ML (Machine Learning)

Unsere nicht allzu ferne Zukunft in der von Robotern geprägten Welt hängt stark von der Fähigkeit ab, künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich einzusetzen. Aber es ist nicht so einfach, Maschinen in menschlich denkende Geräte zu verwandeln, wie es scheint. Eine starke künstliche Intelligenz kann durch maschinelles Lernen (ML) erreicht werden, das Maschinen hilft, wie Menschen zu verstehen.

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz. Es versetzt Systeme in die Lage, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese nutzen, um selbst zu lernen. Das Konzept des maschinellen Lernens gibt es schon seit geraumer Zeit. Arthur Samuel, Informatiker bei IBM und Pionier der künstlichen Intelligenz und der Computerspiele, prägte den Begriff „maschinelles Lernen“. Arthur Samuel entwickelte ein Computerprogramm zum Spielen von Damespielen. Er beobachtete, dass das Programm mit zunehmender Spieldauer immer mehr lernte, indem es Algorithmen einsetzte, um aus Erfahrungen Vorhersagen zu treffen.

Das maschinelle Lernen erforscht die Konstruktion und Analyse von Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können, als eine Disziplin.