Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, Sprache: Deutsch, Abstract: Was wäre, wenn die Geheimnisse der künstlichen Intelligenz in den Tiefen unserer eigenen Biologie verborgen lägen? Diese Frage steht im Zentrum einer faszinierenden Untersuchung, die biologisches Lernen und KI-gesteuerte Lernprozesse vergleicht, um die verborgenen Architekturen neuronaler Netze in beiden Welten zu entschlüsseln. Tauchen Sie ein in eine Welt, in der die Hebbsche Lernregel auf Algorithmen trifft und die Signalübertragung im Nervensystem Parallelen in der Datenverarbeitung findet. Diese Arbeit wagt einen innovativen Schritt, indem sie versucht, ein neuronales Netzwerk programmatisch darzustellen, wobei die Herausforderungen und Erfolge dieses Unterfangens schonungslos offengelegt werden. Von den grundlegenden Prinzipien des Lernens in der Biologie, die die Struktur von Neuronen mit Dendriten, Synapsen und Axonen beleuchten, bis hin zur Erkundung der vielfältigen Möglichkeiten, wie KI lernt und sich anpasst, werden die Verbindungen und Unterschiede zwischen diesen beiden scheinbar getrennten Bereichen aufgedeckt. Die Motivation des Autors, getrieben von einer Leidenschaft für Programmierung und einem tiefen Verständnis der Biologie, spiegelt sich in jedem Kapitel wider, das darauf abzielt, nicht nur zu vergleichen, sondern auch die Grenzen des gegenwärtigen Wissens zu erweitern. Entdecken Sie, wie biologische Inspirationen die Entwicklung von KI-Systemen vorantreiben und welche Hürden bei der Nachbildung biologischer Lernprozesse in künstlichen Systemen auftreten. Diese tiefgehende Analyse ist nicht nur eine theoretische Auseinandersetzung, sondern ein praktischer Versuch, die Brücke zwischen Leben und Maschine zu schlagen, und bietet wertvolle Einblicke für zukünftige Forschungsprojekte und Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Schlüsselwörter: Biologisches Lernen, Künstliche Intelligenz (KI), Neuronale Netzwe