Unbestimmtheitsbeziehung

Wenn Sie den Begriff Unbestimmtheitsbeziehung hören, denken Sie vielleicht zunächst an Quantenmechanik und nicht an Künstliche Intelligenz. Doch die Unbestimmtheitsbeziehung spielt auch eine Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz. In diesem Eintrag werfen wir einen Blick darauf, was die Unbestimmtheitsbeziehung ist und wie sie mit Künstlicher Intelligenz zusammenhängt.

Grundverständnis der Unbestimmtheitsbeziehung

Die Unbestimmtheitsbeziehung, die auch als Heisenbergsche Unbestimmtheitsrelation bekannt ist, ist ein zentrales Prinzip der Quantenmechanik. Sie besagt, dass wir nicht gleichzeitig bestimmte Paare von Eigenschaften eines Teilchens genau messen können. Ein klassisches Beispiel dafür sind Ort und Impuls eines Teilchens. Je genauer wir den Ort eines Teilchens bestimmen, desto ungenauer wird die Messung des Impulses und umgekehrt.

Unbestimmtheitsbeziehung und Künstliche Intelligenz

Auch in der Künstlichen Intelligenz spielt die Unbestimmtheitsbeziehung eine Rolle. Ganz konkret wird die Unbestimmtheitsbeziehung in der Künstlichen Intelligenz im Bereich der Entscheidungsfindung relevant. Wie menschliche Entscheidungsträger müssen auch Maschinen oft Entscheidungen treffen, ohne alle relevanten Informationen zu kennen. Hierdurch entsteht eine Art "künstliche" Unbestimmtheit: Je mehr Details die KI über ein bestimmtes Merkmal kennt, desto weniger kennt sie über andere Merkmale.

Beispiel zur Künstlichen Intelligenz und Unbestimmtheitsbeziehung

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, eine KI möchte den besten Zug in einem Schachspiel finden. Sie kann sich auf die Position der eigenen Figuren konzentrieren und diese genau berechnen. Aber je mehr sie dies tut, desto weniger Ressourcen kann sie für die Berechnung der gegnerischen Züge verwenden. Dies spiegelt die Unbestimmtheitsbeziehung wider - je genauer die KI ein Merkmal kennt, desto ungenauer kennt sie ein anderes.

Zusammenfassend

Die Unbestimmtheitsbeziehung ist also ein wichtiger Aspekt in der Entscheidungsfindung von Künstlicher Intelligenz. Sie hilft uns, die Begrenzungen und Kompromisse zu verstehen, die Künstliche Intelligenz beim Treffen von Entscheidungen machen muss.