<h1>Neues Lernmodell erkennt unzuverlässiges Feedback ohne externe Labels</h1> <p>In der Künstlichen Intelligenz stellt das Lernen unter unzuverlässigem Feedback eine besondere Herausforderung dar: ein System muss nicht nur entscheiden, wie es stabil lernen soll, sondern auch, ob es überhaupt aus einer Erfahrung lernen darf. Dieses Problem wird im Rahmen des sogenannten Epistemic Identifiability under Unobservable Reliability (EIUR) untersucht, bei dem jede Beobachtung eine latente Glaubwürdigkeit besitzt,