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Tutorial MenueNeuronale Netze - Eine EinführungLerneinheit 1 von 5

Neuronale Netze - Einführung

Vergleich: Konnektionismus - klassische künstliche Intelligenz (KI)

Der Begriff Konnektionismus wird oft synonym für das Wissenschaftsgebiet der künstlichen neuronalen Netze gebraucht, andere Forscher unterscheiden beide Gebiete. Normalerweise wird bei dem Begriff Konnektionismus weniger das biologische Vorbild betont als vielmehr die große Zahl einfacher Verarbeitungselemente, die durch Nachrichtenaustausch kommunizieren.

Das Paradigma des Konnektionismus besagt, dass Informationsverarbeitung als Interaktion einer großen Zahl einfacher Einheiten (Zellen, Neuronen) angesehen wird, die anregende oder hemmende Signale an andere Zellen senden. Symbole werden üblicherweise nur implizit dargestellt durch das Aktivierungsmuster der Einheiten (verteilte Repräsentation).

Dagegen ist nach dem Paradigma der klassischen Künstlichen Intelligenz (1)) Informationsverarbeitung die Manipulation von Symbolen. Dies wurde in der sogenannten "physical symbol systems hypothesis" von A. Newell explizit hervorgehoben. Auch die Teilgebiete der 2) wie etwa die Bildverarbeitung und die Robotik basieren nach dem klassischen Verständnis der 3) auf symbolischen Repräsentationen, zumindest in den für die 4) interessanten höheren Verarbeitungsebenen. In den letzten Jahren wird allerdings gerade auf diesen Gebieten dieses Grundverständnis in Frage gestellt. Viele neue Anwendungen und Systeme der Bildverarbeitung und Robotik benutzen sowohl konnektionistische als auch symbolische Teilsysteme.

Es ist daher zu erwarten, dass die ehemals scharf rivalisierenden Forscher auf den Gebieten der neuronalen Netze und der symbolischen 5) in Zukunft stärker Konzepte und Ideen des jeweils anderen Gebiets aufgreifen werden. Viele zukünftige Anwendungssysteme werden wohl konventionelle algorithmische Komponenten besitzen, Module, die neuronal realisiert sind, und andere, die symbolisch schließen können. Die Integration dieser Komponenten ist allerdings eine große Herausforderung.

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