Warum Maschinen lernen: Die elegante Mathematik hinter moderner KI

Eine facettenreiche, erzählerische Erklärung der Mathematik, die uns das maschinelle Lernen und die anhaltende Explosion der künstlichen Intelligenz beschert hat

Systeme des maschinellen Lernens treffen für uns Entscheidungen, die unser Leben verändern: Sie genehmigen Hypotheken, stellen fest, ob ein Tumor bösartig ist, oder entscheiden, ob jemand auf Kaution freikommt. Sie beeinflussen inzwischen Entwicklungen und Entdeckungen in Chemie, Biologie und Physik – von der Erforschung von Genomen und extrasolaren Planeten bis hin zu den Feinheiten von Quantensystemen. Und das alles, noch bevor große Sprachmodelle wie ChatGPT auf den Plan traten.

Wir erleben eine Revolution der KI auf Basis maschinellen Lernens, deren Ende nicht abzusehen ist. Diese Technologie beruht auf vergleichsweise einfachen mathematischen Ideen, von denen einige Jahrhunderte zurückreichen, darunter lineare Algebra und Analysis – Mathematik, wie sie im 17. und 18. Jahrhundert gelehrt wurde. Erst die Entstehung und Weiterentwicklung der Informatik sowie der Aufschwung von Computerchips, die in den 1990er-Jahren für Videospiele entwickelt wurden, entfachten die KI-Explosion, die wir heute erleben. In diesem aufschlussreichen Buch erklärt Anil Ananthaswamy die grundlegende Mathematik hinter dem maschinellen Lernen und zeigt zugleich faszinierende Verbindungen zwischen künstlicher und natürlicher Intelligenz auf. Könnte beiden dieselbe Mathematik zugrunde liegen?

Wie Ananthaswamy eindringlich schlussfolgert, müssen wir die bemerkenswerten Fähigkeiten und Grenzen künstlicher Intelligenz verstehen, um sie sicher und wirksam einsetzen zu können. Hinweise darauf finden sich in der Mathematik, die maschinelles Lernen überhaupt erst möglich macht.