Simultane Verfahren sollen Datenanalyse beschleunigen
MIT-Forscher bringen Computern menschliches Denken bei
Mit einem neuen Ansatz zur Muster- und Strukturerkennung wollen zwei Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) die Arbeiten auf dem Gebiet komplexer Lernvorgänge im Bereich der künstlichen Intelligenz voran bringen. Die MIT-Professoren Joshua Tenenbaum und Charles Kemp haben eine Art Meta-Algorithmus entwickelt, der simultan unterschiedliche Vorgehensweisen anwendet. Diese Vorgehensweise entspricht der Methode, die auch der Mensch bei der Analyse von komplexen Datenmengen wie Bildern oder Bewegungsabläufen durchführt.
"Bislang haben Computer bei der Daten-Analyse immer nur einen einzigen statistischen Ansatz
gewählt, wir haben jetzt ein Verfahren geschaffen, mit dem verschiedenen konkurrierende Verfahren
gleichzeitig vorgenommen werden und die Ergebnisse gegeneinander verglichen werden", sagt Tenenbaum
über seine Arbeiten.
http://llschnuerer.cmpdm.de//sites/cz/kn31202668">KI kann nur in einer Maschine
entstehen, die in der realen Umwelt operiert
Während das menschliche Gehirn stets verschiedene Informationsquellen auswertet und die
Ergebnisse mit einander vergleicht, wissen Computer nicht, wo sie bei der Analyse von großen
Datenmengen beginnen müssen – es sei denn, sie wurden darauf programmiert, nach bestimmten
vorgegebenen Mustern, wie Hierarchien, Clustern oder linearen Ordnungen Ausschau zu halten.
Das Model des MIT prüft verschiedene Strukturierungen und entscheidet dann, welche Struktur auf
einen gegebenen Datenbereich am besten passen. "So gehen schon Kleinkinder bei der Datenanalyse vor"
, heißt es in dem Bericht der Forscher.
Die Arbeiten gelten als Grundlagen für die weitere Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI),
vor allem in den Bereichen von Kategorisierung, Wörterlernen, Ähnlichkeiten,
Ursache-Wirkung-Beziehungen und relationalem Lernen.
Harald Weiss/CZ
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