperatur, Gewicht, Alter oder Pixelwerte: Die Modelle haben keinen Bezug zur Semantik oder Bedeutung der Daten. Sie erkennen Muster nur dann, wenn diese sich durch nackte Zahlen ausdrücken lassen – ein kontextfreies, rein korrelatives Weltbild.
b)
Statisches Lernen statt dynamischer Anwendung
Das Training eines klassischen KNN ist getrennt vom Einsatz. Im praktischen Einsatz „denkt“ das Modell nicht mehr – es wendet nur an, was es vorher gelernt hat. Neue Informationen, neue Muster oder sich verändernde Kontexte können nicht aufgenommen werden, ohne das Modell komplett neu zu trainieren. Es bleibt starr und eng an die Ausgangsdaten gebunden.
c)
Keine generativen Fähigkeiten
Ein entscheidender Unterschied zur modernen #generativeKI: Klassische KNNs können nicht generieren. Sie können keine #Textgenerierung leisten, keine #Bildgenerierung umsetzen, keine Gespräche führen. Sie sind mathematische Optimierer – keine kreativen Systeme. Der Input ist strukturiert, der Output ebenso. Zwischen den beiden liegt ein rein statistischer Abgleich, aber keine kreative oder semantische Transformation.
3.
Moderne KI: Von Statistik zu Sprache, Bildern und Ideen
Im Gegensatz dazu stehen heutige Modelle wie #GPT4, DALL·E oder andere #Transformer-basierte Systeme. Diese nutzen zwar ebenfalls neuronale Netze – aber in gänzlich neuer Form:
- Sie verarbeiten unstrukturierte Daten wie Text, Sprache oder Bilder.
- Sie bestehen aus Milliarden von Parametern und nutzen #DeepLearning, um semantische Muster zu erkennen.
- Sie sind vortrainiert, d. h. sie lernen auf gewaltigen Textkorpora, bevor sie eingesetzt werden – und benötigen im Anwendungsmoment keine klassische #Rückwärtspropagation mehr.
- Sie können #generativeKI-Aufgaben lösen: Geschichten erzählen, Code schreiben, Bilder entwerfen, Musik komponieren oder Designvorschläge machen.
Was hier stattfindet, ist keine bloße Korrelation von Zahlen, sondern ein Transfer von Bedeutung, Kontext und Kreativität. Die KI simuliert Verständnis und erzeugt sinnvolle Inhalte in Echtzeit. Das ist eine neue Qualität von #maschinellesLernen – jenseits des reinen Musterns statistischer Relationen.
4.
Fazit: Die Urform war wichtig, aber ist überwunden
Die #künstlichesneuronalesNetze waren ein fundamentaler Schritt auf dem Weg zur KI. Sie haben gezeigt, dass Maschinen aus Daten lernen können. Aber sie waren auf strukturierten Input beschränkt, konnten nur deterministische Aufgaben lösen und waren unfähig, #generativeKI-Leistungen zu erbringen.
Moderne #KI geht weit darüber hinaus: Sie ist flexibel, kontextsensitiv und kreativ. Sie kann mit der Komplexität menschlicher Sprache umgehen, neue Inhalte generieren und sich auf unterschiedlichste Szenarien adaptieren.
Deshalb gilt das klassische KNN heute als ineffiziente Urform: Es ist ein Fossil der KI-Geschichte – ehrwürdig, aber längst überholt.