//KI, Basics

Im KI-Trainingslager

Sie heißen „Project Malmo“ (Microsoft), „DeepMind Lab“ (Google) oder „OpenAI Gym“ (Elon Musk). In frei zugänglichen Entwicklungsumgebungen lernen KIs selbstständig, komplexe Aufgaben zu lösen.

Es ist der nächste logische Schritt in der KI-Forschung - und alle sollen dabei zusehen und vor allem selbst daran mitarbeiten. KIs sollen in Zukunft nicht mehr nur hochspezialisierte Aufgaben wie die Erkennung spezifischer Strukturen und Muster übernehmen, sondern bald auch über ein höheres Maß an allgemeiner Intelligenz verfügen. Der Vorteil dieser Methode: die KI lässt sich breiter einsetzen und auch kleinere Unternehmen, die nicht über derart riesige Datenbestände wie Google oder Facebook für das Trainieren neuronaler Netze verfügen, könnten so auf das Know-how ausgefeilter KI-Systeme zugreifen.

Dem „biologischen Lernen“ eines Kindes in der echten Welt nachempfunden entwickelt beim sog. „unüberwachten Lernen“ ein „Agent“ durch die Verarbeitung der Reize in einer virtuellen Umgebung (Beispiele: 1, 2, 3) ein Wirklichkeitsmodell seines Umfelds. Anhand der Bewertung der Handlungen und der daraus folgenden „Zustände“ des Agenten im Hinblick auf ein vorformuliertes Ziel lernt dieser, welcher seiner Aktionen Sinn ergeben und welche nicht. Als Lernstrategie setzen die Entwickler derzeit meist auf das Prinzip des „bestärkenden Lernens“, ein Anreizsystem, das auf Belohnung und Bestrafung basiert und mit dem eine KI befähigt wird, nach dem Trial & Error-Prinzip selbst herauszufinden, wie es eine Aufgabe möglichst effektiv meistert. Im Rahmen dieses Prozesses wird die mathematische Modellierung des Agenten sukzessive verfeinert, d. h. der Agent wird so über eine bestimmte Zeitspanne hinweg immer „schlauer“ und erreicht sein Ziel damit effizienter.

Mit dieser (generalistischen) KI-Methodik kann eine viel größere Anzahl von (nichtlinearen) Prozessen intelligent automatisiert werden. Dabei kann es sich um die Kontrolle eines Roboters oder auch die Steuerung eines Flugzeugs handeln. Für den Anfang geht es aber noch darum, den schnellsten Weg zur Melone zur finden.