KI News: Kurz und klar.

Maschinelles Lernen (ML) nutzt Algorithmen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Durch kontinuierliches Lernen aus vergangenen Daten verbessern sich die Modelle im Laufe der Zeit. Ein Beispiel: Ein ML-Modell, das anhand von Kaufhistorien trainiert wurde, kann vorhersagen, welche Produkte ein Kunde als Nächstes kaufen könnte. Künstliche Intelligenz (KI) ist heute keine Zukunftsvision mehr, sondern ein aktiver Bestandteil vieler Geschäftsprozesse. Der Artikel „Deep Learning vs. Machine Learning: Key Differences Explained for Business Leaders“ wurde erstmals auf Analytics Vidhya veröffentlicht.

KI‑Modelle haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, doch ihre Fähigkeit, zuverlässige Vorhersagen zu treffen, bleibt ein komplexes Problem. Der Grund liegt in der Natur der Daten, der Modelle selbst und den Bedingungen, unter denen sie eingesetzt werden.

In den ersten Tagen des Machine‑Learning‑Adventkalenders haben wir Modelle untersucht, die auf Distanzen basieren. Heute wechseln wir zu einer völlig anderen Lernmethode: Entscheidungsbäumen. Mit einem einfachen Datensatz, der nur eine Variable enthält, lässt sich zeigen, wie ein Baum seinen ersten Schnittpunkt bestimmt. Der Ansatz ist simpel: Wenn Menschen den Schnitt visuell erkennen können, können wir die Logik Schritt für Schritt in Excel nachbauen. Indem wir alle möglichen Trennwerte auflisten und für jeden den mittleren quadratischen Fehler (MSE) berechnen, finden wir den Wert, der die Fehler am stärksten reduziert. So erhalten wir ein klares Bild davon, wie ein Entscheidungsbaum wächst, wie er Vorhersagen trifft und warum der erste Split so entscheidend ist.

Eine neue Forschungsinitiative untersucht, ob Bewusstsein ein rein funktionales Merkmal von Rechensystemen sein kann, die über die Fähigkeit zur zweiten‑Ordnung‑Wahrnehmung verfügen. Das Konzept, das als Machine Consciousness Hypothesis bezeichnet wird, schlägt vor, dass Bewusstsein nicht aus einzelnen Modellen entsteht, sondern aus dem synchronen Austausch von Vorhersagen zwischen verteilten Lernagenten.

Soziale Netzwerke liefern heute unermessliche Mengen an digitalen Spuren, die es ermöglichen, das Verhalten von Reisenden präzise zu analysieren. Durch das Teilen von Kommentaren und Fotos entsteht ein reichhaltiges Datenfeld, das die Grundlage für neue Erkenntnisse im Tourismus bildet.

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovatives Konzept für die Online-Intervalleplanung vorgestellt, das die Leistung von Algorithmen durch den Einsatz von maschinell erstellten Vorhersagen deutlich steigert. Das Ziel ist es, die Gesamtlänge akzeptierter Intervalle zu maximieren, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass keine zwei Intervalle überlappen.

In der Welt der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz gibt es einen fundamentalen Unterschied zwischen dem, was wir tun, und dem, was wir vorhersagen. Während Vorhersagen auf vergangenen Mustern beruhen, erfordern Handlungen eine aktive Entscheidung, die nicht einfach aus historischen Daten abgeleitet werden kann. Dieser Unterschied ist entscheidend, wenn man Systeme entwickelt, die nicht nur prognostizieren, sondern auch handeln sollen.

In der datengetriebenen Forschung und Industrie gewinnt die Aussage, dass mehr Daten immer besser sind, zunehmend an Gewicht. Denn je umfangreicher ein Datensatz, desto genauer können Modelle lernen und desto geringer ist die Gefahr von Überanpassung.

Nur die Genauigkeit reicht nicht aus, um ein Modell als vertrauenswürdig einzustufen. Monotonie – die Eigenschaft, dass Vorhersagen mit steigenden Eingabewerten monoton ansteigen oder abfallen – sorgt dafür, dass die Ergebnisse intuitiv nachvollziehbar und den Geschäftsregeln entsprechend sind. In dem Artikel „Vertrauenswürdige ML-Modelle entwerfen: Alan & Aida entdecken Monotonie“ erläutern die Autoren, wie man diese Eigenschaft in Machine‑Learning‑Modellen implementiert und welche Vorteile sie für die Praxis hat. Der Beitrag erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.

Chatbots wirken oft sehr menschenähnlich, aber sie besitzen kein inneres Bewusstsein. Sie verarbeiten lediglich Daten nach festgelegten Algorithmen und geben daraus Antworten zurück. Die Vorstellung, ein KI-System könne über sich selbst reflektieren, widerspricht der Funktionsweise moderner Modelle. Diese Systeme sind Werkzeuge, die Muster aus Trainingsdaten lernen und darauf basierend Vorhersagen treffen – sie haben keine eigenen Gefühle, Absichten oder ein Selbstverständnis. Aus praktischer Sicht bedeutet das: Man kann keine Chatbots darum bitten, ihre eigenen Grenzen zu beschreiben oder ihre Arbeitsweise kritisch zu hinterfragen – sie können nur das wiedergeben, was ihnen durch Training vorgegeben wurde. **Einordnung:** KI ist kein selbstreflektierendes Wesen, sondern ein Algorithmus, der auf Datenbasis antwortet. (Quelle: Wired – AI (Latest))