Wie Maschinen aus Daten lernen – ohne echtes Verstehen.
Antwort: Maschinelles Lernen funktioniert, indem eine KI aus vielen Beispielen Muster erkennt – ganz ohne echtes Verständnis. Sie passt ein mathematisches Modell an, um neue Eingaben besser einzuordnen. So wird sie durch Daten „trainiert“ – aber sie denkt dabei nicht wie ein Mensch.
Lernen bei Maschinen: Statistik statt Verstehen
Wenn wir Menschen lernen, spielen viele Dinge zusammen: Sinneseindrücke, Erfahrungen, Emotionen, Nachdenken. Maschinen hingegen lernen nur eines: Zusammenhänge in Daten erkennen. Das nennt man maschinelles Lernen.
Typischer Ablauf:
- Eine KI bekommt viele Beispiele (z. B. Bilder, Texte, Zahlen).
- Sie analysiert: Welche Merkmale tauchen oft zusammen auf?
- Sie erstellt ein Modell, das neue Daten aufgrund dieser Muster einschätzt.
Wichtig: Maschinen „verstehen“ dabei nichts. Sie rechnen.
Warum wir oft zu menschlich über „Lernen“ bei Maschinen sprechen
Wenn wir von „Maschinen lernen“ hören, denken wir unwillkürlich an menschliches Lernen: Erfahrungen sammeln, aus Fehlern klüger werden, Zusammenhänge begreifen. Doch bei Künstlicher Intelligenz beschreibt „lernen“ nur einen mathematischen Prozess. Die Maschine verändert Formeln und Gewichtungen so, dass sie neue Eingaben besser einordnen kann.
Diese Begriffsübertragung ist einerseits hilfreich, um KI verständlich zu machen. Andererseits führt sie leicht zu Missverständnissen: Maschinen entwickeln kein Wissen, kein Verständnis und keine Einsicht. Sie optimieren nur ihre Berechnungen anhand der vorliegenden Daten.
Deshalb sprechen Fachleute zunehmend von „Modellanpassung“ statt von „Lernen“ — um klarer zu machen, dass es sich nicht um ein inneres Begreifen handelt, sondern um reine Statisti
Vergleich: Menschliches vs. maschinelles Lernen
| Menschliches Lernen | Maschinelles Lernen |
|---|---|
| Lernt durch Erleben, Emotion, Bedeutung | Lernt durch Wiederholung von Zahlenmustern |
| Versteht den Sinn | Errechnet Wahrscheinlichkeiten |
| Nutzt Kontext und Erfahrung | Hat keinen Bezug zur Realität |
| Kann flexibel reagieren | Funktioniert nur im Rahmen des trainierten Modells |
Beispiel:
Ein Kind erkennt eine Katze, weil es sie gestreichelt hat, ihren Namen kennt, sie miaut. Eine KI erkennt „Katze“, weil viele Katzenbilder spitze Ohren und Fell zeigen – ohne zu wissen, was das bedeutet.
Die drei wichtigsten Lernarten in der KI
Es gibt verschiedene Arten, wie KI-Systeme „lernen“ – je nachdem, wie die Daten vorbereitet sind und was das Ziel ist.
| Lernart | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Überwachtes Lernen | KI lernt mit Hilfe von Beispielen mit „richtiger Antwort“ | Spamfilter, der E-Mails einordnet |
| Unüberwachtes Lernen | KI erkennt von selbst Strukturen – ohne Vorgaben | Gruppenbildung im Marketing |
| Bestärkendes Lernen | KI lernt durch Versuch und Irrtum – mit Belohnung | Roboter, die laufen lernen |
Lernen bedeutet auch: Fehler systematisch verwalten
Beim maschinellen Lernen geht es nicht nur darum, aus Beispielen Muster zu finden. Ein wichtiger Teil des Lernprozesses ist das systematische Korrigieren von Fehlern. Die KI vergleicht, wie stark ihre Vorhersagen von den tatsächlichen Ergebnissen abweichen. Dieser Unterschied wird „Fehler“ oder „Loss“ genannt.
