Inhalt
Q:
Was sind die fünf Schulen des maschinellen Lernens?
EIN:
Für diejenigen, die nicht erforscht haben, was hinter modernem maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz steckt, sieht all diese Anstrengung und Forschung oft wie ein einziges großes amorphes Durcheinander aus. Wenn Sie jedoch die Oberfläche abkratzen und sich ansehen, was führende Wissenschaftler auf diesen Gebieten tun, sehen Sie, dass es in gewisser Weise tatsächlich fünf verschiedene Ansätze gibt, um die künstliche Intelligenz voranzutreiben.
Diese fünf "Schulen" oder "Stämme" wurden von Pedro Domingos in seinem Buch "Master Algorithm" über die KI-Entwicklung populär gemacht, aber sie werden auch an anderen Stellen in der wissenschaftlichen Welt in Betracht gezogen.
Die erste Schule der künstlichen Intelligenz heißt Verbindungismus. Diese Schule konzentriert sich auf die tatsächlichen neuronalen Verbindungen und die Physik des menschlichen Gehirns. Es basiert auf der Idee der Backpropagation, die diese Verbindungen verfolgt, um Ergebnisse zu erzielen. Einige Leute bezeichnen die Schule der Connectionisten als "Versuch, das menschliche Gehirn zurückzuentwickeln".
Die nächste Schule der künstlichen Intelligenz ist die Symbolik. Symbolisten verwenden Logik und vorhandenes Wissen, um Modelle zu erstellen, die intelligent funktionieren. In gewisser Weise ähnelt der symbolistische Ansatz dem, was in der Welt der künstlichen Intelligenz vor der Entwicklung neuronaler Netze zu Beginn des 20. Jahrhunderts herauskam. Wenn Sie eine ausreichend große Wissensbasis zusammenstellen und auf bestimmte Weise damit umgehen, entsteht eine Art künstliche Intelligenz, und das ist der Grund für den symbolistischen Ansatz, der jetzt mit einigen anderen modernen Ansätzen kombiniert wurde.
Die dritte Schule ist die Schule des Evolutionismus. Dabei liegt der Schwerpunkt nicht nur auf der Evolutionstheorie, sondern auch auf der Genetik und Biophysik sowie der Bioinformatik. Sie könnten diesen Arm der künstlichen Intelligenz als die Kategorie betrachten, die mit dem menschlichen Genom arbeitet und moderne Technologien auf dem Gebiet der Genetik anwendet. In diesem Sinne ist die evolutionistische künstliche Intelligenz einzigartig. Es ist ein etwas anderes Projekt als die anderen vier Schulen.
Die Bayesianische Schule ist die vierte Schule für künstliche Intelligenz. Dies ist wiederum eine der älteren Schulen und wurde schon früh angewendet, um beispielsweise Spam aus Ordnern zu entfernen.
Das Bayes'sche Modell und der Bayes'sche Ansatz sind heuristische Modelle. Es basiert auf der Idee der Wahrscheinlichkeit, Modelle zu entwickeln, die unerwünschte Ergebnisse ausschließen oder andere Ziele verfolgen, je nachdem, wo Ereignisse am wahrscheinlichsten sind oder anhand anderer Messgrößen. Eine weitere beliebte Anwendung der Bayes'schen Logik ist die Netzwerksicherheit. In den letzten Jahren haben Sicherheitsingenieure die Bayes'sche Logik häufig verwendet, um Bedrohungen für ein Netzwerk zu erkennen, indem sie modellierten, wo und wie diese wahrscheinlich auftreten.
Die fünfte und letzte Schule des maschinellen Lernens heißt Analogisierung. Dies ist auch eine Schule, die für den Durchschnittsverbraucher vielleicht einfacher zu verstehen ist. Empfehlungsmaschinen von Unternehmen wie und Google basieren auf einem analogen Ansatz. Sie verwenden Algorithmen wie "nächster Nachbar" und kombinieren sie mit verschiedenen Arten von Signalen, um zu versuchen, Ideen mit anderen Ideen oder alternativ mit Menschen in Einklang zu bringen. Ein Computer, der behauptet zu wissen, welche Art von Musik Sie mögen, ist ein gutes Beispiel für diesen Ansatz.
Alle diese Denkschulen bilden zusammen das Forschungsgebiet der modernen künstlichen Intelligenz. Die Wissenschaftler arbeiten daran, diese gemeinsam voranzutreiben und das Feld im Allgemeinen voranzubringen - und versuchen dies in einer sehr interessanten Weise. Einige der führenden Technologieunternehmen der letzten Jahrzehnte haben gewarnt, dass es neben der Förderung der KI auch einen Schwerpunkt auf Ethik und verantwortungsbewussten Umgang mit Technologie geben muss, um schwerwiegende soziale Probleme zu vermeiden. Das gilt für jede dieser fünf Schulen des maschinellen Lernens.