Ein Zufallsgenerator ist ein Algorithmus oder eine Methode, die zufällige Zahlen oder Zufallsereignisse erzeugt. Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) spielen Zufallsgeneratoren eine wichtige Rolle, da viele Algorithmen und Techniken auf Zufallsprozessen basieren.
Zufallsgeneratoren werden beispielsweise bei der Initialisierung von neuronalen Netzen eingesetzt, um Gewichte zufällig zu verteilen, was die Konvergenz des Trainingsprozesses verbessern kann. Ebenso werden sie bei der Stichprobenerhebung in großen Datensätzen verwendet, um eine repräsentative Auswahl zu gewährleisten. In maschinellen Lernalgorithmen wie Q-Learning oder Monte-Carlo-Simulationen sind Zufallsgeneratoren unverzichtbar, um die Exploration von Handlungsräumen zu ermöglichen.
Es gibt verschiedene Arten von Zufallsgeneratoren. Pseudo-Zufallsgeneratoren erzeugen scheinbar zufällige Zahlenfolgen, die durch Algorithmen deterministisch generiert werden. Diese sind oft schnell und gut für viele Anwendungen in der KI geeignet. Im Gegensatz dazu basieren wahre Zufallsgeneratoren auf physikalischen Phänomenen, wie thermischem Rauschen oder Quanteneffekten, und liefern echte Zufallszahlen, die jedoch teurer und komplexer in der Implementierung sind.
Die Qualität des Zufalls, also die Entropie und Verteilung der generierten Zahlen, ist entscheidend für die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen. Ein schlecht konzipierter Zufallsgenerator kann zu voreingenommenen Modellen oder unzuverlässigen Ergebnissen führen. Aus diesem Grund ist die sorgfältige Auswahl und Implementierung von Zufallsgeneratoren in der KI von großer Bedeutung.