Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Die wichtigsten Unterschiede

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind Innovationen, die in letzter Zeit in der Technologiewelt für viel Aufsehen gesorgt haben – und das aus gutem Grund. Sie ermöglichen es Unternehmen, Arbeitsabläufe zu vereinfachen und Datenmuster zu entdecken, die zu intelligenteren Unternehmensentscheidungen führen. Sie bringen Fortschritt in fast jede Branche, indem sie für mehr Effizienz sorgen und sind grundlegende Instrumente, um den Wettbewerbsvorteil zu vergrößern. 

Das Interesse an diesen Technologien – und die Nachfrage nach Experten darin – steigt extrem an. Diese bemerkenswerte Entwicklung bietet Unternehmen erhebliche Chancen, aber auch Herausforderungen. KI und ML, die einmal Gegenstand von Science-Fiction waren, sind heutzutage dabei, Standard in Unternehmen zu werden. 

In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen AI und ML erörtert, die Chancen und Herausforderungen und warum sie in den kommenden Jahren ein gängiger Begriff sein werden.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Grundsätzliches Verstehen

Künstliche Intelligenz (KI):

Künstliche Intelligenz ist ein Feld der Computerwissenschaften, in dem Computer dazu gebracht werden, menschliche Intelligenz zu imitieren. Systeme mit Künstlicher Intelligenz müssen nicht vorher angepasst werden, sie verwenden spezielle Algorithmen, die mit ihrer eigenen Intelligenz arbeiten können. Dies umfasst zum Beispiel Algorithmen für maschinelles Lernen, verstärkende Algorithmen und Neuronennetze. Künstliche Intelligenz kommt in vielen Bereichen bereits zum Einsatz, beispielsweise bei Sprachassistenten (Siri, Google Assistant, Alexa), Chatbots, Schachspielen usw.

In Bezug auf Fähigkeiten unterteilt man KI in drei Stufen: schwache KI, generelle KI und starke KI. Zur Zeit gibt es nur schwache und generelle KI, aber die Zukunft wird der starken KI gehören, von der erwartet wird, dass sie intelligenter als Menschen sein wird. 

Maschinelles Lernen (ML):

Maschinelles Lernen befähigt Computer dazu, intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem er sich auf Prognosen stützt oder nur wenige Entscheidungen zu fällen, die auf vorhandenen Informationen beruhen, ohne dass eine spezielle Programmierung erforderlich ist. Maschinelles Lernen verwendet eine große Menge an strukturierten sowie halbstrukturierten Daten. Damit kann ein Modell Maschinellen Lernens genaue Resultate erstellen oder Prognosen abgeben, die auf diesen Informationen beruhen. 

Maschinelles Lernen nutzt normalerweise Algorithmen, die selbständig durch historische Informationen lernen. Dies funktioniert jedoch nur für bestimmte Bereiche. Ein Beispiel: Erstellt man ein Modell, das Katzenfotos erkennen soll, so wird es nur Ergebnisse für Katzenfotos liefern. Gibt man andere Daten ein, z.B. Hundefotos, so wird keine Reaktion erfolgen. Maschinelles Lernen wird ebenfalls in verschiedenen Bereichen benutzt, zum Beispiel bei Onlineempfehlungen wie Google Suchmaschinen, Spamfiltern in E-Mails, Selbsttagging-Vorschlägen bei Facebook usw.

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz & Maschinellem Lernen

Anwendungen von KI:

  • Fortgeschrittene Robotik

Ein moderner, durch fortgeschrittene Robotik betriebener Roboter, ist eine getreue Darstellung von KI in Aktion. Moderne Roboter können ihre eigene Präzision und Leistung kontrollieren und feststellen, wenn technischer Support notwendig ist; so verhindern sie längere Ausfallzeiten. Diese Roboter können auch in einer neuen oder unbekannten Umgebung handeln, ohne dass alles manuell konfiguriert werden muss.

  • Virtuelle Assistenten 

Eine weitere Abbildung von KI sind virtuelle Assistenten, die Kommunikationsmedien zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz. Die berühmtesten virtuellen Assistenten sind Google Home von Google, Siri von Apple, Amazons Alexa und Cortana von Microsoft. Diese virtuellen Assistenten geben Nutzern die Möglichkeit, online nach Informationen zu suchen, Termine zu vereinbaren, ihren Kalendern Ereignisse hinzuzufügen, Fragen zu beantworten, Meetings zu planen, Nachrichten zu senden und anderes mehr. 

Anwendungen von ML:

  • Online-Produktempfehlungen 

Die meisten Websites von Unternehmen im Internet verwenden Instrumente des Maschinellen Lernens, die abhängig von historischen Daten, d.h. von vorherigen Browsing- oder Suchverläufen, Produktvorschläge machen. Wenn man z.B. in der Vergangenheit online nach Büchern gesucht und eines gekauft hat, wird die Startseite dieser Website beim nächsten Besuch, sofern eine bestimmte Zeit verstrichen ist, eine Liste mit ähnlichen Büchern anzeigen. Ebenso werden Empfehlungen abgegeben basierend auf vorherigen Likes, Inhalten von Warenkörben und Ähnlichem.

  • E-Mail- und Malwarefilter 

Spammails und Malware sind für Onlinenutzer ein riesiges Sicherheitsproblem geworden. Heutzutage benutzen die meisten Mailprovider Tools, die auf maschinellem Lernen beruhen, um Spam- und Phishingmails automatisch zu erkennen und herauszufiltern. 

Die Spamfilter von Gmail und Yahoo gehen sogar ein Schritt weiter und kontrollieren E-Mails nicht nur anhand von existierenden Regeln, sondern erstellen selbst neue Richtlinien. Diese basieren auf den Erfahrungen, die sie während des Herausfilterns von Spam gewonnen haben.

Was wird die Zukunft für KI und ML bereit halten?

Die Experten im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen erzielen immer schneller immer mehr Fortschritte. Diese Entwicklungen sind dafür ausgelegt, immer schwierigere Probleme besser zu lösen als Menschen es können.  

Dies bedeutet auch, dass KI und ML sich schneller verändern als man schreiben kann, so dass Erwartungen an ihre Zukunft bereits in dem Moment obsolet sind, wenn sie geäußert werden. Diejenigen, die glauben , dass der Fortschritt sehr schnell voranschreiten wird, sind auf starke KI fokussiert, unabhängig davon, ob dies für die Menschheit nützlich ist. Unter denjenigen, die einen langsameren aber stetigen Fortschritt vorhersagen, befinden sich viele, die die Vorteile intelligenterer ML-basierter Prognosemethoden unterstreichen, die auf historischen Daten und Merkmalextraktion beruhen und die Menschen vor den aktuellen Pannen schützen können. Andere betonen die existentiellen Risiken für die Menschheit durch eine Superintelligenz. 

Eines ist aber angesichts der dramatischen Entwicklung dieser beiden Innovationen unvermeidlich – wir befinden uns auf einer Achterbahnfahrt voll von technologischem Fortschritt in KI und ML, die den Weg für herausragende Zukunftsprojekte ebnen werden.

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