KI vs. maschinelles Lernen: Was sind die Unterschiede?

In der heutigen Welt werden die Begriffe„künstliche Intelligenz“und„maschinelles Lernen“ häufig synonym verwendet. Das Verständnis des Unterschieds zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist besonders für Laien von entscheidender Bedeutung, da es den Wert und die potenziellen Anwendungen von KI und ML sowie ihre Rolle bei der Förderung von Innovationen in allen Branchen verdeutlicht.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist künstliche Intelligenz?
• Was ist maschinelles Lernen?
• Beziehung zwischen KI und ML
• Vorteile von KI und ML
• Herausforderungen mit KI und ML
• Reale Anwendungen von KI und ML

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die darauf abzielt, die Lern- und Funktionsweise des menschlichen Geistes nachzubilden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computerprogrammen kann KI Probleme mithilfe von Algorithmen oder logischem Denken lösen. Die meisten modernen KI-Systeme sind in der Lage, selbstständig und ohne menschliches Zutun zu lernen und sich anzupassen. KI umfasst Tools, deren Komplexität von einfachen Chatbots bis hin zu selbstfahrenden Autos reicht.

Arten von KI

KI wird im Allgemeinen in drei Kategorien eingeteilt, basierend auf ihrer Fähigkeit, menschliche Intelligenz zu verallgemeinern und zu simulieren.

• Narrow AI:Hierbei handelt es sich um spezialisierte KI für bestimmte Aufgaben, beispielsweise einen Empfehlungsalgorithmus für eine Streaming-Plattform.
• Allgemeine KI:KI, die ähnlich wie Menschen in der Lage ist, Wissen in einem breiten Themenspektrum zu verstehen, zu lernen und zu nutzen. Dazu gehören KI-Tools wie ChatGPT und Google Gemini.
• Superintelligente KI:Dazu gehört hypothetische KI, die die menschlichen Fähigkeiten übertreffen und Menschen in fast allen Bereichen übertreffen kann.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der KI, die Daten und Statistiken nutzt, um Computern das Lernen aus zahlreichen Beispielen und ohne explizite Programmierung zu ermöglichen. Mit ausreichenden, qualitativ hochwertigen Daten und dem richtigen Lernalgorithmus erkennt der Computer Muster in den Trainingsdaten, um neue Fähigkeiten zu erlernen. Zu den gängigen Algorithmen gehören lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen, die je nach Daten und gewünschtem Ergebnis jeweils unterschiedliche Zwecke erfüllen.

Arten des maschinellen Lernens

ML-Modelle werden nach der Art und Weise kategorisiert, wie sie Muster aus Trainingsdaten lernen.

• Überwachtes Lernen: Das Modell lernt aus gekennzeichneten Daten, um Vorhersagen zu treffen, beispielsweise die Prognose von Immobilienpreisen auf der Grundlage der Quadratmeterzahl. Beispiele hierfür sind die Filterung von E-Mail-Spam und die Vorhersage von Kreditausfällen.
• Unüberwachtes Lernen: Das Modell versucht, Muster in unbeschrifteten Daten wie Kundensegmenten zu identifizieren. Beispiele hierfür sind die Kundensegmentierung und die Erkennung von Netzwerkanomalien.
• Verstärkungslernen: Der Agent lernt, indem er mit seiner Umgebung interagiert, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren. Beispiele hierfür sind Robotik oder KI-Systeme, die zum Spielen von Spielen entwickelt wurden, wie AlphaGo.

Andere Ansätze erweitern oder kombinieren die drei Haupttypen von ML. Beim halbüberwachten Lernen trainiert das Modell auf einer kleinen Menge beschrifteter Daten mit einem größeren Pool unbeschrifteter Daten, um das Training effizienter zu gestalten. Beim selbstüberwachten Lernen lernen Modelle, mithilfe unbeschrifteter Daten eigene Beschriftungen zu generieren. Dies ist nützlich, wenn beschriftete Daten knapp oder nicht verfügbar sind.

Die Beziehung zwischen KI und ML

KI und ML sind unterschiedliche, aber miteinander verbundene Konzepte. Das Verständnis der Unterschiede zwischen den beiden ist entscheidend, um zu verstehen, wie sie einzeln und zusammen funktionieren.

Im Wesentlichen ist ML eine Teilmenge der KI, die Methoden für KI-Systeme bereitstellt, um sich an ihre Erfahrungen anzupassen und aus ihnen zu lernen. Virtuelle Assistenten wie Siri oder Google Assistant sind beispielsweise KI-Systeme, die ML-Algorithmen verwenden, um Sprachmuster zu verstehen und im Laufe der Zeit relevante Antworten auszugeben.

Es ist wichtig zu beachten, dass zwar alle ML unter das Dach der KI fallen, aber nicht jede KI maschinelles Lernen beinhaltet. KI kann auch andere Ansätze integrieren, etwa regelbasierte Systeme und Expertensysteme, die nicht auf dem Lernen aus Daten basieren.

Nachdem Sie nun den Unterschied zwischen KI und ML verstanden haben, wollen wir einige der vielen Anwendungen dieser Technologien erkunden.

Vorteile von KI und ML

KI und ML bieten branchenübergreifend zahlreiche Vorteile: Sie verbessern die Effizienz, ermöglichen tiefere Dateneinblicke, sorgen für Personalisierung und tragen zur Kostensenkung bei.

Effizienz und Automatisierung

KI und ML können sich wiederholende und arbeitsintensive Aufgaben viel schneller und effizienter ausführen als Menschen. Beispielsweise können KI und ML wichtige, aber zeitaufwändige Aufgaben wie die Dateneingabe oder die Klassifizierung von Dokumenten automatisieren. Durch diese Effizienzsteigerung können menschliche Mitarbeiter mehr Zeit haben, sich auf strategischere und kreativere Aktivitäten zu konzentrieren, was zu erheblichen Zeiteinsparungen und einer höheren Produktivität führt.

