Von der Mustererkennung zum maschinellen Lernen

Seit den 1960er-Jahren versucht man, Computern beizubringen, Muster in Daten zu erkennen. Zunächst wurden Regeln programmiert, die diese Muster beschrieben. Der nächste Schritt bestand darin, Computern beizubringen, selbst zu erkennen, worin sich Muster unterscheiden. Statt also zu programmieren, dass ein Hund vier Beine, vorne einen Kopf mit Ohren und Schnauze, hinten einen Schwanz und ein braunes, schwarzes, weißes oder graues Fell hat, zeigt man dem Computer viele Bilder von Hunden. Er erkennt dann selbst, welche Merkmale einen Hund von anderen Lebewesen oder Objekten unterscheiden.

Dafür braucht man ein Verfahren, mit dem Computer lernen können. Ein wichtiges Verfahren ist das maschinelle Lernen (Machine Learning), zu dem unter anderem die neuronalen Netze gehören. Sie orientieren sich im Prinzip daran, wie Menschen lernen, sind technisch aber ganz anders umgesetzt.