Definition von KI und ML: Enträtselung der Feinheiten zweier revolutionärer Konzepte

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff, der zunehmend in das moderne Leben eingeflochten wird. Es handelt sich um ein kompliziertes Konzept, für das es eine Vielzahl von Interpretationen und Definitionen gibt. In den letzten Jahren ist er zu einem Marketingbegriff geworden, der in fast allen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft verwendet wird.

In Wirklichkeit ist KI eher ein Oberbegriff, der ein breites Spektrum an Technologien und Ideen umfasst, und lässt sich nicht in einem Satz definieren. Um ihr wahres Wesen zu erhellen, ist es jedoch wichtig, zwischen KI und einem anderen, eng verwandten Begriff zu unterscheiden: Maschinelles Lernen (ML).

AI: Das große Bild

Im Kern geht es bei der KI um die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben erfüllen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Solche Aufgaben umfassen ein breites Spektrum an kognitiven Fähigkeiten, darunter Problemlösung, Lernen, Wahrnehmung, Sprachverständnis und Entscheidungsfindung. Angesichts des breiten Spektrums der KI ist es in der Tat schwierig, ihre Definition in einem einzigen Satz zusammenzufassen. Für ein tieferes Verständnis der KI ist es jedoch entscheidend, sie als ein multidisziplinäres Gebiet zu begreifen, das sich aus verschiedenen Wissensbereichen speist, darunter Informatik, Mathematik, Psychologie, Linguistik, Neurowissenschaften und Philosophie.

Die Entwicklung intelligenter Systeme erfordert die Kombination verschiedener Ansätze und Techniken. Dazu gehören unter anderem regelbasierte Systeme, Wissensdarstellung, Suchalgorithmen, Optimierungstechniken und probabilistische Methoden. Jede dieser Techniken dient einem bestimmten Zweck bei der Entwicklung eines KI-Systems und hilft ihm, die menschliche Kognition, Wahrnehmung und Entscheidungsfähigkeit zu imitieren.

So stützen sich regelbasierte Systeme auf einen vordefinierten Satz von Regeln, um Entscheidungen zu treffen, während es bei der Wissensdarstellung darum geht, Informationen in einer strukturierten Weise zu speichern und zu organisieren, die es KI-Systemen ermöglicht, über die Daten nachzudenken und sie zu manipulieren. Suchalgorithmen und Optimierungstechniken spielen eine wichtige Rolle bei der Suche nach den bestmöglichen Problemlösungen, während probabilistische Methoden KI-Systeme in die Lage versetzen, mit Ungewissheiten umzugehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Daten zu treffen.

Für eine formalere Definition von KI können wir uns an McKinseydie ihn definiert als:

• Künstliche Intelligenz: KI wird in der Regel als die Fähigkeit einer Maschine definiert, kognitive Funktionen auszuführen, die wir mit dem menschlichen Verstand in Verbindung bringen, z. B. Wahrnehmen, Denken, Lernen und Problemlösen. Beispiele für Technologien, mit denen KI Geschäftsprobleme lösen kann, sind Robotik und autonome Fahrzeuge, Computer Vision, Sprache, virtuelle Agenten und maschinelles Lernen.

Maschinelles Lernen: Ein Teilbereich der KI

Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, befasst sich in erster Linie mit der Entwicklung von Algorithmen, die Computer in die Lage versetzen, auf der Grundlage von Dateneingaben zu lernen und ihre Leistung zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen, die eine explizite Programmierung zur Ausführung bestimmter Aufgaben erfordern, sind ML-Algorithmen darauf ausgelegt, automatisch umfangreiche Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Folglich verbessern ML-gesteuerte Systeme kontinuierlich ihre Genauigkeit und Effizienz, wenn sie mehr Daten verarbeiten und aus ihren Erfahrungen "lernen".

Es gibt verschiedene Arten von ML-Algorithmen, die jeweils auf unterschiedliche Anforderungen und Situationen zugeschnitten sind. Einige der Hauptkategorien sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Verstärkungslernen und Deep Learning.

Die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit von ML-Algorithmen haben sie zu einem leistungsstarken Werkzeug im KI-Instrumentarium gemacht, das wesentlich zur Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten beiträgt. So hat ML unter anderem zur Entwicklung genauerer und effizienterer Systeme für die Verarbeitung natürlicher Sprache, das Sehen am Computer und die Spracherkennung beigetragen. Indem ML es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, hat es den Weg für KI-Systeme geebnet, die nicht nur Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, sondern auch ihre Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich verfeinern und verbessern.

