KI-Kompetenz / Glossar

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist heute der wichtigste Weg, KI zu bauen: Ein Computer bekommt viele Beispiele, findet die Muster darin und wendet sie auf neue Fälle an, die er noch nie gesehen hat.

Statt eine Regel zu schreiben wie „Eine Mail mit diesen Wörtern ist Spam“, geben Entwicklerinnen und Entwickler dem System Tausende Mails, die schon als Spam oder kein Spam markiert sind. Das System passt sich an, bis es gut sortiert. Das Ergebnis heißt Modell.

Danach wird das Modell mit Beispielen getestet, die es im Training nicht gesehen hat. Waren die Trainingsbeispiele vielfältig und fair, klappt es bei neuen Fällen meist gut. Waren sie einseitig oder lückenhaft, macht es Fehler, die man leicht übersieht.

Maschinelles Lernen steckt hinter Empfehlungen, Übersetzungen, Bilderkennung und Chatbots. Es findet Muster, versteht aber keine Bedeutung und prüft keine Fakten wie ein Mensch.