Glossar · AIZuletzt aktualisiert: 4. Juni 2026

Was ist Continuous Learning?

Dabei handelt es sich um den Entwicklungsprozess eines künstlichen Intelligenzsystems, bei dem seine Informationen ständig aktualisiert werden, wenn es auf neue Daten trifft, ohne sie zu vergessen.

Definition

Kontinuierliches Lernen stellt sicher, dass künstliche Intelligenz nicht statisch bleibt und mit den Veränderungen in der Welt Schritt hält. Normalerweise wird ein Modell trainiert und bleibt es auch, aber kontinuierlich lernende Modelle verbessern ihre Leistung, indem sie aus neuen Erfahrungen lernen. Dadurch kann das System mit der Zeit intelligenter und anpassungsfähiger werden.

Analogie: Anstelle eines Schülers, der die Schule abschließt und sein Wissen einfriert, ist er wie ein Experte, der sein Leben lang immer wieder liest und Neues lernt.

So funktioniert es

Das System aktualisiert sein Modell in regelmäßigen Abständen oder sofort, indem es neue eingehende Daten mit alten Informationen vermischt.

Wo es eingesetzt wird

Es wird in Empfehlungssystemen, Finanzprognosetools und Robotern verwendet, die in dynamischen Umgebungen arbeiten.

Häufig verwechselt mit

Mit Feinabstimmung mischbar; Feinabstimmung ist die Anpassung an eine bestimmte Aufgabe, während kontinuierliches Lernen auf eine allgemeine Verbesserung abzielt.

Häufige Fragen

Warum lernt nicht jedes System ständig dazu?

Denn beim Erlernen neuer Informationen besteht die Gefahr, alte Informationen zu vergessen (katastrophales Vergessen) und es ist technisch recht schwierig.

Was ist für diesen Prozess erforderlich?

Ein unterbrechungsfreier Datenfluss und eine starke Infrastruktur, die diese Daten verarbeiten kann, sind erforderlich.