Künstliche Neuronale Netze im Überblick 9: Die Zukunft Neuronaler Netze

Neuronale Netze sind der Motor vieler Anwendungen in KI und GenAI. Diese Artikelserie gibt einen Einblick in die einzelnen Elemente. Der neunte Teil wirft einen Blick auf die kommende Generation von Modellen.

Die Forschung im Bereich neuronaler Netze schreitet rasch voran, und mehrere Trends versprechen, die nächste Generation von Modellen zu prägen. Attention-Only-Architekturen, vom Transformer-Modell eingeführt, haben bereits in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung die Rekursion verdrängt und werden nun auch im Bereich der Bildverarbeitung eingesetzt. Die zentrale Innovation des Transformers besteht darin, Schichten aus Multi-Head-Self-Attention- und Feedforward-Netzwerken zu stapeln, wodurch eine vollständige Eliminierung von Faltungen und Rekursionen erfolgt. In PyTorch kann man eine Transformer-Encoder-Schicht mit folgendem Code instanziieren:

import torch.nn as nn  

encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512,  
                                           nhead=8,  
                                           dim_feedforward=2048)  
transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)  
# Eingabeform: (seq_len, batch, d_model)  
src = torch.randn(100, 32, 512)  
output = transformer_encoder(src)  # (100, 32, 512)  

Selbstüberwachtes Lernen ist ein weiterer wichtiger Trend. Durch das Vorabtrainieren von Modellen auf riesigen unbeschrifteten Datensätzen mithilfe von Aufgaben wie maskierter Token-Vorhersage oder kontrastivem Lernen kann man Darstellungen lernen, die sich mit begrenzten beschrifteten Daten effektiv auf nachgelagerte Aufgaben übertragen lassen. Beispiele hierfür sind BERT im Bereich Sprache und SimCLR im Bereich Bildverarbeitung.

Graph Neural Networks verallgemeinern die Faltung auf beliebige Graphstrukturen, indem sie Informationen aus den Nachbarn eines Knotens aggregieren. Ihre Layer-Aktualisierung erfolgt in der Form

hᵢ′ = σ( W·hᵢ + Σ_{j∈N(i)} U·hⱼ + b )

und ermöglicht Anwendungen in der Chemie, in sozialen Netzwerken und in der kombinatorischen Optimierung.

Die automatisierte Suche nach neuronalen Architekturen nutzt verstärktes Lernen oder evolutionäre Algorithmen, um optimale Netzwerktopologien zu finden. Techniken wie NASNet und EfficientNet haben Modelle hervorgebracht, die unter gegebenen Rechenbeschränkungen besser abschneiden als von Menschen entworfene Architekturen.

Kontinuierliches Lernen und Meta-Lernen zielen darauf ab, Netzwerke mit der Fähigkeit auszustatten, neue Aufgaben zu lernen, ohne vorherige zu vergessen, oder sich mit wenigen Beispielen schnell an neue Aufgaben anzupassen.

Schließlich bleiben Interpretierbarkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. Methoden zur Erklärung von Netzwerkentscheidungen – wie Salienzkarten, SHAP-Werte und Konzeptaktivierungen – tragen dazu bei, Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen.

Mit der Weiterentwicklung der Hardware werden spezialisierte Beschleuniger für „spärliche“ Berechnungen, Arithmetik mit geringer Genauigkeit und neuromorphe Designs den Anwendungsbereich neuronaler Netze weiter ausbauen. Eine weitere Entwicklung sind Quanten-Neuronale Netzwerke, die sich noch in den Kinderschuhen befinden.

Während dieser gesamten Entwicklung bleiben die Kernprinzipien – Definition von Neuronen, Stapeln von Schichten, Auswahl von Aktivierungen, Messung von Verlusten und Optimierung von Parametern – die Grundlage. Die Landschaft der auf diesen Prinzipien aufbauenden Modelle erweist sich als immer reichhaltiger und vielfältiger.

Der nächste Beitrag wird sich mit Graphisch-Neuronalen Netzwerken beschäftigen. Sie eignen sich für Deep Learning mit Daten, deren Beziehungen sich durch Knoten und Kanten ausdrücken lassen.

(rme)