Catastrophic Forgetting ist ein Begriff aus der Künstlichen Intelligenz und betrifft auch Bereiche wie Automatisierung und Industrie 4.0. Er beschreibt ein Problem, das auftritt, wenn eine Künstliche Intelligenz (KI) beim Lernen neuer Aufgaben plötzlich das zuvor Gelernte verliert oder „vergisst“.
Stell dir vor, ein Roboter lernt erst, wie man Schrauben festzieht. Später bringt man ihm bei, Nägel einzuschlagen. Wenn der Roboter beim Lernen der neuen Fähigkeit komplett vergisst, wie das Schraubenziehen funktioniert, spricht man von Catastrophic Forgetting. Das macht die KI weniger nützlich, da sie nicht das Wissen beibehalten kann, das sie vorher hatte.
Dieses Problem ist vor allem dann kritisch, wenn KI-Systeme flexibel viele verschiedene Aufgaben erledigen sollen – zum Beispiel in einer smarten Fabrik, in der Maschinen ständig für verschiedene Arbeiten eingesetzt werden.
Catastrophic Forgetting ist also ein zentrales Thema in der Entwicklung moderner KI-Lösungen. Innovative Methoden werden entwickelt, damit KI-Systeme nicht nur Neues lernen, sondern auch ihr altes Wissen behalten – ähnlich wie Menschen, die beim Lernen neuer Fähigkeiten nicht alles Vorherige vergessen.
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