KI

Wie lernt eine Künstliche Intelligenz?

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Katharina Zweig
Katharina Zweig (Foto: Felix Schmitt | www.felixschmitt.com)

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Maschinelles Lernen ist abhängig von Vorgaben des Menschen

Das geschieht nicht selbständig; da ist heute gar nichts selbständig dran. Wir suchen aus, welche Daten da reingehen. Wir brauchen eine große Datenmenge. Aber wir müssen reduzieren, wie viele Informationen in einem Datenpunkt stecken. Denn je mehr Informationen pro Datenpunkt es gibt, desto mehr Möglichkeiten gäbe es, nach Mustern zu suchen. Das kann die Maschine irgendwann nicht mehr leisten. Dann fällt sie auch auf Zufälligkeiten herein.
Heute ist also das maschinelle Lernen absolut davon abhängig, dass wir als Menschen vorgeben, welche Eigenschaften überhaupt nach Mustern durchsucht werden sollen und mit welcher Art von Mustern gerechnet werden soll.

Für die starke KI bräuchten wir tatsächlich neue und andere Methoden. Im Moment sagen wir der Maschine ganz genau, was sie für Daten bekommt und nach welcher Art von Mustern sie suchen sollen. Da ist nichts selbständig.

Maschine verarbeitet sehr schnell viele Daten und erkennt auch kleine Muster

Was kann aber die Maschine besser? Sie kann viel mehr Daten verarbeiten, als wir es in einer Lebenszeit tun könnten. Und sie kann auch mit relativ kleinen Mustern etwas anfangen. Wie als Menschen erkennen natürlich auch Muster. Aber erst wenn, die deutlich genug sind. Mit der Maschine kann man auch mit deutlich kleineren Mustern noch was anfangen.

Insofern sind die besser, aber dafür haben sie Maschinen keine Idee, was sie da gerade tun. Ich glaube, der wahre Vorteil liegt in einer cleveren Symbiose zwischen Mensch und Maschine. Die Maschine macht das, was sie gut kann. Und wir Menschen sind in Situationen, wo es nicht viele Daten gibt, handlungsfähig. Da kann die Maschine gar nichts machen.

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