McKinsey bietet auch eine umfassende Definition des maschinellen Lernens:

• Maschinelles Lernen: Die jüngsten Fortschritte in der KI wurden durch die Anwendung des maschinellen Lernens auf sehr große Datensätze erzielt. Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen Muster und lernen durch die Verarbeitung von Daten und Erfahrungen, Vorhersagen und Empfehlungen zu machen, anstatt explizite Programmieranweisungen zu erhalten. Die Algorithmen passen sich auch an neue Daten und Erfahrungen an, um ihre Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern.

Eine kurze Geschichte

Die Wurzeln der KI lassen sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen, als Forscher begannen, sich mit der Idee zu beschäftigen, Maschinen zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz simulieren können. Die frühe KI-Forschung konzentrierte sich auf die Entwicklung regelbasierter Systeme, bei denen die Programmierer die Regeln für das Verhalten der Maschine explizit festlegen würden. Diese Systeme hatten zwar einen gewissen Erfolg, waren aber dadurch eingeschränkt, dass sie sich auf von Menschen definierte Regeln stützten und sich nicht an neue Situationen anpassen konnten.

In der Zwischenzeit entstand das Konzept der ML als Reaktion auf die Grenzen der regelbasierten KI-Systeme. Forscher wie Arthur Samuel und Frank Rosenblatt begannen mit der Erforschung von Algorithmen, die aus Daten lernen können, und legten damit den Grundstein für moderne ML-Techniken. Die Einführung neuronaler Netze, einer ML-Technik, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist, revolutionierte das Feld weiter.

Im Laufe der Zeit hat sich ML zu einer treibenden Kraft hinter dem rasanten Fortschritt der KI entwickelt und ermöglicht die Entwicklung intelligenter Systeme, die herkömmliche regelbasierte Ansätze übertreffen.

Sie können sich die großartige Zeitleiste über die Geschichte von AI, ML und DL, um mehr zu erfahren.

Die Synergie zwischen KI und ML

Trotz der Unterschiede zwischen KI und ML ist es wichtig zu verstehen, dass sie sich nicht gegenseitig ausschließen. Vielmehr arbeiten sie oft zusammen, um leistungsstarke, intelligente Systeme zu schaffen. ML ist nur eine der vielen Techniken, die unter das Dach der KI fallen, und sie hat sich als besonders effektiv erwiesen, um die Fähigkeiten der KI zu verbessern.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem es darum geht, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Einbeziehung von ML-Techniken können NLP-Systeme lernen, sprachliche Muster und Nuancen zu erkennen, so dass sie besser verstehen und menschenähnliche Antworten erzeugen können.

Ähnlich verhält es sich mit Computer Vision, einem weiteren Teilgebiet der KI, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, visuelle Informationen aus der Welt, wie Bilder oder Videos, zu interpretieren und zu analysieren. Durch den Einsatz von ML können Computer-Vision-Systeme Objekte identifizieren, Bewegungen verfolgen und Muster in visuellen Daten mit bemerkenswerter Genauigkeit erkennen.

Missverständnisse und Klarstellungen

Die Begriffe KI und ML werden oft synonym verwendet, was zu Verwirrung und Missverständnissen führt.

Einige wichtige Punkte sind zu beachten:

• KI ist ein übergreifendes Konzept, während ML eine Teilmenge von KI ist.
• KI umfasst verschiedene Techniken und Ansätze, einschließlich ML, zur Schaffung intelligenter Systeme.
• ML-gestützte Systeme lernen aus Daten, während herkömmliche regelbasierte KI-Systeme auf expliziter Programmierung beruhen.

Da die KI weiterhin Branchen und die Gesellschaft verändert, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen KI und ML zu verstehen. Die Kenntnis dieser Unterschiede kann dazu beitragen, das wahre Potenzial dieser Technologien zu erkennen und sachkundige Diskussionen über ihre ethischen Auswirkungen, Grenzen und künftigen Entwicklungen zu fördern.

Das Verständnis dieser komplizierten Beziehung

Das Verständnis der komplizierten Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist von entscheidender Bedeutung, da diese Technologien die moderne Welt weiterhin prägen. Während KI ein übergreifendes Konzept ist, das verschiedene Ansätze und Techniken zur Schaffung intelligenter Systeme umfasst, ist maschinelles Lernen eine leistungsstarke Untergruppe, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern.

Wenn wir die einzigartigen Merkmale und Beiträge von KI und ML erkennen, können wir ihr wahres Potenzial besser einschätzen und fundierte Diskussionen über ihre ethischen Auswirkungen, Grenzen und künftigen Entwicklungen führen. KI und ML werden sich weiter entwickeln und Industrie und Gesellschaft auf eine Art und Weise verändern, die wir noch nicht vollständig erfassen können.