Dateneinblicke

KI und ML sind unglaublich effektiv beim Aufdecken von Mustern in großen, komplexen Datensätzen, die für Menschen möglicherweise nicht leicht zu erkennen sind. Mithilfe ausgefeilter Algorithmen können ML-Modelle Korrelationen finden, zukünftige Trends vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse aus Daten gewinnen. Diese datengesteuerte Entscheidungsfähigkeit ist äußerst nützlich, wenn die Datenkomplexität hoch ist, was in Bereichen wie Finanzen, Marketing und Gesundheitswesen häufig vorkommt.

Personalisierung

Durch die Analyse individueller Präferenzdaten können KI und ML den Benutzern personalisierte Erlebnisse bieten. Beispielsweise werden KI-Systeme verwendet, um Filmvorschläge auf Netflix und Produktempfehlungen auf Amazon zu ermöglichen. Dieser personalisierte Ansatz fördert die Kundenbindung und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Kostenreduzierung

KI und ML können die Betriebskosten senken, indem sie den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft in bestimmten Bereichen reduzieren. Chatbots minimieren beispielsweise den Bedarf an großen Supportteams, indem sie einen automatisierten Kundenservice bieten. In der Fertigung können KI-gestützte vorausschauende Wartungslösungen Geräteprobleme erkennen, bevor sie problematisch werden, und Unternehmen dabei helfen, kostspielige Ausfallzeiten und Reparaturen zu vermeiden.

Herausforderungen mit KI und ML

Trotz ihrer zahlreichen Vorteile bringen KI und ML auch Herausforderungen mit sich, die angegangen werden müssen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.

Datenabhängigkeit

Um eine gute Leistung zu erzielen, benötigen KI- und ML-Systeme große Mengen hochwertiger Daten. Ohne ausreichende Daten haben Modelle Schwierigkeiten, Muster genau zu lernen, was zu schlechter Leistung oder unzuverlässigen Vorhersagen führt. In Bereichen, in denen die Datenerfassung schwierig ist oder Datenschutzbedenken die Datenverfügbarkeit einschränken, kann diese Anforderung zu einem großen Hindernis für die erfolgreiche Implementierung und Einführung von KI- und ML-Systemen werden.

Voreingenommenheit und Fairness

KI- und ML-Systeme können Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen, was zu diskriminierenden und unfairen Ergebnissen führt. Systeme, die auf voreingenommenen Daten basieren, können negative Auswirkungen auf die reale Welt haben, insbesondere in Bereichen wie der Einstellung oder der Strafverfolgung, in denen eine faire Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung ist. Die Verwendung verschiedener Datensätze und die Implementierung von Techniken zur Verzerrungsminderung können dazu beitragen, dass KI- und ML-Systeme unvoreingenommen und fair bleiben.

Komplexität

Die Entwicklung, Pflege und Interpretation von KI- und ML-Modellen ist ein komplexes Unterfangen und eine Spezialdisziplin. KI- und ML-Modelle sind bekanntermaßen schwer zu verstehen, insbesondere Deep-Learning-Systeme, die sich wie eine „Black Box“ verhalten können oder ein System, dessen Ein- und Ausgänge sichtbar sind, nicht jedoch sein interner Mechanismus. Diese Komplexität kann die Einführung und Implementierung von KI-Lösungen zu einer Herausforderung machen, wenn ein Unternehmen nicht über Experten verfügt.

Ethische Bedenken

Wie jede neue, leistungsstarke Technologie in jedem Zeitalter stellen KI und ML auch erhebliche ethische Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Überwachung und Arbeitsplatzverdrängung dar. Schulungsmodelle für Benutzerdaten können einen Eingriff in die Privatsphäre darstellen, während die Automatisierung von Arbeitsplätzen zu Arbeitslosigkeit in Sektoren führen kann, die zuvor von solchen Störungen verschont geblieben sind. Das Abwägen der Vorteile von KI und ML mit ethischen Überlegungen ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Gesellschaft den größten Nutzen erzielt, ohne übermäßigen Schaden zu erleiden.

Reale Anwendungen von KI und ML

Die transformativen Auswirkungen von KI und ML lassen sich in den meisten Branchen nicht leugnen, aber zu den Branchen, die kurzfristig die deutlichsten Auswirkungen verzeichnen, gehören das Gesundheitswesen, das Bankwesen und die Fertigung.

Gesundheitspflege

Im Gesundheitswesen unterstützen KI und ML bei wichtigen Aufgaben, wie der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Diagnose von Krankheiten. Beispielsweise werden KI-Tools zur Analyse medizinischer Bilder eingesetzt, um Ärzten dabei zu helfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen. KI kann Medizinern auch dabei helfen, personalisierte Behandlungspläne auf der Grundlage von Patientendaten zu erstellen.

Bankwesen

Der Bankensektor nutzt KI und ML, um Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Beispielsweise wird KI zur Betrugserkennung eingesetzt, indem ungewöhnliche Transaktionsmuster in Echtzeit identifiziert und gekennzeichnet werden. Banken nutzen ML-Modelle auch zur Analyse von Verbraucherfinanzdaten im Rahmen des Kreditbewertungsprozesses.

Herstellung

KI und ML werden in der Fertigung eingesetzt, um Geräteausfälle vorherzusagen und die Wartung zu optimieren. KI-Systeme überwachen Geräte kontinuierlich auf Anzeichen eines drohenden Ausfalls und helfen Herstellern so, unerwartete Ausfallzeiten zu verhindern.