Wissenskonstruktion

Wissenskonstruktion ist ein zentraler Begriff im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Es geht dabei um die Methode, wie Maschinen und Algorithmen Wissen aufbauen, speichern und nutzen. Im Wesentlichen dreht sich diese Bezeichnung um die Frage: Wie lernt eine KI?

Die Methode der Wissenskonstruktion

Wenn Menschen etwas lernen, nehmen wir Informationen auf, verarbeiten diese und speichern sie ab. In ähnlicher Weise baut auch eine Künstliche Intelligenz Wissen auf – das ist die Wissenskonstruktion. Bei KI basiert dieser Prozess auf Daten und Algorithmen. Eine KI kann Durch einen Prozess namens Daten-Mining von vorhandenen Datenbeständen lernen und neues Wissen konstruieren.

Aufbau von Wissen durch Algorithmen

Der Kern der Wissenskonstruktion bei KI sind die Algorithmen. Sie verarbeiten Daten, erkennen Muster und bauen auf diese Weise Wissen auf. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, nutzt spezielle Algorithmen für diese Wissenskonstruktion. Die dabei verwendeten Algorithmen sind in der Lage, durch den Prozess des Lernens ihre Leistung eigenständig zu verbessern.

Bedarfsgerechte Wissenskonstruktion

Im Kontext von KI ist die Wissenskonstruktion immer auf ein spezifisches Ziel ausgerichtet. So lernt eine KI zur Bilderkennung anders als eine KI, die menschliche Sprache analysieren soll. Daher ist die Wissenskonstruktion immer an den jeweiligen Einsatzbereich und die entsprechenden Anforderungen angepasst.

Wissenskonstruktion und Entscheidungsfindung

Durch den Prozess der Wissenskonstruktion kann eine KI Entscheidungen treffen. Die gesammelten Daten und das auf diese Weise erbaute Wissen bieten eine Grundlage für Entscheidungsprozesse. Sie helfen der KI, Situationen zu beurteilen und auf diese entsprechend zu reagieren.

Zusammengefasst ist die Wissenskonstruktion ein zentraler Prozess bei der Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Sie legt den Grundstein dafür, wie und was eine KI lernt und entscheidet.