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Zukunftsperspektive künstliche neuronale Intelligenz

«Künstliche neuronale Netzwerke – ein Zweig der künstlichen Intelligenz – sind nach einigen Jahren wieder stark im Kommen.

Im Gegensatz zu anderen Lernverfahren liefern sie meist bessere Ergebnisse. Besonders in Bereichen, bei denen kein oder nur geringes systematisches Wissen über das zu lösende Problem vorliegt, sind KNN eine zukunftsträchtige Alternative. Anwendungsgebiete sind u.a.: Frühwarnsysteme, medizinische Diagnostik, Datamining, Regelung und Analyse komplexer Prozesse oder Zeitreihenanalysen in Finanzmärkten.

AlphaZero als Paradebeispiel für das Potential von KNN:
AlphaZero ist ein Computerprogramm von DeepMind das komplexe Brettspiele nur anhand der Spielregeln autodidaktisch erlernt. Traditionelle Schachprogramme basieren auf tausenden von Regeln, die von starken menschlichen Spielern handgefertigt werden und versuchen, alle Eventualitäten eines Spiels zu berücksichtigen.
AlphaZero verfolgt einen völlig anderen Ansatz und ersetzt diese handgefertigten Regeln durch ein tiefes neuronales Netzwerk und generische Algorithmen, die über die grundlegenden Regeln hinaus nichts über das Spiel wissen. Die Ergebnisse sind eindrücklich: AlphaZero übertraf Stockfish, die aktuell stärkste konventionelle Schach-Engine, erstmals nach nur 4 Stunden. Als Autodidakt, der nicht durch konventionelles Wissen über das Spiel eingeschränkt war, entwickelte es auch seine eigene Intuition und Strategien und fügte umfangreiche neuartiger Ideen hinzu, die jahrhundertelange Forschung über Schachstrategien bereits jetzt bereichern und erweitern.»

Oliver Wespi, Senior Software Entwickler, INTEGRATE Informatik AG