Was ist der Unterschied zwischen KI und ML

Die Begriffe „künstliche Intelligenz“ und „maschinelles Lernen“ haben Sie sicherlich schon einmal gehört. Und wenn nicht, werden Sie es bald tun. Bis 2021 werden schätzungsweise 80 % der neuen Technologien auf KI basieren. Und 37 % der Unternehmen weltweit nutzen irgendeine Form von KI, um ihre täglichen Abläufe zu verbessern.

Amazon zum Beispiel nutzte maschinelles Lernen, um seine Versandzeit um über 225 % zu reduzieren. Wenn Sie sich also nicht sicher sind, was diese Begriffe bedeuten und was der Unterschied zwischen ihnen ist – keine Sorge, wir sind hier, um Ihnen zu helfen.

In den nächsten Absätzen werden wir uns mit dem Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz(1) befassen und hoffentlich Licht auf dieses manchmal verwirrende Thema werfen. Wir gehen auch kurz auf die Bedeutung der einzelnen Begriffe ein und geben einige Beispiele für verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz und verschiedene Arten von maschinellem Lernen. Abschließend werden wir erörtern, warum die beiden Begriffe überhaupt synonym verwendet werden.

• Kurzes Verständnis von KI
• Verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz
• Kurzes Verständnis von ML
• Verschiedene Arten von maschinellem Lernen
• Unterschied zwischen KI und ML
• Warum Technologieunternehmen KI und ML verwenden
• Abschließende Gedanken

Ein kurzer Überblick über KI

Künstliche Intelligenz oder KI bezieht sich auf die Nachahmung der menschlichen Intelligenz durch eine von Menschenhand geschaffene Maschine. Die Maschine besitzt ein computerisiertes Gehirn, das in ähnlicher Weise wie das menschliche Gehirn lernen und Probleme lösen kann.

Künstliche Intelligenz ist ein ziemlich weit gefasster Oberbegriff, der mehrere Untergruppen umfasst – etwas, an das man sich unbedingt erinnern sollte, weil wir später darauf zurückkommen werden.

Das Ziel der KI ist es, nicht nur die Problemlösungs-, sondern auch die Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns nachzubilden. Dies kann durch die Verwendung von Algorithmen erreicht werden, bei denen es sich im Wesentlichen um eine Reihe von Regeln handelt, die beschreiben, was der Computer in einer bestimmten Situation tut.

Sie können Algorithmen als eine Art Rezept betrachten, das der Computer befolgen muss, wenn alle Zutaten vorhanden sind.

Künstliche Intelligenz lässt sich in drei Arten unterteilen:

• Schmale KI

  Narrow AI hat, wie der Name schon sagt, einen sehr engen Fokus. Sie wird manchmal auch als „schwache KI“ bezeichnet. Ein Beispiel für eine enge KI wäre Siri oder Google Assistant. Narrow AI stellt dar, wo wir uns derzeit mit künstlicher Intelligenz in der Technologie befinden.

• Allgemeine KI

  Die zweite Art von KI ist die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI). Diese Art von KI tritt auf, wenn die Fähigkeiten eines Computers mit den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns übereinstimmen können. Unter AGI wären Computer in der Lage, unabhängig Probleme zu lösen und zu argumentieren, Entscheidungen zu treffen und sogar kreativ zu denken.

• Super-KI

  Die dritte Art von KI ist die künstliche Superintelligenz (ASI). Sie sind wahrscheinlich mit diesem Typ ziemlich vertraut, obwohl er derzeit nicht existiert. Unter ASI entwickeln Maschinen intellektuelle Fähigkeiten, die über das hinausgehen, was das menschliche Gehirn leisten kann.

  Wenn Sie jemals die Terminator-Serie gesehen haben, verstehen Sie, warum dies problematisch sein könnte. Die Realität ist jedoch, dass viele Experten vorhersagen, dass ASI der Menschheit tatsächlich enorm zugute kommen würde.

Ein kurzer Überblick über ML

Erinnern Sie sich, als wir darüber sprachen, dass künstliche Intelligenz mehrere verschiedene Teilmengen hatte? Nun, maschinelles Lernen oder ML ist einer davon. Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit einer Maschine, aus Daten zu lernen. Natürlich muss die Maschine zuerst programmiert werden. Aber sobald die richtigen Algorithmen vorhanden sind und die Maschine Zugriff auf Daten erhält, kann sie anfangen zu lernen.

Maschinelles Lernen existiert und ist in unserer heutigen Welt eigentlich ziemlich verbreitet. Autokorrektur ist ein Beispiel für ML im modernen Leben, ebenso wie ein Spamfilter. Diese Programme sind alles andere als empfindungsfähig, aber sie besitzen die Fähigkeit, ihr Verhalten basierend auf neuen Daten zu ändern. Wenn das sehr nach enger KI klingt, liegt das daran, dass es so ist. Maschinelles Lernen ist ein Beispiel für Narrow AI.

Maschinelles Lernen kann in vier verschiedene Kategorien unterteilt werden:

• Beaufsichtigt

  Diese Art von ML beinhaltet die Verwendung von gekennzeichneten Datensätzen. Sobald die Daten der Maschine ein bestimmtes Muster oder eine Reihe von Merkmalen beibringen, kann die Maschine ein Ergebnis vorhersagen.

