Das globale Optimum bezeichnet in der Artificial Intelligence (AI) und Optimierungstheorie den besten möglichen Lösungsansatz für ein gegebenes Problem. Es handelt sich um den optimalen Zustand oder die optimale Konfiguration, die unter allen möglichen Lösungen den höchsten Nutzen oder die beste Leistung bietet. Im Gegensatz zum lokalen Optimum, das lediglich die beste Lösung in einem begrenzten Bereich darstellt, umfasst das globale Optimum die gesamte Lösungsdomäne.
In vielen Anwendungen der AI, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, spielt die Suche nach dem globalen Optimum eine zentrale Rolle. Beispielsweise zielen Algorithmen wie das Gradientenverfahren darauf ab, die optimalen Parameter für ein Modell zu finden, um die beste Vorhersageleistung zu erzielen. Das Erreichen des globalen Optimums ist jedoch oft mit erheblichen Herausforderungen verbunden, insbesondere in komplexen und hochdimensionalen Problemen.
Um das globale Optimum zu erreichen, kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, wie beispielsweise die Regularisierung, die Verwendung von globalen Optimierungsalgorithmen oder die Paralellisierung von Berechnungen. Die Wahl des geeigneten Ansatzes hängt dabei von der spezifischen Aufgabenstellung und den Eigenschaften des Problems ab.
Insgesamt ist das globale Optimum ein zentraler Begriff in der AI, der die Bestrebung nach der optimalen Lösung in komplexen Systemen widerspiegelt.