Evolution und Künstliche Intelligenz – also Biologie und moderne Technik? Das soll miteinander vereinbar sein? Auf den ersten Blick wirken die beiden Dinge sehr gegensätzlich, doch dem ist nicht so. Mithilfe der Erkenntnisse aus der Evolution lassen sich nämlich Algorithmen für die Entwicklung von KI entwickeln. Wie genau das aussieht, möchte ich Ihnen in diesem Beitrag zeigen.
Evolutionäre Algorithmen – oder auch genetische Algorithmen – sind eine Form der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Genauer gesagt ist es eine Form von Deep Learning, was wiederum ein Teilbereich von Machine Learning darstellt. Wie der Name schon sagt, orientieren sich evolutionäre Algorithmen an der biologischen Evolution und dessen Entwicklungsmuster.
Es handelt sich dabei um ein Optimierungsverfahren, bei dem Lösungen für bestimmte Probleme gefunden werden. Die Lösung muss dem Anwender nicht im Voraus schon bekannt sein, sondern wird durch die KI entwickelt. Das Verfahren eignet sich dabei für komplexere Probleme. Wenn Sie also beispielsweise nur aus einer vorgegebenen Anzahl an Lösungen die beste auswählen wollen, eignen sich simplere Algorithmen besser. Mit evolutionären Algorithmen hingegen können auch neue Lösungen geschaffen werden.
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Wie funktioniert dieser Prozess? Die biologische Evolution basiert auf dem Prinzip, dass Individuen innerhalb einer Population miteinander konkurrieren. Diejenigen, die besser an ihre Umwelt angepasst sind, haben höhere Überlebenschancen und geben ihre Merkmale an die nächste Generation weiter. Durch diesen Prozess werden über viele Generationen hinweg Eigenschaften optimiert.
In der Künstlichen Intelligenz wird dieses Prinzip auf evolutionäre Algorithmen angewendet. Hierbei werden Individuen (also Lösungskandidaten) in einer Simulation erzeugt und mit einer Fitnessfunktion bewertet. Diese Fitnessfunktion gibt an, wie gut das jeweilige Individuum das Problem löst, wobei die besten Individuen für die nächste Generation ausgewählt werden.
Die wichtigsten Mechanismen der Evolution – Selektion, Rekombination und Mutation – werden auch in evolutionären Algorithmen eingesetzt. Zuerst wird durch Selektion sichergestellt, dass nur die besten Individuen (diejenigen mit der höchsten Fitness) „überleben“. Danach werden die stärksten Eigenschaften der Individuen durch Rekombination (Crossover) und Mutation weitergegeben und verändert.
Durch diesen iterativen Prozess nähert sich die künstliche Intelligenz der optimalen Lösung an. Die Veränderung wird immer kleiner, und wenn das Maximum erreicht ist, stoppt der Prozess. Alternativ kann er auch manuell gestoppt werden, um Probleme wie Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden.
Die evolutionären Algorithmen bringen dabei einige Vorteile mit sich, von denen ich ein paar hier einmal für Sie auflisten möchte:
Im Bereich des Deep Learning werden evolutionäre Algorithmen vor allem zur Optimierung neuronaler Netze eingesetzt. Dabei werden Netzwerke mit zufälligen Gewichtungen der Neuronen erstellt und getestet. Die besten Netzwerke werden ausgewählt und durchlaufen dann die Phasen der Rekombination und Mutation, wobei die Gewichtungen immer weiter angepasst werden.
Diese Methode ermöglicht es, neuronale Netze zu trainieren und zu optimieren, ohne dass auf klassische Lernmethoden wie Gradient Descent angewiesen zu sein.
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Evolutionäre Algorithmen sind KI Optimierungsverfahren, die durch wiederholte Selektion, Mutation und Rekombination die Lösungen für komplexe Probleme finden.
Evolutionäre Algorithmen lösen komplexe Probleme in dem sie mit künstlicher Intelligenz eine Vielzahl an Lösungen erzeugen, deren Fitness bewerten, diese weiter optimieren und mit anderen Lösungen rekombinieren, um die bestmögliche Lösung zu finden.
Evolutionäre Algorithmen ermöglichen es mit Hilfe von künstlicher Intelligenz komplexe und schlecht strukturierte Optimierungsprobleme zu lösen, bei denen traditionelle Methoden oft versagen. Sie können Unternehmen zum Beispiel in der Industrie, Robotik oder im Finanzwesen helfen.
Im Deep Learning werden evolutionäre Algorithmen vor allem zur Optimierung neuronaler Netze eingesetzt. Dabei werden Netzwerke mit zufälligen Gewichtungen der Neuronen erstellt und getestet. So werden neuronale Netze trainiert und optimiert, ohne auf klassische Lernmethoden wie Gradient Descent angewiesen zu sein.
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Evolutionäre Algorithmen benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
Vollumfängliche Implementierungs- und Betriebsunterstützung für führende Softwareprodukte unserer Partnerunternehmen:
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