Künstliche neuronale Netze - Computational Intelligence - page 8

• Expertensysteme, die symbolische Repräsentationen verwenden, werden mit
zunehmendemWissen gewöhnlich langsamer, da größere Regelmengen durch-
sucht werden müssen. Menschliche Experten werden dagegen i.A. schneller.
Möglicherweise ist eine nicht symbolische Wissensdarstellung (wie in natürli-
chen neuronalen Netzen) effizienter.
• Trotz der relativ langen Schaltzeit natürlicher Neuronen (im Millisekundenbe-
reich) laufen wesentliche kognitive Leistungen (z. B. Erkennen von Gegenstän-
den) in Sekundenbruchteilen ab. Bei sequentieller Abarbeitung könnten so nur
um etwa 100 Schaltvorgänge ablaufen („100-Schritt-Regel“). Folglich ist eine
hohe Parallelität erforderlich, die sich mit neuronalen Netzen leicht, auf ande-
ren Wegen dagegen nur wesentlich schwerer erreichen lässt.
• Es gibt zahlreiche erfolgreiche Anwendungen (künstlicher) neuronaler Netze
in Industrie und Finanzwirtschaft.
2.1 Biologische Grundlagen
(Künstliche) neuronale Netze sind, wie bereits oben gesagt, in ihrer Struktur und Ar-
beitsweise dem Nervensystem und speziell dem Gehirn von Tieren und Menschen
nachempfunden. Zwar haben die Modelle neuronaler Netze, die wir in diesem Buch
behandeln, nur wenig mit dem biologischen Vorbild zu tun, da sie zu stark verein-
facht sind, um die Eigenschaften natürlicher neuronaler Netze korrekt wiedergeben
zu können. Dennoch gehen wir hier kurz auf natürliche neuronale Netze ein, da sie
den Ausgangspunkt für die Erforschung der künstlichen neuronalen Netze bildeten.
Die hier gegebene Beschreibung lehnt sich eng an Anderson [1995] an.
Das Nervensystem von Lebewesen besteht aus dem Gehirn (bei sogenannten
„niederen“ Lebewesen oft nur als „Zentralnervensystem“ bezeichnet), den verschie-
denen sensorischen Systemen, die Informationen aus den verschiedenen Körper-
teilen sammeln, und demmotorischen System, das Bewegungen steuert. Zwar findet
der größte Teil der Informationsverarbeitung im Gehirn/Zentralnervensystem statt,
doch ist manchmal auch die außerhalb des Gehirns durchgeführte (Vor-)Verarbei-
tung beträchtlich, z. B. in der Retina (der Netzhaut) des Auges.
In Bezug auf die Verarbeitung von Informationen sind die Neuronen die wichtig-
sten Bestandteile des Nervensystems. 2 Nach gängigen Schätzungen gibt es in einem
menschlichen Gehirn etwa 100 Milliarden (10 11 ) Neuronen, von denen ein ziemlich
großer Teil gleichzeitig aktiv ist. Neuronen verarbeiten Informationen im wesentli-
chen durch Interaktionen miteinander.
Ein Neuron ist eine Zelle, die elektrische Aktivität sammelt und weiterleitet. Neu-
ronen gibt es in vielen verschiedenen Formen und Größen. Dennoch kann man ein
„prototypisches“ Neuron angeben, dem alle Neuronen mehr oder weniger gleichen
(wenn dies auch eine recht starke Vereinfachung ist). Dieser Prototyp ist in Abbil-
dung 2.1 schematisch dargestellt. Der Zellkörper des Neurons, der den Zellkern ent-
hält, wird auch Soma genannt. Er hat gewöhnlich einen Durchmesser von etwa 5 bis
100 µ m(Mikrometer,1 µ m=10 6 m). Vom Zellkörper gehen eine Reihe von kurzen,
2 Das Nervensystem besteht nicht nur aus Neuronen, nicht einmal zum größten Teil. Neben den Neuro-
nen gibt es im Nervensystem noch verschiedene andere Zellen, z. B. die sogenannten Gliazellen, die eine
unterstützende Funktion haben.