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Es kommt natürlich ein bisschen darauf an, wie alt das Kind ist. Eine eingängige Beschreibung ist, dass Computerprogramme bestimme Aufgaben erledigen können, ohne dass ihnen ganz genau gesagt wurde, wie sie die Aufgabe erledigen. Wie ein Mensch lernt das Computerprogramm durch Wiederholung und Übung.

Aber vermutlich ist es am einfachsten, anhand von Beispielen zu erklären, was maschinelles Lernen ist:

Beispiel 1: Bilderkennung durch den Computer

Ein Computerprogramm soll erkennen, ob ein Hund auf einem Bild ist. Dazu wurde das Programm trainiert, indem ihm ganz viele Bilder mit und ohne Hunde gezeigt und dabei gesagt wurde, ob ein Hund auf dem Bild war. Dadurch hat das Programm gelernt, Bilder mit und ohne Hunde zu unterscheiden.

Beispiel 2: Schach spielen

Computerprogramme können im Schach die besten Schach-Großmeister besiegen. Dazu wurde dem Computerprogramm zum einen beigebracht, welche Züge erlaubt sind. Zum anderen greift das Programm auf eine riesige Bibliothek von gespielten Schachpartien zurück, um zu entscheiden, was aktuell der bestmögliche Zug ist. Vor nicht allzu langer Zeit hat man einem Computerprogramm sogar nur die Regeln einprogrammiert und es dann ganz oft gegen sich selbst spielen lassen.

Das funktioniert auch für andere Spiele. Es gibt sogar Computerprogramme, die Computerspiele besser als Menschen spielen können.

Beispiel 3: Sprachsteuerung durch maschinelles Lernen

Damit man dem Computer nicht mit Maus, Tastatur oder dem Touchscreen befehlen muss, was er tun soll, erkennen Computer mittlerweile unsere Sprache. Das ist zum Beispiel im Auto sehr nützlich, wenn man ein Lied hören möchte, aber die Hände besser am Lenkrad behält. Aber auch sonst ist es viel bequemer, dem Computer nur zu sagen „Computer, spiele das Lied xy“ anstatt den Liedtitel eintippen zu müssen.

Der Computer muss nicht nur verschiedene Stimmen und Sprachen erkennen, sondern auch noch verstehen, dass er ein Lied abspielen soll. Er muss also den Satz in einen Computerbefehl übersetzen. Auch hier funktioniert es dadurch, dass das Computerprogramm mit einer riesigen Anzahl Beispielsätze gefüttert wurde.

Und wie funktioniert Maschinelles Lernen denn nun genau?

Es gibt zwei verschiedene Verfahren. Das erste nennt man den „symbolischen Ansatz“. Dabei geht es darum, Regeln zu erlernen. Zum Beispiel wenn ein Mensch größer als 1,8m ist, dann ist er groß. Der zweite Ansatz heißt einfach „nicht-symbolisch“. Hier ist das Gelernte indirekt gespeichert, so wie wir auch einfach Fahrrad fahren können, ohne genaue Regeln zu befolgen. Das wäre ja komisch, wenn wir die Regel hätten: „Linkes Bein strecken, wenn die linke Pedale oben ist“.

Eine Möglichkeit des nicht-symbolischen maschinellen Lernens ist ein sogenanntes künstliches neuronales Netz. Dieses wurde unserem Gehirn nachempfunden, aber natürlich ganz stark vereinfacht. Es besteht aus Punkten, welche miteinander verbunden sind. Um einem neuronalen Netz etwas beizubringen, werden ihm ganz viele Beispiele gezeigt, so dass es lernt, wann es richtig und wann falsch liegt. Im Inneren des neuronalen Netzes wird dadurch die Stärke der Verbindungen geändert.

Ein einfaches neuronales Netz mit 3 Schichten und 11 Knoten. In der Praxis haben neuronale Netze hunderte von Schichten und tausende von Knoten
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