Ein neuronales Netz ist das Grundprinzip hinter den meisten modernen KI-Systemen. Es ist ein Rechenmodell, das lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist: Viele einfache Recheneinheiten – künstliche «Neuronen» – sind in Schichten angeordnet und über gewichtete Verbindungen miteinander verknüpft.
Beim Training fliessen Daten durch das Netz, und die Verbindungsgewichte werden so lange angepasst, bis die Ausgaben stimmen. Auf diese Weise «lernt» das Netz Muster zu erkennen, ohne dass jemand explizite Regeln programmiert. Aus dieser Idee sind über die Jahre immer tiefere und grössere Netze entstanden – das «Deep» in Deep Learning bezieht sich auf die vielen Schichten. Sprachmodelle, Bilderkennung und generative KI beruhen alle auf neuronalen Netzen. Sie sind damit die gemeinsame technische Basis der aktuellen KI-Welle.