Formalisierung und künstliche Intelligenz - eine mögliche ...

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4. Der mathematisch-naturwissenschaftliche Gewinn
Neuronale Netzwerke, Neurocomputer, Konnektionismus sind Schlagwörter
für eine neue Computerarchitektur, die Struktur und Funktion
ganzer Netze von Hirnzellen nachzuahmen sucht. Die unterschiedliche
Arbeitsweise von menschlichem Gehirn und herkömmlichem
Computer fällt besonders deutlich auf, wenn wir folgende Vergleiche
ziehen:
Gehirn
herkömmI. Computer
Arithmetik schlecht sehr gut
Fakten-Gedächtnis schlecht sehr gut
assoziatives Ged. sehr gut schlecht-
Lernfähigkeit sehr gut schlecht
Mustererkennung sehr gut schlecht
Sollen also auch menschliche intelligente Leistungen wie assoziatives
Gedächtnis, Lernfähigkeit, Mustererkennung, etc. mechanisiert
werden, so müssen
und Funktionsweise das
Computer gebaut werden, die in Architektur
menschliche Gehirn imitieren. Dieses aber
besteht aus ca. 10 hoch 10 Neuronen (ca. 100'000 unter jedem mm 2
Hirnrinde) mit einem fan-in (Anzahl zu einem Neuron hinführender
Verbindungen) von 10'000. Damit entfällt offenbar der von Neumann-
Flaschenhals herkömmlicher Maschinen. Zudem ist das Gehirn sehr
fehlertolerant, obwohl jede Sekunde ca. 3 Neuronen sterben, also
etwa 1% in 10 Jahren. Zur Funktionsweise des Gehirns weiss die
Gehirnforschung einiges (wenn auch längst nicht alles) zu sagen:
Ueber die Dendriten gelangen die Signale
der angeschlossenen Neuronen (in
Form eines aufsummierten elektrischen
Potentials) zum gerade betrachteten
Neuron. Darauf reagiert das Neuron wie
ein Schalter mit Widerstand: übersteigt
die durch die Synapsen noch gewichtete
Summe der Eingangssignale einen
gewissen am Neuron "eingestellten"
Schwellenwert, so feuert das Neuron
weiter, d.h. gibt einen elektrischen
Nadelimpuls ab, der über das Axon zu
mehreren tausend Zielneuronen abgeleitet
wird.
Mathematisieren wir diese situation, so erhalten wir folgendes
mathematisches Neuron: