Kann künstliche Intelligenz selbst lernen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Thema, das uns immer häufiger in unserem Alltag begegnet. Doch wie genau lernt KI? Ist sie wirklich in der Lage, sich selbst zu verbessern und zu entwickeln, oder braucht sie dafür menschliche Hilfe? In diesem Artikel werden wir uns damit beschäftigen, ob künstliche Intelligenz tatsächlich die Fähigkeit besitzt, selbstständig zu lernen.

Ja, künstliche Intelligenz kann aus Erfahrungen und Daten lernen, aber es geschieht innerhalb der Grenzen ihrer Programmierung und der Qualität der Trainingsdaten. Selbstlernend im menschlichen Sinne ist KI nicht.

 

Wie kann künstliche Intelligenz Lernen?

Bevor wir uns mit dem Lernverhalten von KI beschäftigen, werfen wir einen kurzen Blick darauf, was künstliche Intelligenz überhaupt ist. KI bezieht sich auf Computerprogramme oder Systeme, die menschenähnliche Denkprozesse simulieren können. Diese Systeme verwenden Algorithmen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie ein menschliches Gehirn es tun würde.

 

Maschinelles Lernen:

Ein wichtiger Teil der künstlichen Intelligenz ist das sogenannte „maschinelle Lernen“. Dabei handelt es sich um eine Methode, bei der Algorithmen verwendet werden, um aus Erfahrungen und Daten zu lernen, anstatt sie explizit zu programmieren. Hierbei ist es entscheidend zu betonen, dass es nicht die KI selbst ist, die lernt, sondern die Algorithmen innerhalb der KI.

 

Überwachtes Lernen (Supervised Learning):

Eine gängige Form des maschinellen Lernens ist das „überwachte Lernen“ (Supervised Learning). Dabei wird die KI mit Trainingsdaten gefüttert, die bereits gelabelt sind und klare Antworten enthalten. Die KI lernt, indem sie diese Beispiele verwendet, um Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue, ähnliche Daten zu treffen.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Kind beibringen, verschiedene Formen zu erkennen. Sie zeigen ihm Bilder von Kreisen, Quadraten und Dreiecken und sagen ihm jeweils, welche Form es ist. Das Kind lernt durch das klare Feedback, welche Form zu welchem Namen gehört und kann dann selbstständig neue Formen identifizieren.

 

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):

Im Gegensatz dazu haben wir das „unüberwachte Lernen“ (Unsupervised Learning). Hier bekommt die KI ungelabelte Daten und muss eigenständig Muster erkennen, ohne vordefinierte Antworten zu kennen. Es ist wie das Entdecken von Strukturen in Daten, ohne genau zu wissen, wonach gesucht wird.

Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Kind eine Schachtel mit verschiedenen Bausteinen in unterschiedlichen Farben und Formen, ohne zu sagen, was es damit machen soll. Das Kind beginnt eigenständig, die Bausteine zu sortieren und möglicherweise Ähnlichkeiten oder Muster zu entdecken, wie beispielsweise gleiche Farben oder Formen zusammenzusetzen.

 

Selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning):

Ein weiterer Ansatz ist das „selbstüberwachte Lernen“ (Self-Supervised Learning). Dabei nutzt die KI ihr eigenes Wissen und ihre Ergebnisse, um sich weiterzuentwickeln. Sie trifft Entscheidungen und lernt aus den Konsequenzen, ähnlich wie ein Kind, das aus Erfahrungen lernt.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten einer KI beibringen, menschliche Gesten in Bildern zu erkennen, aber Sie haben keine Daten, die bereits mit Gesten gelabelt sind. Stattdessen nutzen Sie einen Ansatz des selbstüberwachten Lernens. Sie zeigen der KI viele Bilder von Menschen, die Gesten machen, ohne die spezifische Geste zu benennen. Die KI versucht dann, die versteckten Merkmale und Muster in den Bildern zu erkennen und lernt so allmählich, Gesten zu identifizieren, ohne dass eine explizite Kennzeichnung erforderlich ist.

 

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning):

Beim bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning) lernt die künstliche Intelligenz durch Belohnungen und Bestrafungen, die aufgrund ihrer Aktionen und Entscheidungen erfolgen. Ähnlich wie ein Kind, das lernt, indem es positive Reaktionen auf sein Verhalten erfährt und aus negativen Konsequenzen lernt, kann die KI ihre Entscheidungsfindung verbessern und optimieren, indem sie ein Belohnungssystem verwendet, das auf den gewünschten Ergebnissen basiert.

Stellen Sie sich vor, Sie spielen ein Spiel mit einem Kind, bei dem es eine Figur steuert und durch verschiedene Level navigiert. Jedes Mal, wenn die Figur ein Ziel erreicht oder Hindernisse umgeht, erhält das Kind Punkte oder Belohnungen. Es lernt, indem es verschiedene Dinge ausprobiert und feststellt, welche Strategien zu den höchsten Punktzahlen führen.

 

 

Warum ist es wichtig, dass die KI selbständig lernt?

Selbständiges Lernen in künstlicher Intelligenz ist von großer Bedeutung und bietet zahlreiche Vorteile. Hier sind einige Gründe, warum es wichtig ist, dass KI eigenständig lernt:

1. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
2. Effizienz und Geschwindigkeit
3. Skalierbarkeit
4. Autonomie
5. Erkennung von unbekannten Mustern
6. Reduzierung von menschlichen Fehlern
7. Weiterentwicklung von KI

 

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit:

KI-Systeme, die eigenständig lernen können, passen sich besser an neue Situationen und Umgebungen an. Sie sind flexibler und reagieren auf sich ändernde Bedingungen, ohne ständige menschliche Intervention. Dadurch werden sie zu wertvollen Werkzeugen in einer sich ständig weiterentwickelnden Welt.

Effizienz und Geschwindigkeit:

Eigenständige Lernfähigkeit ermöglicht es KI, aus Erfahrungen und Daten schneller zu lernen und bessere Entscheidungen zu treffen. Dadurch werden komplexe Probleme in kürzerer Zeit gelöst und Prozesse optimiert, was Zeit und Ressourcen spart.

Skalierbarkeit:

Selbstlernende KI-Systeme können leichter skaliert werden, da sie nicht von der kontinuierlichen Anwesenheit von Experten oder menschlichen Trainern abhängig sind. Sie greifen auf große Datenmengen zu und verbessern sich kontinuierlich, ohne zusätzliche manuelle Arbeit.

Autonomie:

Selbstlernende KI kann autonomer handeln und Entscheidungen treffen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen, Robotik und automatisierten Systemen, wo menschliche Überwachung begrenzt oder nicht in Echtzeit möglich ist.

Erkennung von unbekannten Mustern:

Selbstlernende KI entdeckt auch unbekannte Muster und Trends in Daten, die für menschliche Experten schwer zu erkennen sind. Dadurch gewinnen wir neue Erkenntnisse und können komplexe Probleme besser erforschen und diagnostizieren.

Reduzierung von menschlichen Fehlern:

Selbstlernende KI eliminiert menschliche Fehler bei der manuellen Anpassung und Aktualisierung von Modellen, was die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Prognosen und Entscheidungen erhöht.

Weiterentwicklung von KI:

Selbstlernende KI-Systeme treiben auch die Entwicklung von KI voran. Sie können auf der Grundlage vorhandener Algorithmen und Modelle neue Informationen assimilieren und so ständig verbessert werden, ohne dass jedes Mal von Grund auf neu programmiert werden muss.

 

 

Wann ist KI schlauer als Mensch?

In rund 20 Jahren, 2045, wird die Künstliche Intelligenz (KI) vermutlich die menschliche Intelligenz überholen. 

Das ist zumindest die These aus dem Buch: „2045. Das Jahr, in dem die künstliche Intelligenz schlauer wird als der Mensch“ und wurde von den Autoren Dr. Horst Walther und Andreas Dripke geschrieben. Die Autoren erklären verständlich, wie es zu dieser Entwicklung kommen könnte und welche Konsequenzen damit verbunden sein könnten. Es geht darum, dass künstliche Intelligenz in der Zukunft möglicherweise den Menschen an Intelligenz übertrifft und die möglichen Auswirkungen dieser Situation werden ausführlich diskutiert.

In einigen spezifischen Aufgaben hat KI bereits die Fähigkeit gezeigt, den Menschen zu übertreffen. Ein gutes Beispiel dafür ist das Spiel Go, bei dem die KI Alphago im Jahr 2016 den weltbesten menschlichen Spieler besiegt hat. Auch in anderen komplexen Aufgaben wie Schach, medizinischer Diagnose und Übersetzung kann KI bereits menschliche Experten übertreffen.

Aktuell profitieren die KI-System von der rasanten Entwicklung der Hardware-Leistung.

Die Moore’sche Gesetz-Ära hat dazu geführt, dass die Leistungsfähigkeit von Computern alle paar Jahre dramatisch gestiegen ist. Dies ermöglicht es KI-Systemen, größere Datensätze zu verarbeiten und komplexere Modelle zu trainieren, was ihre Fähigkeiten und Genauigkeit verbessert.