2.1 Eine menschliche Entscheidung

Wie lernt ein neuronales „Netz“ bestehend aus einem Neuron mit nur einer Eingabe und einer Ausgabe, Entscheidungen zu treffen?

Mit einem Computerprogramm lassen sich Wenn-Dann-Regeln sehr einfach umsetzen. Dafür gibt es in allen Programmiersprachen Entscheidungsanweisungen, mit denen sich ein Programm steuern lässt. In Scratch z. B. findet man eine solche Entscheidungsanweisung in einem falls-sonst-Block wieder.

Auch neuronale Netze können Entscheidungen treffen wie gesund oder krank, jung oder alt, positiv oder negativ usw. Daher wollen wir nun am Beispiel eines „digitalen Türstehers“ verdeutlichen, wie unterschiedlich das bei einem normalen Computerprogramm und bei einem neuronalen Netz abläuft. 

In beiden Fällen gilt: Unser digitaler Türsteher lässt nur Leute in seine Disco, die älter als 18 Jahre sind. Sind die Personen 18 oder älter, sagt er Ja, sonst sagt er Nein. 

Das Programm in Scratch

Scratch ist eine beliebte Programmiersprache für Anfänger. Um den Unterschied zwischen einem Computerprogramm und einem neuronalen Netz zu demonstrieren, soll das Beispiel zunächst als Scratch-Script gezeigt werden. Die erste Abbildung zeigt das Scratch-Script und die Ausgabe des Scripts, bei der ein Benutzer sein Alter (14) eingegeben hat. Entsprechend der Logik des Programms ist die korrekte Ausgabe nein, da der Benutzer ja 14 Jahre alt ist und man erst mit 18 in die Disco darf.

Das neuronale Netz mit der gleichen Idee

Das neuronale Netz im unteren Teil der zweiten Abbildung besteht nur aus einem einzigen Neuron – und es kann zunächst einmal nichts bzw. keine korrekte Entscheidung treffen, denn es hat noch nichts gelernt bzw. es wurde noch nicht trainiert bzw. richtig eingestellt. Fährt man mit dem Mauszeiger über die Kästchen im oberen Teil der interaktiven Grafik, sieht man, dass das Neuron mit seinen aktuell eingestellten Startwerten nur Personen in die Disco lässt, die älter als 23 sind.

Man kann es aber von Hand „trainieren“, indem man das Gewicht und den Schwellwert durch Klicken ändert. Danach soll es in der Lage sein, die Entscheidung korrekt zu treffen und sich wie ein echter digitaler Türsteher zu verhalten. 

Wenn man es geschafft hat, dass das Neuron korrekt funktioniert, dann hat man genau das geschafft, was neuronale Netze durch ihren speziellen Lernalgorithmus während des Trainings durchführen, nämlich Gewichte und Schwellwerte so ändern, dass das gewünschte Verhalten herauskommt.