**KI lernt, sich selbst zu verbessern – fünf entscheidende Ansätze**
KI entwickelt heute fortschrittliche Methoden, um ihre eigene Leistung kontinuierlich zu steigern.
Fünf zentrale Wege ermöglichen dabei, dass Algorithmen eigenständig neue Strategien entdecken.
1. **Meta‑Learning – Lernen, wie man lernt**
Moderne Modelle werden mit speziellen Lernregeln trainiert, die sie dazu befähigen, aus neuen Aufgaben schnell zu profitieren. So kann ein System, das zuvor mit einer Datenmenge trainiert wurde, bei einer neuen Aufgabe ohne umfangreiche Neutraining‑Phase effektiv handeln.
2. **Reinforcement‑Learning mit explorativem Feedback**
Durch gezielte Exploration erzeugen Agenten neue Erfahrungen und nutzen diese, um ihre Entscheidungsfindung zu verfeinern. Das Ergebnis sind immer effizientere Handlungsreihenfolgen, die sich selbst anpassen, sobald sich die Umwelt ändert.
3. **Selbstüberwachtes Lernen aus rohen Daten**
Anstelle von manuellen Labels extrahieren Modelle aus unstrukturierten Daten Muster und Strukturen. Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an gekennzeichneten Datensätzen und erlaubt kontinuierliches Lernen aus dem, was immer verfügbar ist.
4. **Evolutionäre Architektur‑Suche**
Bei dieser Technik werden zahlreiche Modellarchitekturen automatisch generiert, getestet und weiterentwickelt. Auf diese Weise entstehen oft leistungsstarke Strukturen, die von herkömmlichen, von Menschen entworfenen Designs übertreffen.
5. **Online‑ und kontinuierliches Lernen**
Durch laufende Updates passen sich Modelle stetig an neue Informationen an, ohne vorherige Retraining‑Zyklen. Das macht sie besonders robust gegenüber sich ändernden Datenströmen und reduziert den Rechenaufwand.
**Einordnung**
Diese Entwicklungen zeigen, dass KI-Systeme zunehmend autonom ihre eigene Leistungsfähigkeit optimieren können, was erhebliche Fortschritte für Anwendungsbereiche von Robotik bis hin zur medizinischen Diagnostik verspricht.
(Quelle: MIT Technology Review – Artificial Intelligence)
