Was haben die Spracherkennung deines Smartphones, der Spamfilter deines Mailprogramms und die Gesichtserkennung bei der Verwaltung von Fotos auf Facebook gemeinsam? Auf den ersten Blick sind alle drei sehr nützliche Tools im Alltag, da geb ich dir schon recht. Hinter den Kulissen aber, werden sie alle von “Machine- Learning- Algorithmen” (dt. maschinelles Lernen) gesteuert.

Die sind mittlerweile nämlich nicht nur im Einsatz für Forschungseinrichtungen und IT- Freaks, sondern auch für Normalsterbliche wie dich und mich. Im Alltag bekommst du das oft gar nicht mit, beispielsweise bei der personalisierten Online- Werbung auf sämtlichen sozialen Netzwerken. Du hast gerade im Internet nach einem neuen Drucker gesucht? Dann darfst du dich nicht wundern, wenn dir später auf Instagram und Co., Werbung für Drucker und sämtliches Zubehör angezeigt wird. Dahinter steckt “Machine- Learning.”

Wie funktionierts?

Menschen lernen häufig neues, indem sie Erfahrungen machen. Maschinelles Lernen funktioniert gleichermaßen. Ein Computer erlangt beispielsweise selbstständig Wissen aus Erfahrungen und kann daraufhin Lösungen für Probleme entwickeln. Man spricht also von maschinellem Lernen, wenn ein künstliches System neues Wissen erwirbt; Vereinfacht gesagt, könnte man auch von der Kunst sprechen, einen Computer dazu zu befähigen (mehr oder weniger) nützliche Tätigkeiten auszuführen, ohne ihn speziell dafür programmiert zu haben. Wie gelangt ein Computer überhaupt zu den Erfahrungen, aus denen er sein Wissen schöpfen kann? (siehe Quelle)

Lernen wie Kinder

Sobald kleine Kinder ein neues Wort in ihren Wortschatz aufnehmen, neigen sie oft dazu, dieses Wort auf die verschiedensten Gegenstände anzuwenden. So wird das Wort “Baum” nicht nur für sämtliche Baumarten verwendet, sondern munter auch für Tiere, Traktoren, Kleidung und alles, was einem Kind benennungswürdig erscheint. Eltern geben dem Kind bei der richtigen Wortverwendung recht und korrigieren es, wenn es falsch angewendet wurde. Selbstlernende Maschinen gleichen kleinen Kindern. Ein Computerprogramm analysiert Beispiele und ein selbstlernender Algorithmus versucht, darin bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Hierfür wird eine Lernsoftware mit Daten gefüttert, genauso, wie man einem Kind Wörter beibringt.

Danach beginnt das Training der Software, in dem beispielsweise Programmierer das System immer wieder wissen lassen, dass ein bestimmtes Objekt “ein Baum” und ein anderes “kein Baum” ist, ähnlich, wie in der Erziehung eines Kindes. Im Fortlauf erhält die Lernsoftware ständig Rückmeldungen von den Programmierern, was den Algorithmus dazu befähigt, das System anzupassen und zu optimieren. Jeder neue Datensatz erweitert und verbessert somit das Wissen des Systems, bis es schlussendlich gelernt hat, “Bäume” eindeutig von “Nicht- Bäumen” zu unterscheiden. Auch Kinder bekommen ständig Feedback von ihrem Umfeld, wodurch sie nach einiger Zeit lernen, ausschließlich Bäume, als “Bäume” zu bezeichnen. (siehe Quelle)

Programmierer schlüpfen beim Maschinellen Lernen also in eine Art “Erzieherrolle” und sehen ihren “Bildungsauftrag” dem Algorithmus gegenüber erst dann als erfüllt an, wenn dieser eigenständig Zusammenhänge erkennen, Rückschlüsse ziehen, Daten intelligent miteinander verknüpfen und Vorhersagen treffen kann. Danach ist er bereit für die “große, weite Welt.” 😉

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