Das Nim-Spiel

Beim maschinellen Lernen erstellt ein KI-System Schlussfolgerungen aufgrund bestimmter Merkmale der ihm zur Verfügung stehenden Daten. Eine Methode des maschinellen Lernens ist das verstärkende oder bestärkende Lernen. So, wie der Mensch durch Interaktion mit der Umwelt und durch wiederholte Belohnungen und Bestrafungen lernt, so lernen auch KI Systeme anhand des verstärkenden Lernens. Die Systeme erfassen zuerst die Zustände ihrer Umwelt und führen eine Aktion aus. Daraufhin erhält das System von Regeln eine Belohnung oder eine Bestrafung. Bei einer Belohnung führt das System die Aktion häufiger aus, bei einer Bestrafung weniger oft. Nach vielen Durchgängen bleiben nur die Aktionen übrig, die zu einer Belohnung führen: Das System hat eigenständig gelernt. Ähnliche Lernstrategien benutzt der Mensch auch im Alltag: Strafen in der Schule, gute Noten bei einem Test, Strafzettel im Straßenverkehr, Punkteführerschein und viele andere.

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