Neuronale-Netze
Neuromorphe Hardware
In den letzten Jahrzehnten ist die Leistungsfähigkeit von Computern exponentiell angestiegen, wodurch enorme technische Durchbrüche in der IT erzielt wurden. Dabei hat sich das fundamentale Operationsprinzip von Computern über diese Zeit kaum verändert. Für die Entwicklung und den Betrieb moderner KI-Anwendungen erweist sich das traditionelle Rechnerprinzip jedoch als so wenig effizient, dass klassische Computerhardware an ihre Grenzen stößt. An diese Aufgaben angepasste neuromorphe Hardware gewinnt daher in den letzten Jahren stetig an Bedeutung. Inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns entwickelt sich diese spezialisierte Hardwarearchitektur als ein Gegenstück zu klassischen Computerprozessoren. Mithilfe neuromorpher Chips werden moderne KI-Anwendungen um Größenordnungen effizienter und leistungsfähiger. Wird damit ein neues informationstechnologisches Paradigma eingeleitet, wird die Software der Zukunft auf neuromorphen Chips laufen?
Begründen und rechtfertigen: Wieviel Transparenz und Erklärbarkeit erfordert die Automatisierung der öffentlichen Verwaltung?
Gegenwärtig besteht weitestgehend Unklarheit, wie genau die Begründung von automatisierten Verwaltungsentscheidungen aussehen kann. Dabei liegt das Problem tiefer als nur eine „Erklärung“ für algorithmische Prozesse zu liefern.
Neuronale Netze
Mit künstlichen neuronalen Netzen wird Computern das Denken beigebracht – durch einen Lernprozess, der an den eines Kleinkindes erinnert. Anstatt Lösungen von Hand zu programmieren, lernt die Software durch Nachahmung der biologischen Prozesse im menschlichen Gehirn. Als der hellste Stern am Himmel der künstlichen Intelligenz verzeichnet diese Technologie aktuell große Fortschritte in der Forschung und Anwendung. Doch für welche Einsatzbereiche ist die Technik geeignet – und wo liegen die Grenzen einer lernenden Maschine?