In unserer Reihe zu Fragen der Künstlichen Intelligenz wollen wir nun die Fragen nach der grundlegenden Funktionsweise von KI klären.

Künstliche Intelligenz ist nicht ein bestimmtes Programm oder ein bestimmter Algorithmus. Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für eine Vielzahl moderner Algorithmen, die gewisse Gemeinsamkeiten aufweisen. Die am häufigsten verwendeten KI Algorithmen sind neuronale Netze, Klusteralgorithmen und Deep-Learning.

Gemeinsam ist diesen Programmen ein völlig neuer Ansatz zu programmieren. Bisher war es immer notwendig, genau zu beschreiben, nach welchen Regeln bzw., durch welche Rechenschritte man von den Eingabe-Daten zum Ergebnis kommt. In vielen Fällen ist eine detaillierte Beschreibung der vorzunehmenden Schritte aber nicht möglich, weil Menschen die Sachen nur intuitiv richtig machen, aber nicht Erklären könnten, außer, indem sie Beispiele geben. Und genau das ist durch Künstliche Intelligenzen möglich geworden.

In der Umsetzung gibt der Programmierer eine Beispielmenge an Aufgaben und richtigen Lösungen als "Trainingsdaten" vor. So wird zum Beispiel bei der Programmierung von einer künstlichen Spracherkennung eine Vielzahl an Satzbeispielen vorgegeben, denen (manuell) die korrekte Bedeutung zuordnet werden kann. Danach kann das Programm auf diese Beispiele trainiert werden. Damit erhält man eine Künstliche Intelligenz, die die Beispielaufgaben mit hoher Trefferquote erfüllt.

Zu beachten gilt, dass die Künstliche Intelligenz sich jedoch auch Regelmäßigkeiten zunutze machen kann, welche nur zufällig auf den Trainingsdaten basieren. Dies würde man als Overfitting (was so viel bedeutet wie übermäßige Anpassung) bezeichnen. Um ein Overfitting zu verhindern, sollte stets überprüft werden, ob die KI auch neue, unbekannte Aufgaben erfüllt. Hierzu benötigt wird eine zweite Beispielmenge an Aufgaben und Lösungen benötigt, die sogenannten Testdaten. Diese Aufgaben werden vom Programm bearbeitet, ohne dass das Programm weiter trainiert wird. Ein Overfitting kann ausgeschlossen werden, sofern die Tests auf diesen zweiten Datensätzen gelingen.

Das Training der Künstlichen Intelligenz ist ein fortlaufender Prozess, der auch weiter geführt wird, wenn die KI bereits angewendet wird. Wenn eine KI in Betrieb genommen wird, dann trifft sie zwangsläufig auf ganz viele Aufgaben, die sie lösen muss. Diese Daten können als zusätzliche Trainingsdaten verwendet werden. Hierfür müssen aber zumindest die Beispiele, bei denen die Künstliche Intelligenz sich nicht so sicher ist, noch mal von einem Menschen überprüft werden. Je höher die Anzahl an Trainingsdaten bei einer KI ist, desto mehr wird auch die Präzision der Künstlichen Intelligenz verbessert. Ein Overfitting sollte während des gesamten Programmierungsprozesses einer KI fortlaufend überprüft werden.