Neuronale Netze – einfach verstehen beim Kochen. Am Beispiel der Feuersuppe. Lecker!

Was ist ein neuronales Netz? Die Fachleute erklären dann immer väterlich: „Hey, das funktioniert genauso wie das menschliche Gehirn.“ Woher soll ICH wissen, WIE mein Gehirn funktioniert? Jetzt mal ehrlich. Ich erkläre Ihnen das lieber an einem Kochtopf.

 Kai Schmidhuber, Digitalkoch

Schon einmal einen Suppenkochtopf programmiert? 

Angenommen, Sie möchten einen selbstkochenden Suppenkochtopf programmieren, um die Temperatur der Suppe zu kontrollieren, den Hitzeregler am Herd zu regulieren und, wenn die Suppe fertig ist, alles abzuschalten. Außerdem darf natürlich nichts anbrennen, geschweige denn Ihr Haus abfackeln, wenn die Suppe vor sich hin köchelt, während Sie ein Nickerchen auf der Couch machen. Und unangenehm riechen soll das Ganze auch nicht. Der Dunst muss abgezogen werden. Sonst lockt das nur die Nachbarn an, die sich wieder mal zum Essen einladen. 

Sie haben dazu eine Reihe von Sensoren:
 

  • einen Sensor, der in der Dunstabzugshaube installiert ist,

  • einen Sensor, der direkt im Kochdeckel integriert ist,

  • einen Rauchmelder an der Küchendecke und

  • ein Thermometer, das im Kochtopf verbaut ist.

Damit wollen wir jetzt eine Mexikanische Feuersuppe kochen. 

Wenn Sie als neuronaler Netzwerker oder Techniker nun wüssten, was Sie tun, würden Sie vermutlich den Rauchmelder mit einer Löschanlage (nehmen wir an, Sie haben so etwas) verkabeln, sodass, wenn etwas wirklich brennt, diese sofort anspringt und per Wassersprinkler löscht. 
Ebenso würden Sie das Thermometer im Kochtopf sicherlich mit dem Hitzeregler des Herdes verkabeln, sodass er automatisch herunterregelt, wenn die Temperatur zu hoch ist. 



Hier ist ein Diagramm, das die Sensoren auf der linken Seite und die Aktoren (Geräte, die Veränderungen ausüben können) zeigt. Die Kreise sind Verbindungspunkte für die Leitungen, die wir Knoten nennen werden.

(c) Kai Schmidhuber
Sensoren links und “Aktoren” rechts

DAS PROBLEM


Aber nehmen wir an, Sie wissen ganz und gar nicht, wie man kocht. Nie gelernt. Nie zugeschaut. Geheimwissenschaft für Sie. Wie würden Sie die Sensoren dann verkabeln? Was Sie sicher tun könnten, ist, dass Sie alle Sensoren an alle Aktoren anschließen. So wie früher die Hi-Fi-Anlage. „Hmmm … irgendwo muss das Kabel doch rein …?“

(c) Kai Schmidhuber
Alle Sensoren sind jetzt mit allen Aktoren verbunden

Und jetzt kochen Sie die Mexikanischer Feuersuppe. Probieren Sie es aus. Alles anschalten und dann warten.

Küche abgefackelt? 

Wahrscheinlich. 

In der Tat, denn das Verhalten des Kochtopfes und der Suppe und wie sich die Sensoren aktivieren, wird nämlich nicht wirklich vorhersehbar sein

Jetzt experimentieren Sie einfach mal ein bisschen mit den Drähten herum. Sie könnten auch mal versuchen, Drähte mit unterschiedlicher Leitungsfähigkeit zu verwenden. Versuchen Sie es noch ein paar Mal. Und kochen sie. Vielleicht brennt es jetzt schon nicht mehr. Und wenn es weniger anbrennt, sind wir auf dem richtigen Weg. 

Und wir probieren weiter. Mexikanische Feuersuppe kann man schließlich nie genug im Haus haben. Wenn Sie dies lange genug tun, werden Sie schließlich eine Konfiguration finden, bei der überhaupt nichts abfackelt. Vielleicht sieht sie so aus.

(c) Kai Schmidhuber
So brennt Ihnen die Feuersuppe nicht an. Und ihr Haus vom Brandschaden verschont.





