[PLUS] Wissen zu Deep Learning: Wie Computer die Welt wahrnehmen

[PLUS] Deep Learning: Wie Computer die Welt wahrnehmen (1) Eben weil es arithmetisch so schwer zu beschreiben ist, versuchen Wissenschaftler mit sogenannten Deep-Learning-Algorithmen gerade, künstliche Intelligenz dazu zu bringen, ähnlich wie Menschen sensorische Rohinformation zu verarbeiten. Erzielt wird das, indem man zunächst die Welt als ein Hierarchiesystem aus Konzepten versteht, in dem sich selbst die komplexesten Szenarien stets aus Blöcken simpler Konzepte aufbauen lassen. Programme sollen damit in Zukunft Wissen aus Erfahrung generieren, indem unbekannte komplexe Konzepte soweit zerlegt werden, bis sie für einen Computer fassbar werden und dann verstanden werden können. Damit werden Computerprogramme bald in der Lage sein, sich selbst zu optimieren. Viel wichtiger ist aber, dass sie bei Datensätzen auf einen menschlichen Interpreten verzichten können, der jede Information für den Computer spezifiziern müsste. Im Zuge des rasanten Wachstums des Internets der Dinge (PCGH 07/18) und der damit einhergehenden massenhaften Erzeugung von sensorischen Rohdaten durch die digitale Erfassung der physischen Welt scheint dieser Lernprozess unabdingbar, um der Datenflut überhaupt Herr zu werden.