DEF.: Inferenz in der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein KI-System Schlussfolgerungen aus den ihm gegebenen Daten zieht. Es geht darum, auf Basis des erlernten Wissens und der verfügbaren Informationen neue Erkenntnisse oder Vorhersagen zu generieren.
Erläuterung: Inferenz findet in zwei Hauptkontexten statt: beim maschinellen Lernen (ML) und in der Logik. Beim ML nutzt ein Modell, das auf historischen Daten trainiert wurde, diese Inferenz, um Vorhersagen über neue, unbekannte Daten zu treffen. In der Logik hingegen leitet ein System Schlussfolgerungen aus einer Reihe von Prämissen ab, basierend auf logischen Regeln.
Beispiel: Nehmen wir an, ein KI-System wurde darauf trainiert, E-Mails in „Spam“ und „Kein Spam“ zu klassifizieren. Wenn eine neue E-Mail eingeht, analysiert das System den Inhalt und vergleicht ihn mit dem, was es während des Trainings gelernt hat. Basierend auf dieser Analyse (Inferenz) entscheidet es, ob die E-Mail Spam ist oder nicht.
Wichtigste Vorteile:
- Automatisierung: Automatisiert den Prozess der Entscheidungsfindung, was Zeit spart und Effizienz steigert.
- Skalierbarkeit: Kann eine große Menge an Daten verarbeiten, weit über das hinaus, was Menschen effektiv handhaben könnten.
- Genauigkeit: Kann Muster erkennen und Schlussfolgerungen ziehen mit einer Genauigkeit, die oft die menschliche Fähigkeit übertrifft.
- Anpassungsfähigkeit: Kann in verschiedenen Domänen eingesetzt werden, von der Medizin bis hin zum Finanzwesen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Zusammenfassung: Inferenz in der KI ermöglicht es Systemen, basierend auf dem, was sie gelernt haben, intelligente Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Dieser Prozess ist zentral für die Automatisierung komplexer Aufgaben und trägt wesentlich zur Leistungsfähigkeit von KI-Systemen bei.