Wenn wir den Begriff „maschinelles Lernen verwenden, bewegen wir uns im Bereich neuronaler Netze und künstlicher Intelligenzen – doch dieses Konzept ist keineswegs neu. Tatsächlich müssen wir in eine Zeit zurückgehen, in der der Transistor gerade erst das Labor verlassen hatte.
In diesem Video sehen wir Claude Shannon, den Vater der Informationstheorie, wie er die Fähigkeiten seiner kleinen Maus Teseo demonstriert, die Daten sammeln, Fehler machen, sich anpassen und schließlich die richtige Lösung anwenden kann, um aus dem Labyrinth zu entkommen.
Die Ursprünge des maschinellen Lernens
Die 1950er Jahre begannen mit einer wahren Explosion der technologischen Entwicklung, trotz der zunehmenden Spannungen des Kalten Krieges. 1947 baute Bell Laboratories den ersten elektronischen Festkörpertransistor, und in weniger als vier Jahren wurde er in Massenproduktion hergestellt. Einige der brillantesten Köpfe der Welt arbeiteten damals für Bell Labs, und einer davon war Claude Shannon.
Sein historischer Artikel von 1948 «Una Teoría Matemática de la Comunicación» war revolutionär und führte Konzepte wie Redundanz und Entropie ein. Doch er blieb nicht untätig. Eine seiner weiteren Arbeiten war Teseo, die wir dank des AT&T-Archivs in Aktion sehen können:
Wie Shannon selbst erklärt, ist Teseo eine elektromechanische Maus, die aus früheren Erfahrungen lernen kann, also eine Versuch-und-Irrtum-Methode anwendet, um aus einem Labyrinth zu entkommen, das in 25 Abschnitte unterteilt ist. Jedes Mal, wenn Teseo den richtigen Weg findet, speichert es die Informationen in seinem „Gedächtnis“ (technisch gesehen ein System von Telefonrelais im Hintergrund).
Wenn es an den Anfang zurückkehrt, muss es nur diese gesammelte Erfahrung abspielen, um den Ausgang zu erreichen. Der beste Teil ist jedoch seine Anpassungsfähigkeit. Wenn es Änderungen an den Wänden des Labyrinths erkennt, ersetzt Teseo teilweise seine alten Daten durch neue Parameter und wendet den Rest seiner Informationen problemlos an.
Als guter Wissenschaftler kann Shannon nicht umhin zu erklären, dass nicht Teseo die Arbeit macht, sondern das System, das unter dem Tisch installiert ist, mit einem Elektromagneten, zwei Motoren und Schaltern zur Bestimmung seiner Position. Die von Teseo verwendete Erkundungsmethode ist vielleicht nicht die effizienteste, aber sie garantiert das Auffinden des Ausgangs in jedem Labyrinth.
