KI Bite #2 – Wie Maschinen lernen: Vom Beispiel zur Entscheidung

Stell dir einen Lehrling vor, der gerade seine Ausbildung beginnt.
Am ersten Tag weiß er nicht genau, wie eine Aufgabe richtig ausgeführt wird.
Also beobachtet er, probiert aus, macht Fehler – und lernt durch Wiederholung, was funktioniert.
Nach einiger Zeit erkennt er Muster: bestimmte Abläufe, Geräusche oder Ergebnisse, die auf Qualität hindeuten.
So ähnlich funktioniert das Lernen von Maschinen.

Das Prinzip des Lernens

Künstliche Intelligenz lernt nicht, weil sie versteht – sondern weil sie Muster erkennt.
Dazu wird sie mit riesigen Mengen an Beispielen „gefüttert“: Texte, Bilder, Zahlen oder Messwerte.
Das System versucht, Zusammenhänge zu finden, die immer wieder auftreten – zum Beispiel, welche Merkmale auf eine Rechnung, eine E-Mail oder ein bestimmtes Objekt hinweisen.

Mit jedem Trainingsdurchlauf vergleicht die KI ihre Vorhersagen mit den richtigen Antworten.
Weicht sie ab, passt sie ihre internen „Gewichte“ an – also die mathematischen Beziehungen zwischen den Informationen.
So entsteht Schritt für Schritt ein Modell, das aus neuen Daten die richtigen Schlüsse ziehen kann.

Vom Training zur Anwendung

Ist das Training abgeschlossen, kann die KI das Gelernte anwenden:
Ein Bild analysieren, eine Anfrage beantworten oder eine Anomalie in der Produktion erkennen.
Doch sie denkt dabei nicht – sie berechnet Wahrscheinlichkeiten, basierend auf dem, was sie im Training gelernt hat.

Genau hier liegt ihre Stärke: Muster zu erkennen, die für Menschen zu komplex oder zu zahlreich wären.
Und gleichzeitig ihre Schwäche: Wenn die Trainingsdaten fehlerhaft oder unvollständig sind, spiegelt sich das in den Ergebnissen wider.

Kurz gesagt

Maschinen lernen, indem sie unzählige Beispiele analysieren, Muster erkennen und daraus statistische Regeln ableiten.
Sie verstehen nicht, was sie tun – aber sie tun es mit erstaunlicher Präzision.