1.2 Maschinelles Lernen
1 Einführung
Zoe und Noah sitzen zu Hause.
Sie bereiten ein Referat vor. Noah möchte etwas nachschlagen. Da der Akku seines Smartphones leer ist, greift er zum Familientablet und spricht hinein:
„Hey, Miri! Suche mir bitte Infos über den Klimawandel in Deutschland.“ Nichts passiert.
Er stöhnt. „Was ist denn hier los? Warum funktioniert das nicht?“
Zoe sieht nach: „Die Familiensicherung ist an.“
Nach kurzem Überlegen sagt sie: „Auf dem Tablet ist Miri nicht aktiviert. Hier läuft nur die klassische Sprachsteuerung. Du musst genau sagen, was gemacht werden soll.”
Noah versucht es nun Schritt für Schritt: „Internet öffnen.“ Zoe mischt sich ein: „Nicht ‚Internet‘, sondern ‚Browser‘.“
Noah stutzt. „Muss ich wirklich jeden Befehl exakt sagen?“ Zoe nickt. „Ja. Die klassische Sprachsteuerung reagiert nur auf festgelegte Befehle. Miri, ein KI-gestütztes System, könnte auch kompliziertere Aufträge verstehen.“
2 Zwei Wege zum Ziel: Regeln programmieren oder lernen lassen
Was Noah und Zoe erlebt haben, war keine wirkliche Fehlfunktion. Es zeigt den Unterschied zwischen zwei grundlegend verschiedenen Ansätzen, wie Computer Aufgaben lösen können.
Der klassische Weg: Feste Regeln vorgeben
Die klassische Sprachsteuerung folgt festen Regeln: Anweisung rein – Ergebnis raus. Ein Mensch hat vorher genau festgelegt: Bei Befehl X mache Y. Das Ergebnis ist bei gleicher Eingabe immer das selbe.
Aber funktioniert das immer? Zeit für einen Test!
Aber es gibt einen weiteren Weg. Statt Regeln vorzugeben, zeigt man dem Computer viele Bilder von Hunden und Katzen mit der richtigen Antwort darunter (dem „Label“). Aus den beschrifteten Beispielen leitet sich der Computer die Regeln selbst ab. Er findet alleine heraus, was Hunde von Katzen unterscheidet.
Diese Form ist eine Art des maschinellen Lernens.
3 Maschinelles Lernen
Beim sogenannten überwachten Lernen bekommt der Computer Beispiele mit den richtigen Antworten (Labels) – wie eine Schülerin, die Aufgaben mit Lösungen erhält. Der Computer sucht dabei nach Mustern, sodass jede Eingabe möglichst oft das passende Label erhält. Nach der Trainingsphase kann er das Gelernte auf neue, unbekannte Daten anwenden.
Wenn du im Informatikunterricht ein Programm erstellst, schreibst du Schritt für Schritt auf, was wann passieren soll. Beim maschinellen Lernen passt das System diese Regeln selbst an, indem es seine “inneren Einstellungen” (Gewichte) verändert.
Die folgende interaktive Abbildung beschreibt die einzelnen Schritte. Klicke auf die grünen Infobuttons, um mehr zu erfahren.
Merke
Beim überwachten Lernen lernt der Computer aus beschrifteten Beispielen und findet selbst die Regeln. Je besser die Trainings- und Testdaten (hier: vielfältige Hund-Katze-Bilder aus allen möglichen Situationen), desto zuverlässiger erkennt das Modell später auch neue Bilder.
4 Algorithmen und Daten
Die Begriffe Labels, Gewichte und Training sind dir jetzt bekannt. Nun ist es an der Zeit zu verstehen, wie maschinelles Lernen grundsätzlich funktioniert. Es geht um Algorithmen (die Anleitungen) und Daten (die Beispiele).
Im Video erfährst du:
Wie präzise Anleitungen (Algorithmen) funktionieren – vom einfachen Tic-Tac-Toe bis hin zur Bilderkennung.
Warum für Computer ein niedliches Katzenfoto nur eine Zahlenkolonne ist.
Warum das Beschriften (Labeling) von Trainingsdaten so wichtig ist.
5 Reflexion
Nach dem Referat sitzen Zoe und Noah noch zusammen.
Noah grinst: „Ganz schön verrückt. Vorhin musste ich dem Tablet alles Schritt für Schritt vorkauen. Und jetzt haben wir gesehen, dass Computer auch selbst lernen können.“
Zoe nickt: „Genau. Aber dafür brauchen sie viele Beispiele und gute Daten.“
Noah überlegt: „Also, ein bisschen wie bei uns: Wenn wir viel üben, merken wir uns Muster und können neue Aufgaben besser lösen.“
Zoe schaut ihn an: „Stimmt. Nur, dass wir manchmal auch verstehen, warum etwas so ist. Computer merken sich Regeln, aber sie verstehen sie nicht wirklich.“
Noah lehnt sich zurück: „Dann ist die spannende Frage: Wofür nutzen wir so ein Modell und wo sollten wir besser selbst nachdenken?“
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