Systeme der künstlichen Intelligenz werden zunehmend so konzipiert, dass sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können. Multitasking ist ein neuer Bereich der KI-Forschung, der darauf abzielt, Algorithmen zu entwickeln, die mehrere Aufgaben gleichzeitig lernen und ausführen können. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Effizienz von KI-Systemen, sondern erhöht auch ihre Anpassungs- und Verallgemeinerungsfähigkeit. Eine der größten Herausforderungen in der KI-Forschung besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die aus begrenzten Daten lernen können. Herkömmliche Verfahren des maschinellen Lernens erfordern große Mengen an markierten Daten, um ein Modell effektiv zu trainieren. Die Beschaffung solcher Daten kann jedoch zeitaufwändig und teuer sein. Multitasking geht dieses Problem an, indem es KI-Systemen ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erlernen und das bei einer Aufgabe gewonnene Wissen zur Verbesserung der Leistung bei einer anderen Aufgabe zu nutzen. Durch diesen Wissenstransfer kann die für das Training eines Modells benötigte Datenmenge erheblich reduziert werden, wodurch es effizienter und kostengünstiger wird. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, den optimalen Weg für die Weitergabe von Wissen zwischen Aufgaben zu finden, denn in manchen Fällen kann die Weitergabe von zu vielen Informationen zu einem negativen Transfer führen, bei dem das in einer Aufgabe gewonnene Wissen die Leistung in einer anderen Aufgabe beeinträchtigt.
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