Vorwissen bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) das vorhandene Wissen, das ein System besitzt, bevor es mit dem Lernen oder der Verarbeitung neuer Daten beginnt. Dieses Wissen ist entscheidend für die Fähigkeit von KI-Systemen, neue Informationen sinnvoll zu interpretieren und darauf aufzubauen. Ohne Vorwissen wären KI-Systeme nicht in der Lage, den Kontext oder die Relevanz der Daten zu verstehen, was zu zufälligen oder ungenauen Ergebnissen führen könnte.
Ein Beispiel hierfür ist die menschliche Fähigkeit, neue Konzepte zu lernen. Menschen nutzen ihr Vorwissen, um neue Informationen einzuordnen und zu verstehen. KI-Systeme funktionieren ähnlich: Sie nutzen ihr Vorwissen, um Entscheidungen zu treffen, Klassifizierungen vorzunehmen oder Vorhersagen zu treffen. Dieses Vorwissen kann in verschiedenen Formen vorliegen, wie etwa als induktive Voreingenommenheit, also den Annahmen, die ein Modell über die Struktur der Daten trifft, oder durch Transfer Learning, bei dem ein Modell Wissen aus einer Aufgabe auf eine andere überträgt.
Das Vorwissen in KI-Systemen kann auf verschiedene Weise integriert werden. Es kann durch die Trainingsdaten gegeben sein, durch Algorithmen, die bestimmte Annahmen zugrunde legen, oder durch explizit programmierte Regeln. Die Verwendung von Vorwissen bietet mehrere Vorteile. Es kann die Lern-effizienz steigern, den Bedarf an großen Mengen an Trainingsdaten reduzieren und die Interpretierbarkeit der Entscheidungen des Modells verbessern.
Allerdings gibt es auch Herausforderungen. Wenn das Vorwissen unvollständig oder von falschen Annahmen geprägt ist, kann dies zu Verzerrungen oder ungenauen Ergebnissen führen. Es ist daher wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung von Vorwissen und der Anpassungsfähigkeit an neue Informationen zu finden.