Erfahrungswissen bezeichnet im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) das Wissen, das durch praktische Erfahrungen und Interaktionen erworben wird, anstatt durch explizite Programmierung oder festgelegte Regeln. Dieser Begriff spielt eine zentrale Rolle in der Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus Daten und realen Anwendungen zu lernen.
Im Gegensatz zu explizitem Wissen, das durch Algorithmen und feste Strukturen definiert wird, basiert Erfahrungswissen auf dem, was ein System durch seine Umgebung und Interaktionen lernt. Dies wird insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning) deutlich, wo Modelle durch die Analyse großer Datenmengen Muster erkennen und Vorhersagen treffen, ohne explizit für jeden möglichen Fall programmiert zu sein.
Die Bedeutung von Erfahrungswissen in der KI liegt darin, dass es Systeme ermöglicht, komplexe und dynamische Situationen zu meistern, die nicht vorhersehbar oder zu vielfältig sind, um sie durch feste Regeln abzubilden. Beispielsweise können autonome Fahrzeuge durch Erfahrungswissen besser auf unvorhergesehene Verkehrssituationen reagieren, oder Chatbots können durch Interaktionen mit Nutzern ihre Kommunikationsfähigkeiten verfeinern.
Ein wesentlicher Vorteil von Erfahrungswissen ist seine Anpassungsfähigkeit. KI-Systeme können kontinuierlich aus neuen Daten lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Allerdings birgt dies auch Herausforderungen, wie die Notwendigkeit großer und vielfältiger Datensätze sowie das Risiko von Voreingenommenheiten, die aus den trainierten Daten resultieren können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Erfahrungswissen ein entscheidender Bestandteil moderner KI-Systeme ist, da es ihnen ermöglicht, flexibel, adaptiv und in vielen Fällen menschlich zu handeln.