Kann KI ohne Daten lernen?
Die heutige KI kann nicht vollständig ohne Daten lernen. Maschinelles Lernen und Deep Learning basieren auf Daten, um Muster zu erkennen, Regeln abzuleiten und die Leistung zu verbessern. Selbst fortgeschrittene Modelle wie GPTs oder Reinforcement-Learning-Systeme benötigen Eingabedaten oder Umwelterfahrungen, um „lernen“ und genaue Vorhersagen treffen zu können. Anders gesagt: Daten sind der wichtigste Treibstoff für das Wachstum von KI, und ohne Daten kann KI nichts verstehen oder nützliche Entscheidungen treffen.
Das Verhältnis von KI zu Daten verstehen
Fragen Sie sich, "Kann KI ganz ohne Daten selbstständig lernen?" Um die detaillierteste und vernünftigste Antwort zu erhalten, lassen Sie uns dieses Thema mit INVIAI eingehend untersuchen.
Zum Beispiel lernt KI im überwachten Lernen aus riesigen Datensätzen, die von Menschen gelabelt wurden (Bilder, Texte, Audio usw.), um Muster zu erkennen.
Auch beim unüberwachten Lernen benötigt KI rohe, ungelabelte Daten, um eigenständig verborgene Strukturen oder Muster in diesen Daten zu entdecken.
Daher muss KI unabhängig von der Methode mit Daten „genährt“ werden – sei es gelabelte Daten, selbstgelabelte Daten (self-supervised) oder Daten aus realen Umgebungen. Ohne jegliche Eingabedaten kann das System nichts Neues lernen.
Übliche Lernmethoden der KI
Heutzutage lernen KI-Modelle hauptsächlich durch folgende Ansätze:
Überwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen
Self-Supervised Learning
Reinforcement Learning (RL)
Reinforcement Learning lehrt einen Software-Agenten, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, indem er über die Ergebnisse seiner Aktionen informiert wird.
— Wikipedia
Federated Learning
Für sensible Daten, wie persönliche medizinische Bilder, ermöglicht Federated Learning mehreren Geräten (oder Organisationen), gemeinsam ein Modell zu trainieren, ohne Rohdaten auszutauschen.
- Globales Modell wird an jedes Gerät gesendet
- Training nur auf lokalen Daten
- Nur Modell-Updates werden zurückgesendet
- Rohdaten verlassen das Gerät nie
Zero-Shot Learning
Die Fähigkeit der KI, neue Konzepte ohne spezifische Beispiele abzuleiten, basierend auf zuvor erworbenem breit gefächertem Wissen.
- Erkennt unbekannte Konzepte
- Nutzen einer vorherigen Wissensbasis
- Vortrainiert auf riesigen Datensätzen
- Ermöglicht das Nachdenken über neue Ideen
Ein KI-Modell wird trainiert, Objekte/Konzepte zu erkennen oder zu klassifizieren, von denen es zuvor keine Beispiele gesehen hat.
— IBM, Definition von Zero-Shot Learning
Zusammenfassung: All diese Methoden zeigen, dass es keinen magischen Weg gibt, wie KI ohne Daten lernen kann – in welcher Form auch immer. KI kann die Abhängigkeit von menschlich gelabelten Daten verringern oder aus Erfahrung lernen, aber sie kann nicht aus dem Nichts lernen.
Fortschrittliche Trends: Lernen aus „Erfahrung“ statt statischer Daten
Forscher untersuchen derzeit Wege, wie KI weniger auf menschlich bereitgestellte Daten angewiesen sein kann. So schlug DeepMind kürzlich ein „Streams“-Modell in der Ära der „erfahrungsbasierten KI“ vor, bei dem KI hauptsächlich aus eigenen Interaktionen mit der Welt lernt, statt aus von Menschen entworfenen Problemen und Fragestellungen.
Wir können dies erreichen, indem wir Agenten erlauben, kontinuierlich aus ihren eigenen Erfahrungen zu lernen – also aus Daten, die der Agent selbst während der Interaktion mit der Umgebung generiert… Erfahrung wird das primäre Mittel der Verbesserung und übertrifft das heutige Ausmaß menschlich bereitgestellter Daten.
— DeepMind Forschung, zitiert von VentureBeat
Mit anderen Worten: In Zukunft wird KI ihre eigenen Daten durch Experimente, Beobachtungen und Anpassungen von Handlungen generieren – ähnlich wie Menschen aus realen Erfahrungen lernen.
Menschlich bereitgestellte Daten
- Benötigt gelabelte Datensätze
- Abhängig von menschlicher Expertise
- Begrenzt durch verfügbare Beispiele
- Statischer Lernansatz
Selbst generierte Daten
- Erstellt eigene Herausforderungen
- Lernt aus Umwelt-Feedback
- Kontinuierliche Verbesserung
- Dynamischer Lernansatz
Bemerkenswert ist, dass AZR trotz fehlender externer Trainingsdaten Spitzenleistungen in Mathematik- und Programmieraufgaben erzielt und sogar Modelle übertrifft, die mit Zehntausenden gelabelter Beispiele trainiert wurden. Dies zeigt, dass KI ihre eigene „Datensammlung“ erzeugen kann, indem sie kontinuierlich Herausforderungen stellt und löst.
Autonome Lernsysteme
Wichtige Erkenntnisse
Stattdessen kann KI weniger von menschlich bereitgestellten Daten lernen durch:
- Verwendung ungelabelter Daten (unüberwachtes Lernen)
- Lernen aus Umwelt-Feedback (Reinforcement Learning)
- Erstellung eigener Herausforderungen (z. B. das AZR-Modell)
Viele Experten sind der Ansicht, dass KI in Zukunft zunehmend durch die selbst gesammelte Erfahrung lernt und Erfahrung somit die wichtigste „Datenquelle“ für Verbesserungen wird.
