Perzeptron

Was ist ein Perzeptron?

Ein Perzeptron ist ein grundlegender Begriff in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich dabei um ein einfaches Modell für maschinelles Lernen, das auf neuronaler Ebene arbeitet. Es ist ein elementarer Baustein für fortgeschrittene KI-Konzepte wie neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Modelle.

Die Funktionsweise eines Perzeptrons

Das Perzeptron nimmt mehrere Eingaben entgegen, verarbeitet sie und gibt ein einzelnes Ergebnis aus - ähnlich wie ein Neuron in unserem Gehirn. Jeder Eingabe wird ein Gewicht zugeordnet. Diese Gewichte beeinflussen das Gesamtergebnis. Ein Aktivierungsfunktion bestimmt dann anhand des gewichteten Gesamtergebnis, ob das Perzeptron "feuert" oder nicht. Mit anderen Worten: ob es eine 1 ("ja") oder 0 ("nein") ausgibt.

Anwendung von Perzeptron in der Künstlichen Intelligenz

Perzeptoren werden in der KI genutzt, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Einzelne Perzeptronen können für sehr einfache Entscheidungen verwendet werden. Doch in der Regel werden viele Perzeptronen zu einem multilayer Perzeptron (MLP) verbunden. Ein MLP kann komplexe Muster erkennen und ist wesentlich leistungsstärker. Perzeptronen und MLPs spielen so zum Beispiel eine wichtige Rolle bei der Bild- und Spracherkennung.

Die Geschichte des Perzeptrons

Das Perzeptron wurde erstmals 1958 von Frank Rosenblatt konzipiert. Rosenblatt, ein Psychologe, war von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns fasziniert. Sein Ziel war es, eine Maschine zu schaffen, die in der Lage ist, zu lernen und Entscheidungen zu treffen - ähnlich wie das menschliche Gehirn. Damit legte er den Grundstein für die heutige Künstliche Intelligenz.