Was kann uns Künstliche Intelligenz über das Lernen lehren?

Wenn Sie wirklich etwas lernen möchten, müssen Sie zuerst lernen, wie man scheitert. Das mag seltsam klingen, ist aber das Ergebnis einiger ernsthafter Forschungen eines Teams der University of Arizona. Die Gruppe führte eine Reihe von Experimenten zum maschinellen Lernen durch, die Computern einige grundlegende Aufgaben beibringen sollten, wie das Identifizieren von ungeraden und geraden Zahlen und das Kategorisieren von Mustern.

Sie fanden heraus, dass die Computer mit einer optimalen Geschwindigkeit lernten, wenn sie in etwa 15 Prozent der Fälle ausfielen. Laut einem Mitglied des Teams, dem Psychologen Robert Wilson, stützen die Studien frühere Tierversuche, die festgestellt haben, dass zum Lernen ein bestimmter Schwierigkeitsgrad erforderlich ist „Nicht so viel aus einer Klasse herausholen wie jemand, der Schwierigkeiten hat, aber es schafft, mitzuhalten“, sagte er. Eine Erfolgsquote von 85 Prozent bedeutet laut der Studie nicht nur das Aufbewahren von Informationen, sondern auch die Aufforderung, es weiter zu versuchen. Während die Forscher betonten, dass die Tests nur die Grundlagen des Lernens abdeckten, nicht abstraktes Denken auf höherer Ebene, schlugen sie auch vor, dass die Ergebnisse für viele Bereiche des Lernens wegweisend sein könnten, vom Klassenzimmer bis zum Schulungslabor.

Lernen über das Lernen:

Studien haben gezeigt, dass Kinder ihre sprachlichen, motorischen und sensorischen Fähigkeiten entwickeln, indem sie sich mit der Natur auseinandersetzen.
Im Durchschnitt machen chinesische Studenten 14 Stunden Hausaufgaben pro Woche – die meisten Studenten weltweit.
Finnische Kinder kommen erst mit 7 Jahren in die Schule, während Kinder in Holland an dem Tag beginnen, an dem sie 4 Jahre alt werden.