In diesem Artikel lernen wir den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (ML vs. KI) kennen. Legen wir also los.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind zwei eng verwandte, aber unterschiedliche Bereiche der Informatik. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Disziplin, die sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben übernehmen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, z. B. visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Dabei geht es um die Entwicklung von Algorithmen und Systemen, die auf der Grundlage von Eingabedaten denken, lernen und Entscheidungen treffen können.
Maschinelles Lernen (ML) hingegen ist ein Teilgebiet der KI, bei dem es darum geht, Maschinen zu lehren, aus Daten zu lernen, ohne dass dies explizit programmiert werden muss. ML-Algorithmen können Muster und Trends in Daten erkennen und diese für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen. ML wird verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, Daten zu klassifizieren und Muster zu erkennen, und ist ein wichtiges Werkzeug für viele KI-Anwendungen.
Die Entwicklung von KI und ML hat das Potenzial, verschiedene Branchen zu verändern und das Leben der Menschen in vielerlei Hinsicht zu verbessern. KI-Systeme können eingesetzt werden, um Krankheiten zu diagnostizieren, Betrug aufzudecken, Finanzdaten zu analysieren und Produktionsprozesse zu optimieren. ML-Algorithmen können helfen, Inhalte und Dienstleistungen zu personalisieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und sogar einige der drängendsten Umweltprobleme der Welt zu lösen.
Trotz der vielen Vorteile von KI und ML gibt es auch Bedenken hinsichtlich der potenziellen Risiken und Herausforderungen, die mit diesen Technologien verbunden sind. Dazu gehören die Gefahr der Verdrängung von Arbeitsplätzen, die Auswirkungen auf die menschliche Autonomie und Entscheidungsfindung sowie die Möglichkeit, dass KI und ML in schädlicher Weise eingesetzt werden. Daher ist es wichtig, die Entwicklung und den Einsatz von KI und ML verantwortungsvoll und ethisch zu gestalten und sich mit den potenziellen Risiken und Herausforderungen dieser Technologien auseinanderzusetzen.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz setzt sich aus den beiden Wörtern „künstlich“ und „Intelligenz“ zusammen. Künstlich bezieht sich auf etwas, das von Menschen gemacht oder nicht natürlich ist, und Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit zu verstehen oder zu denken. Es gibt den Irrglauben, künstliche Intelligenz sei ein System, aber sie ist kein System. KI wird in ein System implementiert. Es gibt so viele Definitionen von KI, eine davon lautet: „Es ist die Untersuchung, wie man Computer trainieren kann, um Dinge zu tun, die Menschen derzeit besser können“. Es handelt sich also um eine Intelligenz, die einer Maschine alle Fähigkeiten verleiht, die auch Menschen haben.
Je nach ihren Fähigkeiten können KI in drei Typen eingeteilt werden:
- Schwache KI
- Allgemeine KI
- Starke KI
Derzeit arbeiten wir mit schwacher und allgemeiner KI. Die Zukunft der KI liegt in der starken KI, die intelligenter als der Mensch sein soll.
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen ist Lernen, bei dem eine Maschine selbstständig lernen kann, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist eine Anwendung der KI, die dem System die Fähigkeit verleiht, automatisch zu lernen und sich durch Erfahrung zu verbessern. In diesem Fall können wir ein Programm generieren, indem wir die Eingabe und die Ausgabe des Programms integrieren. Eine einfache Definition des maschinellen Lernens lautet: „Man sagt, dass maschinelles Lernen aus Erfahrung E in Bezug auf eine Aufgabenklasse T und ein Leistungsmaß P lernt, wenn sich die Leistung des Lernenden bei der Aufgabe in der Klasse, die durch P gemessen wird, mit der Erfahrung verbessert“.
Beim maschinellen Lernen wird ein Algorithmus verwendet, der selbstständig aus historischen Daten lernt. Wenn wir ein maschinelles Lernmodell erstellen, um Bilder von Hunden zu erkennen, wird es nur Ergebnisse für Bilder von Hunden liefern, aber wenn wir neue Daten wie Bilder von Katzen bereitstellen, wird es nicht mehr reagieren. Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. in Online-Empfehlungssystemen, Google-Suchalgorithmen, E-Mail-Spam-Filtern, Vorschlägen für die automatische Markierung von Freunden auf Facebook und vieles mehr. Es ist jedoch nicht möglich, dass ein Modell, das auf maschinellem Lernen basiert, in allen Bereichen eingesetzt wird.
Es kann in drei Arten unterteilt werden:
- Überwachtes Lernen
- Verstärktes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
Die Unterschiede im Überblick
| Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen |
|---|---|
| KI steht für Künstliche Intelligenz, wobei Intelligenz als die Fähigkeit definiert wird, Wissen zu erwerben und anzuwenden. | ML steht für maschinelles Lernen, das als Erwerb von Wissen oder Fähigkeiten definiert wird. |
| KI ist die größere Familie, die aus ML und DL als Komponenten besteht. | Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. |
| Ziel ist es, die Erfolgschancen zu erhöhen, nicht die Genauigkeit. | Das Ziel ist, die Genauigkeit zu erhöhen, aber es kümmert sich nicht um den Erfolg. |
| Es funktioniert wie ein Computerprogramm, das intelligent arbeitet. | Hier nimmt die Maschine des Aufgabensystems Daten auf und lernt aus Daten. |
| Ziel ist es, die natürliche Intelligenz zu simulieren, um komplexe Probleme zu lösen. | Das Ziel besteht darin, aus Daten über bestimmte Aufgaben zu lernen, um die Leistung für diese Aufgabe zu maximieren. |
| KI hat ein sehr breites Anwendungsspektrum. | Der Anwendungsbereich des maschinellen Lernens ist begrenzt. |
| KI ist eine größere Familie, die ML als Komponente enthält. | ML ist eine Teilmenge von KI. |
| KI kann mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten. | ML kann nur mit strukturierten und halbstrukturierten Daten arbeiten. |
Siehe auch: