Deduktives Lernen in der KI

Deduktives Lernen, ein Begriff der oft im akademischen Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) diskutiert wird, ist das Gegenstück zum induktiven Lernen. Es bezieht sich auf den Prozess, bei dem aus allgemeinen Regeln und Theorien spezifische Schlussfolgerungen gezogen werden. Der Ursprung dieses Konzepts liegt allerdings eher in der Philosophie und Logik als in der KI selbst und ist seit der Antike bekannt, wobei Aristoteles oft als ein früher Förderer des deduktiven Denkens betrachtet wird.

In der modernen KI wird der Begriff "Deduktives Lernen" häufig verwendet, um maschinelle Lernansätze zu beschreiben, die von bekannten Prämissen zu spezifischen Ergebnissen führen. Im Gegensatz zum induktiven Lernen, das Muster aus Daten extrahiert, verwendet deduktives Lernen logische Schlussfolgerungen, um Wissen abzuleiten.

Studien und Experimente im Bereich des deduktiven Lernens befassen sich oft mit der Anwendung von Logik und Expertensystemen. Ein solches System, Prolog, wurde in den 1970ern entwickelt und ist für seine Fähigkeit bekannt, logische Schlussfolgerungen zu ziehen. In der Forschung wurden und werden zahlreiche Experimente durchgeführt, um die Effizienz deduktiver Algorithmen zu verbessern, insbesondere in Bereichen, in denen klare, logische Strukturen vorliegen, wie in Mathematik und Recht.

Deduktives Lernen spielt eine wichtige Rolle in Anwendungen, die eine starke Regelbasierung erfordern. Es hilft dabei, Schlussfolgerungen in Situationen zu ziehen, in denen die verfügbaren Informationen komplett und wohldefiniert sind, wie zum Beispiel bei der Diagnose von technischen Geräten, bei der Ableitung von Verkehrsvorschriften für autonome Fahrzeuge oder bei der Formulierung von Rechtsargumenten durch KI-basierte juristische Assistenzsysteme.