Maschinelles Lernen ist ein Kernkonzept der Künstlichen Intelligenz (KI) und hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Aber woher kommt der Begriff eigentlich und was versteht man darunter? Wir beleuchten die Ursprünge, Bedeutung und den aktuellen Stand der Technik beim maschinellen Lernen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade auf dem Vormarsch. Um so wichtiger, bestimmte Begriffe zu verstehen, die untrennbar mit KI verbunden sind – und sie teilweise sogar ausmachen. Ein solcher Begriff ist „Maschinelles Lernen“ (ML).
Algorithmen, die selbstständig aus Daten lernen und Muster erkennen, das ist gewissermaßen die Essenz des maschinellen Lernens. Von Spam-Filtern bis hin zu selbstfahrenden Autos: Maschinelles Lernen ist zu einer Schlüsseltechnologie der Gegenwart geworden. Doch wie genau funktioniert das und wer hat den Grundstein dafür gelegt?
Der Ursprung des Begriffs „Maschinelles Lernen“
Der Begriff „Maschinelles Lernen“ (engl. „Machine Learning“) wurde erstmals 1959 von Arthur Samuel geprägt. Samuel war ein Pionier der KI-Forschung und definierte maschinelles Lernen als „die Fähigkeit von Computern, aus Erfahrung zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen“.
Samuel entwickelte in den 1950er Jahren eines der ersten lernfähigen Computerprogramme – einen Schachcomputer, der durch Selbstspiel immer besser wurde. Dieses Konzept, dass Maschinen durch Erfahrung lernen können, ohne von Menschen Schritt für Schritt programmiert zu werden, war bahnbrechend.
Bereits in den 1940er Jahren hatten jedoch andere Pioniere den Grundstein für maschinelles Lernen gelegt. Der Mathematiker Alan Turing stellte in seinem einflussreichen Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ aus dem Jahr 1950 die Frage, ob Maschinen eines Tages denken und lernen könnten. Turing sah dafür durchaus Möglichkeiten und entwickelte den nach ihm benannten „Turing-Test“, um Intelligenz zu messen.
Zeitgleich arbeiteten Wissenschaftler wie Marvin Minsky, John McCarthy und Claude Shannon an den theoretischen Grundlagen von KI und Lernalgorithmen. Sie definierten das Ziel, Maschinen zu schaffen, die selbstständig Probleme lösen und aus Erfahrung lernen können.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Stattdessen entwickeln sie durch statistische Verfahren Modelle und Algorithmen, mit denen sie Probleme lösen und Vorhersagen treffen können.
Der Kernprozess lässt sich in drei Schritte unterteilen:
- Datensammlung und -aufbereitung: Zunächst werden große Mengen an Trainingsdaten gesammelt und für das maschinelle Lernen aufbereitet. Das können beispielsweise Bilder, Texte, Sensordaten oder andere strukturierte und unstrukturierte Informationen sein.
- Modellentwicklung: Auf Basis der Trainingsdaten entwickelt der Lernalgorithmus ein statistisches Modell, das Muster in den Daten erkennt. Dafür kommen verschiedene Methoden wie lineare Regression, neuronale Netze oder Entscheidungsbäume zum Einsatz.
- Anwendung und Optimierung: Das trainierte Modell kann dann verwendet werden, um neue Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Durch kontinuierliches Feedback und Nachtrainieren wird das Modell ständig verbessert.
Die Leistungsfähigkeit maschineller Lernverfahren hängt stark von der Qualität und Menge der Trainingsdaten ab. Je umfangreicher und repräsentativer die Datenbasis, desto präziser können die Modelle Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
Beispiele für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen findet mittlerweile in sehr vielen Bereichen Anwendung, beispielsweise:
Bilderkennung: Algorithmen können Objekte, Personen oder Stimmungen in Bildern und Videos erkennen und klassifizieren. Das wird beispielsweise in sozialen Medien, bei Überwachungskameras oder in selbstfahrenden Autos eingesetzt.
Spracherkennung und -generierung: Computersysteme können gesprochene Sprache in Text umwandeln und umgekehrt. Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen diese Technologie, um mit Menschen natürlich zu kommunizieren.
Empfehlungssysteme: Basierend auf Nutzerprofilen und Präferenzen können Empfehlungen für Produkte, Filme oder Musik ausgesprochen werden, wie es beispielsweise bei Netflix oder Amazon der Fall ist.
Vorhersagemodelle: Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Prognosen zu treffen, zum Beispiel Wettervorhersagen, Börsenkurse oder Krankheitsverläufe vorherzusagen.
Robotik und Automation: In der Robotik kommen Lernverfahren zum Einsatz, um Bewegungsabläufe zu optimieren und Aufgaben selbstständig auszuführen, etwa bei Industrierobotern oder selbstfahrenden Autos.
Betrugs- und Spam-Erkennung: Lernalgorithmen können verdächtige Aktivitäten, Spam-Nachrichten oder Cyber-Angriffe erkennen und melden.
Diese Beispiele zeigen, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen sind. In Zukunft werden wir noch viel mehr Anwendungen sehen, da die Leistungsfähigkeit der Algorithmen und die verfügbaren Datenmengen kontinuierlich wachsen.
Maschinelles Lernen empfindet das Lernen des Menschen nach
Der aktuelle Stand der Technik beim maschinellen Lernen
In den letzten Jahren hat das maschinelle Lernen enorme Fortschritte gemacht und wurde zu einer Schlüsseltechnologie der Künstlichen Intelligenz. Drei Hauptfaktoren haben dazu beigetragen:
- Leistungsfähige Hardware: Moderne Grafikprozessoren (GPUs) und andere Hochleistungsrechner ermöglichen das schnelle Training und den Einsatz komplexer Lernmodelle.
- Große Datenmengen: Die Digitalisierung hat zu einer enormen Zunahme an Daten geführt, die als Trainingsmaterial für Lernalgorithmen genutzt werden können.
- Fortschrittliche Algorithmen: Neue Konzepte wie tiefe neuronale Netze, Reinforcement Learning oder generative Modelle haben die Leistungsfähigkeit maschineller Lernverfahren deutlich erhöht.
Insbesondere der Durchbruch tiefer neuronaler Netze Mitte der 2000er Jahre war bahnbrechend. Diese hierarchischen Netzwerke aus künstlichen Neuronen können Muster in unstrukturierten Daten wie Bildern, Sprache oder Sensordaten erkennen und lernen. Sie übertrafen herkömmliche Methoden bei vielen Anwendungen deutlich.
Heute finden neuronale Netze in zahlreichen Produkten und Diensten Anwendung – von Sprachassistenten über Empfehlungssysteme bis hin zu selbstfahrenden Autos. Auch bei komplexen Spielen wie Schach oder Go haben KI-Systeme basierend auf maschinellem Lernen zuletzt die besten menschlichen Spieler besiegt.
Gleichzeitig gibt es noch viele Herausforderungen, die erforscht werden müssen: Wie können Lernalgorithmen erklärbarer und robuster gemacht werden? Wie lässt sich maschinelles Lernen ethisch und datenschutzkonform einsetzen? Wie können Maschinen echtes Verständnis und Intuition entwickeln, ähnlich wie Menschen? An solchen Fragen arbeiten Wissenschaftler weltweit.
Insgesamt ist maschinelles Lernen also zu einer Schlüsseltechnologie geworden, die unser Leben in vielen Bereichen fundamental verändert. Die Fortschritte der letzten Jahre zeigen, dass wir erst am Anfang der Möglichkeiten stehen – die Zukunft der KI wird maßgeblich vom maschinellen Lernen geprägt sein.
