Lernende Systeme sind solche, die aus Interaktionen mit ihrer Umwelt Informationen aufnehmen, aus diesen Erfahrungen lernen und ihre Reaktionen oder Entscheidungen anpassen, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Aufgaben besser zu lösen. Dabei nutzen viele moderne lernende Systeme Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens, um Muster zu erkennen und Verhaltensweisen zu optimieren.
Ein System ist ein abgegrenztes Gebilde aus verschiedenen Komponenten, die miteinander in Beziehung stehen. Grundsätzlich unterscheidet man:
In der Technik und Softwareentwicklung sind lernende Systeme meist solche, die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens einsetzen, um aus Daten zu lernen und Entscheidungen eigenständig zu verbessern. Beispiele sind intelligente Assistenzsysteme, autonome Fahrzeuge, Diagnose‑ oder Empfehlungssysteme.
Der Begriff „lernende Systeme“ wird häufig synonym zu Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen verwendet. Dies liegt daran, dass moderne KI‑Modelle erst durch Lernprozesse aus großen Datenmengen Muster erkennen und neue Situationen bewältigen können.
Organisationen wie die Plattform Lernende Systeme (eine Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung) fördern den Austausch zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft über die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologien.
Wenn KI‑gestützte lernende Systeme in Alltagsprozessen eingesetzt werden, entstehen nicht nur technische Fragestellungen, sondern auch rechtliche und ethische Überlegungen – etwa hinsichtlich Verantwortung, Transparenz oder Datenschutz.
Tipp:
Lernende Systeme werden erst mit hochwertigen, vielfältigen Trainingsdaten richtig leistungsfähig. Mit den KI‑Trainingsdaten von clickworker lassen sich Modelle trainieren, die Muster zuverlässig erkennen und in realen Anwendungen robuste Entscheidungen treffen können.
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