• Unbeaufsichtigt

  Beim unbeaufsichtigten maschinellen Lernen geht es darum, vorhandene Daten ohne Label zu sortieren. Ein unbeaufsichtigter Algorithmus für maschinelles Lernen kann einem Computer beibringen, Daten basierend auf Beziehungen oder Mustern in verschiedene Gruppen zu unterteilen.

• Halbüberwacht

  Halbüberwachtes maschinelles Lernen liegt irgendwo dazwischen. Diese Art des maschinellen Lernens kommt ins Spiel, wenn Datensätze sowohl gekennzeichnete als auch nicht gekennzeichnete Komponenten enthalten. Die Vorhersagen, die beim halbüberwachten maschinellen Lernen gemacht werden, sind in der Regel die genauesten aller Arten des maschinellen Lernens.

• Verstärkung

  Diese Art von ML ähnelt der Art des Reinforcement Learning, an dem Menschen teilnehmen. Beim Reinforcement Learning wird eine Belohnung vergeben, wenn die beste Vorgehensweise ermittelt wird. Das Ziel der Maschine ist es, Entscheidungen zu treffen, die die Belohnung maximieren.

Hauptunterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Nach all dem fragen Sie sich vielleicht: Wie unterscheiden sich diese Dinge? Es gibt ein paar Schlüsselmerkmale, die die Unterscheidung erleichtern können.

• Umfang

  Eine Sache, die man im Auge behalten sollte, ist der Umfang. Künstliche Intelligenz hat einen sehr breiten Anwendungsbereich. Maschinelles Lernen hingegen hat einen viel engeren Anwendungsbereich – diese Maschinen können eine bestimmte Aufgabe meistern, aber sie können nicht viel mehr.

• Ziele

  Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen künstlichem Lernen und maschinellem Lernen besteht darin, dass die beiden sehr unterschiedliche Ziele haben. Wenn es um künstliche Intelligenz geht, insbesondere um AGI oder ASI, besteht das Ziel darin, einen Computer zu schaffen, der Entscheidungen treffen und empfindungsfähig denken kann. Beim maschinellen Lernen besteht das Ziel einfach darin, dass die Maschine in der Lage ist, ein Ergebnis auf der Grundlage früherer Daten genau vorherzusagen.

• Art des Datensatzes

  Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz mit allen Arten von Daten umgehen – strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert. Maschinelles Lernen hingegen kann nur strukturierte und halbstrukturierte Daten sinnvoll verarbeiten. Während sowohl KI als auch ML Selbstkorrektur beinhalten, beinhaltet nur KI logisches Denken.

• Weisheit vs. Wissen

  Man könnte auch sagen, dass es bei künstlicher Intelligenz um die Beschaffung von Weisheit und Intelligenz geht, während maschinelles Lernen auf Wissen abzielt.

• Ergebnis

  Künstliche Intelligenz betrachtet mehrere Ergebnisse und wählt das beste aus. Maschinelles Lernen wählt aus, was es als die einzige Lösung ansieht, unabhängig davon, ob es die beste ist.

• Bewusstsein

  Wirklich, der Kern des Unterschieds zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist das empfindungsfähige Denken. Maschinelles Lernen benötigt keinen Computer, um ein eigenes Bewusstsein zu entwickeln. Künstliche Intelligenz erfordert, dass die Maschine unabhängig von ihrer Programmierung fühlen und denken kann, um mit den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns mithalten zu können.

Warum tendieren Technologieunternehmen dazu, KI und ML synonym zu verwenden?

Technologieunternehmen verwenden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen synonym, da der Fokus vor Jahrzehnten hauptsächlich auf der Entwicklung echter künstlicher Intelligenz – AGI und ASI – lag. Zu dieser Zeit begann sich um den Begriff ein negatives Stigma zu entwickeln. Dieses Stigma hat möglicherweise mit der Darstellung von ASI in Filmen, Fernsehen und Medien zu tun.

Aus diesem Grund tauchten mit fortschreitender Technologie andere Begriffe auf. Begriffe wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen tauchten auf, wobei die Leute sie synonym mit enger KI verwendeten.

Das Problem ist, dass ML wirklich nur ein Synonym für enge KI ist. Sobald künstlicher General und Superintelligenz zu einem Konkurrenten werden, ist es wahrscheinlich, dass die Unterscheidung zwischen ML und KI wichtiger wird und die Begriffe natürlich weniger austauschbar werden.

Abschließende Gedanken

Maschinelles Lernen ist dort, wo KI-Technologie heute ist. Künstliche Intelligenz repräsentiert, wo sie morgen sein könnte. Wenn Sie Hilfe brauchen, um die Begriffe klar zu halten, denken Sie einfach daran, dass maschinelles Lernen bedeutet, einer Maschine das Lernen beizubringen.

Diese Maschinen erfüllen eine einzelne Aufgabe sehr gut. Künstliche Intelligenz hingegen beinhaltet die Nachbildung des menschlichen Geistes. Theoretisch könnten diese Maschinen eine Vielzahl von Aufgaben genauso gut – wenn nicht sogar besser – erledigen als ein Mensch.

Letztendlich wird der Unterschied zwischen den beiden im Laufe der Jahre größer und leichter zu unterscheiden sein.

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