KI trainieren ohne Daten – geht das?

Das Herzstück einer KI ist die Fähigkeit, mit der Zeit zu lernen und sich zu verbessern, wofür große Datenmengen zum Trainieren der Algorithmen erforderlich sind. Oft kommt die Frage auf, ob man eine KI auch ohne Daten trainieren kann.

Bevor wir uns eingehend mit dem Thema befassen, sollten wir zunächst verstehen, was genau mit dem „KI trainieren ohne Daten“ überhaupt gemeint ist. 
Beim traditionellen Ansatz zum Trainieren einer Künstlichen Intelligenz füttern Entwickler den Algorithmus mit großen Datenmengen, und der Algorithmus nutzt diese Daten, um Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Beim KI trainieren ohne Daten besteht das Ziel jedoch darin, eine Künstliche Intelligenz zu schaffen, die ohne bereits vorhandene Daten lernen und sich kontinuierlich verbessern kann, indem sie aus Erfahrungen und Interaktionen mit ihrer Umgebung schöpft.
ki-lernen

Unüberwachtes Lernen

Eine erste Möglichkeit für KI-Training ohne Daten, ist das sogenannte unüberwachte Lernen (eng. unsupervised learning).
Unüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem die Künstliche Intelligenz keine markierten Daten erhält, d. h. es gibt keine vordefinierten Antworten, aus denen der Algorithmus lernen kann. Stattdessen ist die KI darauf angewiesen, selbstständig Muster und Beziehungen in den Daten zu finden.
Dieser Ansatz wird häufig bei Aufgaben wie dem Clustering verwendet, bei dem es darum geht, ähnliche Datenpunkte zusammenzufassen und Muster zu erkennen, 

Verstärkendes Lernen

Ein anderer Ansatz für das Training einer Künstlichen Intelligenz ohne Daten ist das verstärkende Lernen (eng. reinforcement Learning).
Beim verstärkten Lernen erhält die KI keine bereits vorhandenen Daten, sondern sie bekommt ein Ziel, das sie erreichen muss. Sie interagiert mit einer Umgebung und erhält auf der Grundlage ihrer Aktionen Belohnungen oder Bestrafungen. Durch Versuch und Irrtum lernt die Künstliche Intelligenz, welche Aktionen zu Belohnungen und welche zu Bestrafungen führen, und passt ihr Verhalten entsprechend an.
Das Verstärkungslernen wurde in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, unter anderem in KI-Spielen und in der Robotik.

Fazit

Auch wenn technisch beide Formen möglich sind, ist in der Realität jedoch immer noch eine Form der Dateneingabe erforderlich.
Beim unüberwachten Lernen müssen Rohdaten in den Algorithmus eingespeist werden, und beim verstärkenden Lernen wird eine Umgebung benötigt, mit der die KI interagieren kann.
Kurz gesagt bedeutet dies, dass man für das effektive Training einer Künstlichen Intelligenz immer bestimmte Trainingsdaten und umfassende Informationen benötigt, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Es ist jedoch möglich, eine KI zu entwickeln, die nur minimalen Dateninput benötigt oder ihre eigenen Daten generieren kann. Das Ziel sollte darin bestehen, die Menge der erforderlichen Dateneingabe zu minimieren und sicherzustellen, dass die in die Künstliche Intelligenz eingespeisten Daten von hoher Qualität und unvoreingenommen sind.
KI Training bei natif.ai

Auch bei natif.ai wird die Künstliche Intelligenz anhand von verschiedensten Dokumenten trainiert. Einige unserer Modelle sind bereits so gut mit Informationen angereichert worden, dass es keine neuen Trainings für die Anwendung mehr bedarf. In einigen Fällen können neue Datensätze jedoch helfen, weitere Positionsdaten aus den Dokumenten-Typen brauchbar zu machen.
Da unsere KI eigens entwickelt wurde und unsere Server ihren Standort in Deutschland haben, können wir einen sehr hohen Datenschutz gewährleisten (DSGVO, Schrems II).
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