KI-Grundlagen

„WENN es dunkel wird, DANN Licht an“ lässt sich leicht programmieren. Eine Regel, die eine Katze auf einem Foto erkennt, kann aber niemand aufschreiben — deshalb zeigt man dem Computer viele Beispiele und lässt ihn die Regel selbst finden.

• Künstliche Intelligenz (KI):Oberbegriff für Programme, die Aufgaben lösen, für die ein Mensch Intelligenz braucht — etwa Bilder oder Sprache erkennen.
• Maschinelles Lernen:wichtigster Teilbereich der KI: Das Programm findet die Regel selbst in Beispieldaten.
• Trainingsdaten:die Beispiele, aus denen gelernt wird — etwa vermessene Früchte, deren Sorte bekannt ist.
• Merkmal:eine gemessene Eigenschaft eines Beispiels, zum Beispiel Höhe und Breite einer Frucht.
• Label:die richtige Antwort, die zu einem Beispiel dazugeschrieben ist, etwa „Apfel“ oder „Birne“.

Beim Lernen entsteht aus den Trainingsdaten ein Modell. Mit ihm schätzt das Programm neue, unbekannte Fälle ein.

• Überwachtes Lernen:das Programm bekommt Beispiel und Label zusammen und übt, bis seine Antworten meist stimmen.
• Modell:das gespeicherte Ergebnis des Lernens — bei einer Trennlinie zwei Zahlen, bei großen Systemen Millionen.
• Vorhersage:die Antwort des Modells für einen neuen Fall; immer eine Schätzung, nie eine Garantie.
• Trefferquote:Anteil der richtig eingeordneten Beispiele; solange sie steigt, wird das Modell weiter angepasst.
• Überanpassung:das Modell trifft die Trainingsdaten perfekt, versagt aber bei neuen Fällen — es hat auswendig gelernt.

Nicht jedes Verfahren baut eine Trennlinie. Beim Nächste-Nachbarn-Verfahren merkt sich das Programm alle Beispiele und lässt die k ähnlichsten abstimmen. Eine Musik-App schätzt so das Genre eines neuen Songs aus Tempo und Energie: Klicke ins Feld oder bewege den gelben Punkt mit Tab und den Pfeiltasten. Mit den Knöpfen änderst du k.

Halte fest: Das Verfahren speichert keine Regel, es vergleicht nur Abstände. Setze den Punkt zwischen zwei Gruppen und ändere k — dieselbe Stelle kann dann anders eingeordnet werden.