Glossar · AIZuletzt aktualisiert: 31. August 2026

Was ist Reinforcement Learning?

Künstliche Intelligenz lernt durch Versuch und Irrtum und durch den Einsatz des Belohnungsmechanismus, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Definition

Bei dieser Methode wird der künstlichen Intelligenz nicht direkt vorgegeben, was sie tun soll. Stattdessen bewegt er sich durch eine Umgebung und erhält für jede Aktion, die er ausführt, entweder eine Belohnung (Punkte) oder eine Strafe. Mit der Zeit entwickelt er die Strategie, die seine Belohnung maximiert.

Analogie: Einem Hund das Sitzen beizubringen ist so, als würde man ihm ein Leckerli geben, wenn er sitzt, und ihm kein Leckerli geben, wenn er nicht sitzt; Der Hund lernt, was er tun muss, um die Belohnung zu erhalten.

So funktioniert es

Künstliche Intelligenz versucht es tausende Male in einer Simulation. Während der Wert erfolgreicher Schritte erhöht wird, werden die falschen eliminiert und der Weg gefunden, der die besten Ergebnisse liefert.

Wo es eingesetzt wird

Es wird in Spielen mit künstlicher Intelligenz, Roboterbewegungssteuerung und Finanztransaktionsstrategien eingesetzt.

Häufig verwechselt mit

Es kann mit überwachtem Lernen verwechselt werden; In diesem Fall wird die richtige Antwort gegeben, in diesem Fall wird nur das Ergebnis belohnt.

Häufige Fragen

Warum dauert es so lange?

Denn damit das System die Wahrheit herausfinden kann, muss es viele Versuche unternehmen und aus jedem Versuch lernen.