Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI)

Einige Wörter werden im Technologiebereich häufig verwendet, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. Typische Beispiele sind Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Obwohl sie verwandt sind, sind sie nicht gleich. Der folgende Artikel befasst sich mit den Unterschieden zwischen KI und ML, ihren Einsatzmöglichkeiten und ihrer Zukunft.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik und des Ingenieurwesens, der sich auf die Entwicklung von Maschinen konzentriert, die in der Lage sind zu lernen, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und alle anderen Funktionen auszuführen, die traditionell von menschlicher Intelligenz ausgeführt werden.

In seiner einfachsten Form bezieht sich KI auf die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu denken und sich zu verhalten. Große Datenmengen müssen von KI-Systemen verarbeitet werden, um Muster und Erkenntnisse zu finden, die Menschen möglicherweise nicht sofort erkennen. Diese Systeme können dann mit dem erworbenen Wissen Entscheidungen treffen, Problemlösungen finden oder Operationen durchführen.

Seit den 1950er Jahren gibt es Diskussionen über künstliche Intelligenz (KI). Allerdings haben die jüngsten Entwicklungen in den Bereichen Rechenleistung, Big Data und Techniken des maschinellen Lernens die Messlatte für KI höher gelegt. KI ist bereits ein notwendiger Bestandteil unseres täglichen Lebens und unterstützt viele Anwendungen, darunter virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme und selbstfahrende Fahrzeuge. Und in Zukunft wird KI wahrscheinlich noch viele weitere Lebensbereiche durchdringen.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Der Schwerpunkt des maschinellen Lernens (ML), einer Teilmenge der künstlichen Intelligenz, liegt auf der Entwicklung von Methoden und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und sich im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Technik, mit der Computern beigebracht wird, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem ihnen Daten zur Verfügung gestellt werden und sie aus diesen Daten lernen können.

Prädiktive Analysen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild- und Audioerkennung und andere Bereiche können alle von der automatischen Mustererkennung und den Lernfunktionen von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) profitieren.

Maschinelles Lernen kann in drei Typen unterteilt werden: Reinforcement Learning, unüberwachtes Lernen und überwachtes Lernen. Beim überwachten Lernen wird dem Computer anhand eines Datensatzes beigebracht, der mit der Ausgabe jeder Eingabe gekennzeichnet ist. Durch das Erlernen der Korrelation zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen mithilfe dieser gekennzeichneten Daten kann der Computer die Ausgabe für neue Eingaben vorhersagen.

Unüberwachtes Lernen erfordert, dass Computer Muster und Zusammenhänge selbstständig erkennen, nachdem ihnen ein unbeschrifteter Datensatz zur Verfügung gestellt wurde. Nicht zuletzt erlernen Computer beim Reinforcement Learning neue Fähigkeiten, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren und Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für bestimmte Verhaltensweisen erhalten.

Maschinen können aus Daten lernen und mithilfe einer Vielzahl von Ansätzen und Algorithmen, die zum umfassenderen Thema des maschinellen Lernens gehören, Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Ebenso ist Deep Learning ein Zweig des maschinellen Lernens, der es erfordert, dass künstliche neuronale Netze riesigen Datenmengen ausgesetzt werden, um sie darin zu trainieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Daher ist Deep Learning eine hochentwickelte und spezialisierte Form des maschinellen Lernens, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu verstehen.

Hauptunterschiede zwischen KI und ML

Obwohl KI und ML eng miteinander verbunden sind, gibt es einige wichtige Merkmale, die sie voneinander unterscheiden. Hier sind einige wichtige Unterschiede zwischen KI und ML:

Grenze

Das Feld der KI ist umfangreich und umfasst viele verschiedene Techniken, einschließlich ML. Im Gegensatz dazu ist ML ein Zweig der KI, der sich auf die Verwendung statistischer Modelle und Algorithmen konzentriert, um Computern dabei zu helfen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Ansatz

Das Entwerfen von Algorithmen, die die Entscheidungsfindung und Wahrnehmung des Menschen nachahmen, ist eine beliebte KI-Strategie. Im Gegensatz dazu besteht das Hauptziel von ML darin, Algorithmen anhand von Daten zu trainieren, um Assoziationen und Muster zu finden, die für Vorhersagen oder Entscheidungen verwendet werden können.

Datenanforderungen

Mithilfe vorprogrammierter Regeln und Heuristiken können KI-Algorithmen erstellt werden, die mit kleinen oder gar keinen Datenmengen arbeiten. Im Gegensatz dazu müssen große Datensätze verwendet werden, um ML-Algorithmen zu trainieren, um Muster und Zusammenhänge zu finden.

Flexibilität

Obwohl KI-Algorithmen so konzipiert werden können, dass sie eine Vielzahl von Aufgaben lösen, sind sie oft auf bestimmte Zwecke zugeschnitten. Andererseits sind ML-Algorithmen oft anpassungsfähiger und können zur Lösung vielfältiger Probleme und Herausforderungen eingesetzt werden.

Menschliche Beteiligung

KI erfordert oft die Entwicklung von Algorithmen, die menschliche Fähigkeiten oder Entscheidungsprozesse ergänzen oder ersetzen können. Andererseits wird ML häufig eingesetzt, um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren oder die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Da der Schwerpunkt auf der Simulation menschlicher Entscheidungsfindung und Kognition liegt, ist KI ein größerer Bereich, der viele verschiedene Ansätze, einschließlich ML, umfasst. Im Gegensatz dazu besteht das Ziel des maschinellen Lernens darin, Computer in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Anwendungen von KI und ML

KI und ML werden in vielen Anwendungen eingesetzt, wie zum Beispiel:

1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören Chatbots, Stimmungsanalyse, Spracherkennung und Sprachübersetzung.
2. Betrugserkennung, Risikomanagement und Portfoliooptimierung sind Anwendungen im Finanzsektor.
3. Empfehlungssystem: Beispiele hierfür sind Empfehlungen für Bücher und Filme sowie für Produkte.
4. Gesichtserkennung, Objekterkennung und Szenenerkennung sind nur einige der Anwendungen der KI-Bild- und Videoerkennungstechnologie.
5. Selbstfahrende Autos und Drohnen sind zwei Beispiele für den Einsatz autonomer Fahrzeuge.
6. Diagnose- und Behandlungsplanung, die Suche nach neuen Medikamenten und die Patientenüberwachung sind Anwendungen im Gesundheitswesen.

Das Potenzial von KI und ML, in verschiedenen Sektoren transformative Veränderungen herbeizuführen, wird immer deutlicher, da ihre Anwendungen vielfältiger und komplexer werden. Diese Technologien sind in der Lage, einen tiefgreifenden Einfluss auf die Zukunft der Industrie zu haben, indem sie es Unternehmen und Organisationen ermöglichen, ihre Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen.

Vorteile und Grenzen von KI und maschinellem Lernen

Zwei der aufregendsten und vielversprechendsten Technologien sind heute künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie haben die Macht, viele Aspekte unseres Lebens zu verändern, einschließlich unserer Beziehungen untereinander, der Menschen und der Umgebung um uns herum sowie der Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen. Obwohl KI und ML viele Vorteile haben, gibt es auch wichtige ethische Fragen, die berücksichtigt werden müssen.

Es bestehen beispielsweise Bedenken darüber, wie sich KI auf Arbeitsplätze und die Wirtschaft auswirken könnte. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass neue Technologien auf eine Weise entwickelt und eingesetzt werden, die die Autonomie und Privatsphäre der Menschen respektiert.

Zwei Technologien, die viele Aspekte des Lebens verändern, KI und ML, sind zwar getrennt, aber miteinander verbunden. Obwohl ML eine spezifische Technologie ist, die im Bereich der KI eingesetzt wird, ist KI auch ein großes Feld, das viele andere Technologien umfasst.

Sowohl KI als auch ML werden in den kommenden Jahren viele Branchen verändern. Sie finden zahlreiche Anwendungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen und dem Transportwesen. Sie stellen auch wichtige soziale und ethische Herausforderungen dar, die wie jede neue Technologie angegangen werden müssen.