Ziemlich simpel, aber erst mal effektiv: Der Sensor im Dunstabzug erkennt, ob der Kochtopf dampft. Und schaltet dann den Dunstabzug an. Wenn der Rauchmelder üblen Brand-Rauch schnuppert, gibt er ein Signal an die Löschanlage. Wasser marsch. Und wenn es im Topf zu heiß wird, reguliert sich der Hitzeregler runter. 

Das ist Ihr erstes neuronales Netz! Herzlichen Glückwunsch!

ABER: damit haben wir die Aufgabe ja noch nicht gelöst. Bisher haben Sie keine Kombination von Kabeln finden können, die den Kochtopf dazu bringt, das zu tun, was Sie wollen – nämlich eine wirklich leckere Suppe kochen, alle Zutaten richtig zu garen, im richtigen Moment die Temperatur runterzuschalten und so weiter. 

Das neuronale Netzt wird schlauer

In diesem Fall fügen Sie weitere Drähte hinzu, die in Schichten angeordnet sind. Die Zwischenknoten aggregieren elektrische Signale und kombinieren sie, bevor sie weitere elektrische Signale weiterleiten. Hä??? Ja, ich meine das so:

(c) Kai Schmidhuber
Sie haben Zwischenknoten in Ihr neuronales Feuersuppenkochtopfnetz eingefügt. Sie sind SO SCHLAU!

OK, nehmen wir an, Sie wollen, dass der Hitzeregler runterreguliert, wenn die Temperatur über 80 Grad beträgt. Es sei denn, der Sensor im Kochtopfdeckel erkennt, dass die Suppe noch nicht wie gewünscht leicht blubbernd simmert.


 Dann sähe das so aus:

(c) Kai Schmidhuber
Wir kommen der Sache näher. Schlauer Kochtopf. Nennen wir ihn “Neuromix”


Und jetzt fügen wir zur Sicherheit noch den Rauchmelder und die Löschanlage hinzu. Denn unsere Wohngebäudeversicherung deckt Brandschäden aus selbst gemachten neuronalen mexikanischen Feuersuppen-Netzen nicht ab. Und die Dunstabzugshaube brauchen wir auch noch. Es soll ja nicht so streng riechen im ganzen Haus. Vielleicht sieht das dann so aus.

(c) Kai Schmidhuber
Neuronales Netz für automatisierte Zubereitung von Mexikanischer Feuersuppe. Wo ist mein Nobelpreis?



Ab jetzt geht es zum Training


Natürlich wissen wir nicht, ob das wirklich so funktionieren würde. Deswegen müssen wir jetzt unser Netz trainieren. Denn nur durch Training können wir herausfinden, welche Knoten wir verbinden müssen und mit welchen Arten von Drähten für jede Verbindung zwischen den Knoten wir arbeiten müssen. Ohne ins Detail zu gehen, führen wir beispielhaft einige Eingaben – verschiedene Kochsituationen – in das Netzwerk ein und prüfen dann, ob der Kochtopf das Richtige getan hat. Eine bestimmte Kombination von Signalen der Sensoren ist nur ein mögliches Szenario von vielen. Wir messen dann, ob die Aktoren (also Dunstabzugshaube, Löschanlage, Hitzeregler) richtig reagiert haben. 

Und so probieren wir das neuronale Netzwerk in vielen Szenarien aus und optimieren es nach jedem Mal. Natürlich können spätere Optimierungen frühere Optimierungen vermasseln, sodass Sie alle Szenarien, die Sie sich nach der Anwendung aller Optimierungen ausgedacht haben, erneut im Netzwerk ausführen sollten. Wenn Sie dies oft genug tun, wird das Netzwerk in allen Szenarien immer besser.

(c) Kai Schmidhuber
Genauigkeit unseres neuronalen Netzes. Und ja: ich kann wirklich nicht zeichnen.

Fertig! 

Sie haben jetzt das Prinzip, Funktions- und Vorgehensweise neuronaler Netze verstanden. Sehen Sie, ganz einfach. Funktioniert genau so wie unser Gehirn. Nur eben mit mexikanischer Feuersuppe. GLÜCKWUNSCH!