Was ist frühes Anhalten?
Frühes Anhalten ist eine Technik, die in künstlicher Intelligenz (KI) oder anderen Computerlernprogrammen verwendet wird, bei denen der Unterricht vorübergehend angehalten wird, um die Punktzahl zu verbessern. Dies kann entweder durch eine Reihe von Modulen oder durch mehrmaliges Unterbrechen einer längeren Lektion erfolgen. Ein Problem, das auftreten kann, wenn kein vorzeitiges Anhalten verwendet wird, besteht darin, dass die KI Informationen speichert, diese jedoch nicht lernt. Ein weiteres mögliches Problem ist, dass die KI weiterhin lernt, aber Informationen aus anderen Bereichen verliert. Dies ist eine übliche Funktion in den meisten KI-Systemen, die automatisch ausgeführt wird. Möglicherweise muss dies jedoch von einem Techniker manuell programmiert werden.
Während die meisten KI-Systeme durch Stimulation von außen oder durch menschliche Interaktion lernen können, besteht eine übliche Methode, diese Systeme zu unterrichten, bevor sie eingesetzt werden oder um das Lernen zu ergänzen, in pädagogischen Anwendungen. Diese Anwendungen lehren oft neue Algorithmen oder neue Arten der Problemlösung. Ein vorzeitiges Stoppen kann auf zwei Arten erfolgen: Die Anwendung kann in Module aufgeteilt und nach jedem Modul gestoppt werden, oder eine lange Lektion kann durch einen Stopp unterbrochen werden.
Wenn das frühe Stoppen nicht verwendet wird, kann die KI niedrige Testergebnisse aufweisen, was zeigt, dass sie nicht aus der pädagogischen Anwendung lernt. Eine Möglichkeit, dies zu manifestieren, ist das Auswendiglernen. Nach einer bestimmten Zeit - dies ist für jedes KI-System und jede Unterrichtsstunde unterschiedlich - speichert das KI-System die Informationen, versteht sie jedoch nicht. Dies bedeutet, dass gespeicherte Informationen schnell gelöscht werden können. Diese Funktion stoppt den Lernprozess und zwingt die KI, anzuzeigen, was sie gelernt hat.
Das zweite Problem, das ohne vorzeitiges Anhalten auftreten kann, ist schwerwiegender. Im Gegensatz zum Auswendiglernen leidet die gesamte KI unter diesem Problem und ist möglicherweise schwer zu beheben. In diesem Szenario lernt das KI-System weiterhin aus dem Training, aber dieses zusätzliche Lernen geht zu Lasten anderer Speicherbereiche. Die zuvor gespeicherten Informationen werden gelöscht, um Platz für neues Training zu schaffen. Ein vorzeitiges Anhalten verhindert dies, indem die KI ihren Speicher anpassen kann, um neue Informationen besser zu speichern.
Diese Funktion wird bei den meisten KI-Systemen und Trainingsprogrammen häufig automatisch verwendet. Wenn nicht, muss ein Techniker an einem bestimmten Punkt manuell einen Stopp ausführen. Wenn die KI verminderte Testergebnisse anzeigt, sollte sofort ein Stopp durchgeführt werden, da nach diesem Punkt Probleme auftreten. Obwohl es keine ernsthaften Probleme gibt, früher anzuhalten, kann dies das Lernen des Prozesses behindern.