Campus Rostock

Annika Walter gewann mal Silber bei Olympia und ist jetzt Gesellschafterin einer Firma, die mit K.I. arbeitet. Diesen Monat fragt sie sich:

Was hat K.I. mit Finnland zu tun?

Mit dem Chat-GPT wurde auch endlich der Begriff der künstlichen neuronalen Netze en vogue. Wer noch ein bisschen mehr Aufmerksamkeit bekommen könnte, wäre der FinneTeuvo Kalevi Kohonen, denn er war einer der wichtigsten Wegbereiter. Hier mal ein paar Basics zu den KNN: Die Hauptaufgabe künstlicher neuronaler Netze besteht darin, zu lernen. Es gibt drei mögliche Arten wie Neuronale Netze lernen: 1.) Überwachtes Lernen. Ein erwünschter Ausgabewert wird mit dem Ausgabewert des Netzes verglichen, Abweichungen als Fehler ans Netz gemeldet und das Ziel ist die Minimierung des Fehlers während des Trainings. 2.) Unüberwachtes Lernen. Das Netz wird wiederholt mit Eingaben versorgt und es wird dem Netz selbst überlassen eine Ordnung zu finden. Und dann ist da noch 3.) Verstärkendes Lernen. Es gibt zwar Feedback, aber keine explizite Korrekturanweisung. Damit ist 3.) eine Mischform aus 1.) und 2.) . Kohonennetze oder auch SOMs können in selbstorganisierender Weise lernen und gehören deshalb zur Kategorie 2. Wer nun glaubt, dass die komplizierten Dinger der letzte Schrei sind, irrt gewaltig. Die Veröffentlichungen von Herrn Kohonen gab es bereits in den 1980ern. Und veröffentlicht hat der Mann wirklich eine Menge. Ich machte Mitte der 1990er erste Bekanntschaft mit den künstlichen neuronalen Netzen, weil ein guter Freund zu dieser Zeit in Warnemünde an einer Art künstlichen Nase arbeitete und eher versehentlich meine Neugier weckte. Ja, so fortschrittlich war Rostock einmal! Aber dann fiel das Thema im breiten deutschen Wissenschaftsbetrieb irgendwie in einen Dornröschenschlaf und wachte in den 2010ern als heiße Sache wieder auf. Unsere Software haben wir deshalb bewusst Kalevi genannt. Zum einen, weil der wichtigste Denker unseres Unternehmens zum Glück nicht im Dornröschenschlaf lag und zum anderen, um zu sagen: Paljon kiitoksia, herra Kohonen.

Liebe Grüße, #thedatadiver