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Ideen aus der Physik : Die neuronalen Netze verstehen

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Ist die KI heute so erklärbar wie die Dampfmaschine zu der Zeit, als sie erfunden wurde? Bild: iStock

Fortschritte in der KI-Theorie hängen davon ab, dass wir ein grundlegendes Verständnis tiefer neuronaler Netze entwickeln. Das ist mathematisch anspruchsvoll – und könnte so gelingen. Ein Gastbeitrag.

          8 Min.

          Die Dampfmaschine war der Motor der industriellen Revolution und veränderte Fertigungsabläufe nachhaltig. Dennoch konnten Wissenschaftler erst im Zuge der Entwicklung der Gesetze der Thermodynamik und der Grundsätze der statistischen Mechanik im Laufe des darauffolgenden Jahrhunderts auf theoretischer Ebene vollständig erklären, warum und wie sie funktioniert.

          Das fehlende theoretische Wissen hielt die Menschen zwar nicht davon ab, die Dampfmaschine zu verbessern – aber erst mit dem Verständnis der Prinzipien der Wärmekraftmaschine gingen schnelle Fortschritte einher, wie beispielsweise die Erfindung des Dieselmotors. Seitdem wird er dank seines optimierten Wärmewirkungsgrads in zahllosen Anwendungen eingesetzt, zum Beispiel in Autos. Und als die Wissenschaft sich schließlich die statistische Mechanik erschloss, hatte dies Auswirkungen, die weit über den Bau besserer und effizienterer Motoren hinausgingen: Die statistische Mechanik führte zu der Erkenntnis, dass Materie aus Atomen besteht, legte den Grundstein für die Entwicklung der Quantenmechanik und führte (ganzheitlich betrachtet) sogar zur Erfindung des Transistors, ohne den die heutige Computertechnologie nicht möglich wäre.

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