Die Unterschiede zwischen KI und Machine Learning

Einführung: Häufig verwechselte Begriffe

Die Begriffe "Künstliche Intelligenz" (KI) und "Machine Learning" (ML) werden oft synonym verwendet, aber es gibt bedeutende Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien. In diesem Artikel werden wir diese Unterschiede untersuchen und klären, wie sie zusammenhängen.

Die Verwirrung ist verständlich: Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, aber nicht alle KI-Systeme verwenden Machine Learning. Um diese Konzepte besser zu verstehen, müssen wir zunächst definieren, was sie eigentlich bedeuten.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist der breite Oberbegriff für Systeme oder Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz nachahmen. KI umfasst eine Vielzahl von Techniken und Ansätzen, die es Computern ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden, wie:

• Problemlösung
• Spracherkennung und -verständnis
• Visuelles Wahrnehmen
• Entscheidungsfindung
• Übersetzung zwischen Sprachen

KI kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden:

Schwache KI (Narrow AI)

Dies sind Systeme, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden und diese sehr gut ausführen können, aber keine anderen Fähigkeiten haben. Beispiele hierfür sind:

• Sprachassistenten wie Siri oder Alexa
• Empfehlungssysteme von Netflix oder Amazon
• Schachcomputer

Starke KI (General AI)

Diese theoretische Form der KI würde über alle menschlichen kognitiven Fähigkeiten verfügen und könnte jede intellektuelle Aufgabe bewältigen, die ein Mensch ausführen kann. Starke KI existiert derzeit nur in der Science-Fiction und in theoretischen Diskussionen über die Zukunft der KI.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung, bei der ein Entwickler explizite Anweisungen gibt, wie ein Problem zu lösen ist, ermöglicht Machine Learning den Computern, aus Beispielen zu lernen und Muster zu erkennen.

Es gibt drei Hauptarten von Machine Learning:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Bei dieser Methode werden dem Algorithmus Beispieldaten mit den korrekten Antworten (Labels) zur Verfügung gestellt. Der Algorithmus lernt, Muster zu erkennen, die zu diesen Antworten führen, und kann dann Vorhersagen für neue, ungesehene Daten treffen.

Beispiele: Spamfilter, Bilderkennung, Vorhersage von Immobilienpreisen

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Hierbei werden dem Algorithmus Daten ohne Labels zur Verfügung gestellt. Er muss selbständig Muster oder Strukturen in den Daten finden.

Beispiele: Kundensegmentierung, Anomalieerkennung, Clustering ähnlicher Dokumente

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Bei dieser Methode lernt der Algorithmus durch Versuch und Irrtum, indem er Belohnungen für wünschenswerte Aktionen und Bestrafungen für unerwünschte Aktionen erhält.

Beispiele: Selbstfahrende Autos, Robotik, AlphaGo

Die wichtigsten Unterschiede zwischen KI und ML

Deep Learning: Ein fortgeschrittener Zweig des Machine Learning

Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten basiert. Diese Netze sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und können besonders komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen.

Deep Learning hat in den letzten Jahren zu bahnbrechenden Fortschritten in Bereichen wie:

• Computervision (Bilderkennung, Objekterkennung)
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Spracherkennung
• Generative Modelle (wie GPT-3, DALL-E)

Die Beziehung zwischen diesen Technologien lässt sich am besten als verschachtelte Teilmengen visualisieren:

Praktische Anwendungsbeispiele

KI ohne Machine Learning

Nicht alle KI-Systeme verwenden Machine Learning. Beispiele für KI ohne ML sind:

• Regelbasierte Expertensysteme: Diese Systeme verwenden vordefinierte Regeln und Wenn-Dann-Logik, um Entscheidungen zu treffen.
• Suchbasierte KI: Verwendet in Spielen wie Schach, um den besten Zug durch Analyse möglicher zukünftiger Zustände zu finden.
• Fuzzy-Logik-Systeme: Behandeln unscharfe oder ungenaue Informationen, um Entscheidungen zu treffen.

Machine Learning in Aktion

Einige alltägliche Beispiele für Machine Learning sind:

• E-Mail-Spamfilter: Lernen, unerwünschte E-Mails anhand ihrer Merkmale zu identifizieren.
• Produktempfehlungen: Amazon, Netflix und andere Plattformen verwenden ML, um Produkte oder Inhalte zu empfehlen, die Sie interessieren könnten.
• Betrugserkennung: Banken verwenden ML, um verdächtige Transaktionen zu erkennen.
• Vorhersagemodelle: Wettervorhersagen, Aktienmarktprognosen und andere Vorhersagesysteme.

Fazit: Komplementäre Technologien mit unterschiedlichen Schwerpunkten

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind keine konkurrierenden Konzepte, sondern komplementäre Technologien, wobei ML ein spezialisierter Zweig der KI ist. Die Beziehung kann wie folgt zusammengefasst werden:

• KI ist das breite Feld der Systeme, die menschenähnliche Intelligenz simulieren.
• Machine Learning ist eine Methode zur Erstellung von KI-Systemen, bei der Algorithmen aus Daten lernen.
• Deep Learning ist eine fortgeschrittene Form des Machine Learning, die auf komplexen neuronalen Netzwerken basiert.

Während wir in die Zukunft blicken, werden sowohl KI als auch Machine Learning weiterhin rasante Fortschritte machen und unser Leben in vielerlei Hinsicht beeinflussen, von der Gesundheitsversorgung über die Mobilität bis hin zur Art und Weise, wie wir arbeiten und kommunizieren.