Wenn Menschen Erfahrungen machen – egal ob gute oder schlechte, lernen wir daraus. Dabei verknüpfen sich unsere Neuronen, bilden ein Geflecht an Zellen in unserem Gehirn, und lassen uns so das nächste Mal auf eine Situation vorbereitet sein. Sie empfangen Reize und senden die passenden Informationen an Muskeln in unserem Körper. Wir wissen dann, wie wir reagieren müssen, um unbeschadet aus einer Situation zu kommen. Durch Wiederholungen der Situationen werden die Verknüpfungen in unserem Gehirn verstärkt und aus einem Gelernten, wird nach und nach eine intuitive Reaktion.
Technik hat heute eine Vielzahl von Möglichkeiten und mit Künstlicher Intelligenz haben wir eine Erfindung geschaffen, die lernen kann. Nur fehlt dort ein entscheidender Teil: das Gehirn mit den Neuronen, die sich verknüpfen. Mit Machine-Learning haben Entwickler versucht, diesen Prozess nachzubauen und somit Daten ähnlich neuronaler Netze zu organisieren. Grundlage dieses Lernens ist ein programmierter Algorithmus, der mit Daten gefüttert wird und so die Künstliche Intelligenz antreibt. Was für Menschen die Erfahrungen sind, sind für die Maschinen die Daten, die ihnen zugeführt werden. Bekommt die Künstliche Intelligenz also mehr und bessere Daten, kann sie dadurch auch bessere Ergebnisse und Learnings ableiten.
Ein klarer Unterschied zwischen Menschen und Künstlicher Intelligenz ist dabei, dass wir Menschen immer weiter Entscheidungen treffen und unsere erlernten Verhaltensweisen täglich zum Einsatz kommen – egal wie gefestigt das Erlernte ist. Die Algorithmen lernen, bis sie nicht mehr Wissen aufnehmen können und kommen erst dann in den Maschinen zum Einsatz. Eine Erweiterung des Wissens der Künstlichen Intelligenz kann also nur erreicht werden, indem der Algorithmus durch eine neue Version ausgetauscht wird – um dann wieder mit Daten gefüttert zu werden.
Damit eine Künstliche Intelligenz erfolgreich angewendet werden kann, müssen gewisse Kriterien erfüllt sein. Erst einmal muss die Qualität der Trainingsdaten einwandfrei sein und sie dürfen nicht mit Vorurteilen behaftet sein. Dadurch können die Algorithmen die in den Daten aufgeführten Vorurteile übernehmen und somit fehlerhafte Learnings ableiten. Außerdem müssen die Daten aktuell sein und zu Genüge vorhanden sein. Das wichtigste Kriterium ist aber, dass Fehler durch den Menschen ausgeschlossen werden. Maschinen machen nur Fehler, wenn sie durch den Menschen falsch programmiert wurden. Durch Kontrollen kann man das verhindern und somit das einwandfreie Lernen der Maschine gewährleisten.