20 Deep Learning: Fortschritte und Herausforderungen

20.1 Einführung

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich durch den Einsatz tiefer neuronaler Netze (mehrere versteckte Schichten) auszeichnet. Diese Netze ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erkennung hochkomplexer Muster. Durch Fortschritte in Rechenleistung, Algorithmen und Datenverfügbarkeit hat sich Deep Learning in vielen Bereichen als dominierende KI-Technologie etabliert.

20.2 Fortschritte im Deep Learning

20.2.1 Leistungsfähigere Architekturen

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Optimiert für Bildverarbeitung (z. B. ResNet, EfficientNet).
• Rekurrente neuronale Netze (RNNs) & LSTMs: Entwickelt für sequenzielle Daten (z. B. Sprache, Zeitreihen).
• Transformer-Modelle: Ersetzen RNNs in der Sprachverarbeitung (z. B. GPT, BERT, T5).

📌 Beispiel: Transformer-Modelle ermöglichen maschinelle Übersetzung, Textgenerierung und Sprachverarbeitung auf einem neuen Level.

20.2.2 Effizientere Optimierungsverfahren

• Adam-Optimizer: Adaptive Lernraten verbessern das Training.
• Batch Normalization: Stabilisierte Gradienten verbessern die Konvergenz.
• Dropout & Regularisierung: Verhindert Überanpassung und verbessert Generalisierung.

📌 Beispiel: Deep Learning-Modelle können heute mit weniger Daten und schnellerer Konvergenz trainiert werden als vor wenigen Jahren.

20.2.3 Skalierbarkeit durch Hardware-Fortschritte

• GPUs (Graphics Processing Units): Parallelisierte Berechnungen beschleunigen Deep Learning massiv.
• TPUs (Tensor Processing Units): Speziell für neuronale Netze entwickelte Prozessoren.
• Cloud-Computing: Skalierbare Infrastruktur ermöglicht das Training riesiger Modelle.

📌 Beispiel: Modelle wie GPT-4 oder DALL·E erfordern Millionen von GPU-Stunden für das Training.

20.2.4 Anwendungen und Durchbrüche

✅ Computer Vision: Bildklassifikation, Objekterkennung, medizinische Bildanalyse
✅ Sprachverarbeitung (NLP): Chatbots, Übersetzungsmodelle, Stimmenerkennung
✅ Generative KI: Text-, Bild- und Videoerzeugung (Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E)
✅ Autonomes Fahren: Sensorfusion und Echtzeitanalyse zur Umgebungswahrnehmung

📌 Beispiel: DeepMind AlphaFold hat die Proteinfaltung revolutioniert und beschleunigt die Medikamentenentwicklung.

20.3 Herausforderungen im Deep Learning

20.3.1 Datenbedarf und Qualität

🔹 Deep Learning benötigt riesige Datenmengen, um leistungsfähig zu sein.
🔹 Ungleichgewicht in Datensätzen führt zu Verzerrungen und unzuverlässigen Ergebnissen.
🔹 Mangelnde Erklärbarkeit: Warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung trifft, ist oft nicht nachvollziehbar.

📌 Beispiel: Ein autonomes Fahrsystem, das überwiegend mit Daten aus Sonnenschein-Szenarien trainiert wurde, könnte bei starkem Regen unzuverlässig sein.

20.3.2 Hoher Rechenaufwand

🔹 Training großer Modelle ist kostspielig und benötigt spezialisierte Hardware (GPUs, TPUs).
🔹 Energieverbrauch und CO₂-Emissionen sind bei sehr großen Netzen ein Problem.
🔹 Echtzeit-Anwendungen erfordern Optimierung für mobile Geräte und Edge-Computing.

📌 Beispiel: Training eines großen Sprachmodells kann so viel Strom verbrauchen wie eine Kleinstadt.

20.3.3 Überanpassung und Robustheit

🔹 Overfitting: Modelle passen sich zu stark an Trainingsdaten an und generalisieren schlecht.
🔹 Adversarial Attacks: Kleinste gezielte Änderungen in den Eingaben können Deep Learning-Modelle täuschen.
🔹 Vertrauenswürdigkeit: KI kann Fehler machen, die ein Mensch niemals machen würde.

📌 Beispiel: Ein Bildklassifikationsmodell könnte ein verkehrtes Stoppschild als harmloses Straßenschild interpretieren.

20.3.4 Ethische und gesellschaftliche Fragen

🔹 Bias in KI-Modellen: Diskriminierung durch unausgewogene Trainingsdaten.
🔹 Halluzinationen in generativer KI: KI-Modelle erfinden Inhalte, die nicht der Realität entsprechen.
🔹 Jobmarktveränderungen: Automatisierung verdrängt klassische Berufe, schafft aber auch neue.

📌 Beispiel: Gesichtserkennungssysteme haben oft Schwierigkeiten mit dunkleren Hauttönen, weil Trainingsdaten überwiegend aus weißen Gesichtern bestehen.