Das Ziel des Lernens ist, diesen Fehler durch viele Anpassungsschritte möglichst klein zu machen. Je mehr Daten die Maschine verarbeitet, desto genauer wird ihr mathematisches Modell. Allerdings bleibt auch nach vielen Anpassungen immer eine Unsicherheit: Die Maschine weiß nicht, warum ein Muster richtig ist – sie erkennt nur, dass sich bestimmte Zusammenhänge in den Daten immer wiederholen.
Gerade in sensiblen Bereichen wie Medizin oder Justiz ist es deshalb wichtig, solche Fehlerquellen zu verstehen – auch wenn die Maschine auf den ersten Blick sehr präzise erscheint.
Wie funktioniert überwachtes Lernen?
Einfach erklärt:
Die KI bekommt 10.000 Bilder, auf denen jeweils „Katze“ oder „keine Katze“ steht.
Sie erkennt: Katzen haben oft spitze Ohren, Fell, Augenform.
Bei neuen Bildern wendet sie dieses Wissen an – und rät mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig.
Aber: Sie weiß nicht, was eine Katze ist. Sie erkennt nur Muster. Das ist wie ein Kreuzworträtsel lösen – ohne den Text zu lesen.
So ähnlich funktioniert maschinelles Lernen: Am Anfang hat die KI nur eine grobe Vorstellung und trifft noch viele ungenaue Einschätzungen – wie bei einem verschwommenen Bild. Mit jedem neuen Datenbeispiel kann sie ihre Vorhersagen besser anpassen, Fehler verringern und ihr Modell immer feiner justieren. Das Ergebnis wird Schritt für Schritt klarer – so wie ein Foto langsam schärfer wird, je besser die Kamera fokussiert. Trotzdem bleibt es am Ende immer eine mathematische Annäherung an die Realität, kein echtes Verständnis.
Neuronale Netze und das Gehirn – ist das vergleichbar?
Häufig hört man, neuronale Netze seien dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Stimmt das?
| Gehirn (biologisch) | Neuronales Netz (KI) |
|---|---|
| Nervenzellen mit Synapsen | Rechenknoten mit Gewichtungen |
| Bewusstsein und Emotionen | Kein Bewusstsein, nur Mathematik |
| Verarbeitung von Sinn und Bedeutung | Nur Zahlen und Wahrscheinlichkeiten |
Die Ähnlichkeit ist rein äußerlich. Zwar funktioniert beides mit „Verbindungen“ – aber nur das menschliche Gehirn versteht Sinn, trifft Entscheidungen und fühlt mit.
Das Blackbox-Problem
Je komplexer ein neuronales Netz wird, desto schwieriger ist es zu verstehen, warum es eine bestimmte Entscheidung trifft. Selbst Entwickler:innen können oft nicht genau sagen, wie das System zu seinem Ergebnis kam.
Deshalb gibt es die Forderung nach „erklärbarer KI“ (Explainable AI): Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar bleiben – besonders in sensiblen Bereichen wie Medizin oder Justiz.
Zum Nachdenken
KI kann erstaunlich gut lernen – aber sie lernt anders als wir. Sie erkennt Muster, keine Bedeutung. Sie trifft Entscheidungen, aber ohne Verständnis. Sie ist schnell, effizient – und doch bleibt sie ein Werkzeug.
👉 Wenn wir mit KI arbeiten, müssen wir das wissen: Sie ergänzt uns – ersetzt uns aber nicht.
Glossar
| Begriff | Erklärung |
|---|---|
| Überwachtes Lernen | Lernen mit Beispielen, bei denen die richtige Antwort bekannt ist |
| Unüberwachtes Lernen | Lernen durch Erkennen von Mustern – ohne richtige Lösungen |
| Bestärkendes Lernen | Lernen durch Ausprobieren und Belohnung |
| Neuronales Netz | Rechenmodell, das Muster erkennt – nach dem Vorbild des Gehirns |
| Blackbox | Undurchsichtiger Prozess – die Funktionsweise ist nicht nachvollziehbar |
Weiterführende Informationen
Vorschau auf nächste Woche:
Was sind neuronale Netze – und warum machen sie KI so leistungsfähig?
In unserer Vorschau siehst du, welche Beiträge als Nächstes erscheinen – Woche für Woche in allen Bereichen: