Maschinelles Lernen in der Robotik

Maschinelles Lernen stattet Roboter zunehmend mit Lernfähigkeit und Flexibilität aus. Dies wird es ihnen ermöglichen, in unstrukturierten Umgebungen zielgerichtet zu agieren und auf Unerwartetes zu reagieren.
Menschen können ihnen auf intuitive Weise Aufgaben beibrigen, anstatt
sie mühsam zu programmieren, d. h., Roboter können dadurch aus Erfahrung lernen und ihr Verhalten verbessern.

Übrigens: Manchmal, wenn man von Künstlicher Intelligenz spricht, meint man eigentlich Machine Learning, das sich speziell damit befasst, wie Maschinen selbständig dazulernen können. Die Art und Weise, wie Menschen Muster erkennen, Aussagen widerlegen und Erfahrungen sammeln, wird durch Mustererkennung, Modelllernen und große Datenmengen technologisch nachempfunden.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Rechnern, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, wodurch in jüngster Zeit große Fortschritte bei der Lösung lang bestehender Probleme wie maschinellem Sehen, Spracherkennung und automatischer Übersetzung gemacht wurden. Maschinelles Lernen wird eine zentrale Technologie auch für selbstfahrende Fahrzeuge und Fortschritte in der Medizin sein. Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren weltweit enorme Fortschritte gemacht, wobei sie auch die Grundlage für smarte Maschinen ist, bei denen das menschliche Gehirn als Vorbild dient. Die Software soll wie der Mensch in der Lage sein, kontinuierlich dazuzulernen, d. h., beim Maschinellen Lernen nutzen Algorithmen verschiedene Datensätze als Trainingsgrundlage, um neue Dinge zu erlernen, für die sie ursprünglich nicht programmiert wurden.