Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: was ist der Unterschied?

War es Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) oder war es künstliche Intelligenz (AI)? Diejenigen, die über das Buzzword-Bingo hinausschauen, um die Begriffe richtig zu interpretieren, verlieren schnell den Überblick. Was bedeuten die verschiedenen Begriffe und wie unterscheiden sie sich in der Praxis? Ein Überblick.

KI, ML und DL einfach erklärt

Zusammengefasst stellt sich die Situation wie folgt dar:

  • AI ist die übergreifende Wissenschaft, die sich mit der Erschaffung von Maschinen beschäftigt, die eine Form von Intelligenz aufweisen.
  • Maschinelles Lernen ist ein Teil der KI, der sich auf Techniken konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus eingegebenen Daten und Mustern zu lernen.
  • Deep Learning ist wiederum der Sammelname für eine Gruppe von Techniken für selbstgesteuertes maschinelles Lernen, bei denen Algorithmen sich selbst klüger machen.
Die Beziehung zwischen KI, ML und DL ist schematisch dargestellt.

Kunstmatige intelligentie, Machine Learning en Deep Learning staan dus in een hiërarchische verhouding tot elkaar. In de praktijk zijn er natuurlijk enkele grijze zones en bevinden heel wat concrete technieken en algoritmes zich op het snijvlak tussen de verschillende deelgebieden. Zowel AI, ML als DL hebben dan ook hun eigen geschiedenis, merites en toepassingen.

Künstliche Intelligenz

Bei künstlicher Intelligenz oder künstlicher Intelligenz geht es darum, Maschinen zu bauen, die eine gewisse Form von Intelligenz aufweisen. Als Konzept ist die KI untrennbar mit der Geschichte der ersten Computer verbunden. Und dafür müssen wir einen langen Weg zurückgehen. Schon die alten Griechen hatten vor mehr als zweitausend Jahren eine komplexe analoge Maschine entwickelt, die komplizierte astronomische Berechnungen durchführen konnte, obwohl ihre Erfindung noch weit von den heutigen Ansichten über künstliche Intelligenz entfernt war.

Ein Teil des ersten analogen "Computers"

Der britische Mathematiker und Codeknacker Alan Turing gilt allgemein als der Vater des modernen Computers. Seine Pionierarbeit in den 1940er und 1950er Jahren läutete nicht nur die Ära der blitzschnellen Taschenrechner ein. Turing legte auch die philosophischen und praktischen Grundlagen für abstrakte Konzepte wie das Selbstbewusstsein intelligenter Computer. Dieser bahnbrechende Gedanke führte schließlich zum Turing-Test, der immer noch ein wichtiger, wenn auch etwas veralteter Maßstab dafür ist, ob eine Maschine als intelligent und selbstdenkend angesehen werden kann.

Alan Turing

Heutzutage umfasst KI eine breite Palette verschiedener Konzepte, darunter Machine Learning und Deep Learning. In der Zwischenzeit ist die praktische Umsetzung der Künstlichen Intelligenz mit vollem Bewusstsein im Gange, was bedeutet, dass das Spielfeld bald erweitert wird, um zum Beispiel die menschliche KI einzubeziehen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teil der KI, der sich auf Methoden konzentriert, mit denen Computer aus eingegebenen Daten und Mustern lernen. In der Praxis geschieht dies durch Data Mining. Dies ist eine Technik zum Extrahieren relevanter Informationen aus Datenbanken. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen benötigt keine strukturierte Datenbank - wie eine Excel-Datei mit ordentlich organisierten Daten - sondern ist intelligent genug, um relevante Datenpunkte aus unstrukturierten Daten zu entschlüsseln. Viele Unternehmen setzen Machine Learning bereits heute ein. Denken Sie an Amazon, das seinen Nutzern automatisch Produkte auf der Grundlage ihrer früheren Einkäufe empfiehlt. Ein weiteres Beispiel ist Netflix, das seinen Abonnenten auf der Grundlage ihres bisherigen Sehverhaltens Serien und Filme vorschlägt.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist im Wesentlichen eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens mit einem wichtigen Unterschied: autonome Aktualisierung. Ein Deep Learning-Modell kann sich auf der Grundlage von externen Signalen - Daten - anpassen, wohingegen Machine Learning sich nur auf der Grundlage manueller Anpassungen, z.B. im zugrunde liegenden Code des Algorithmus, anpassen kann.

Bekannte Beispiele für Deep Learning finden Sie heute in selbstfahrenden Autos und in unserer eigenen Trendskout Plattform. Beide benötigen kein explizites Benutzerfeedback, um sich erfolgreich anzupassen. Deep Learning-Algorithmen sind voll und ganz auf das gewünschte Endergebnis ausgerichtet und passen sich entsprechend an.

Verwechseln Sie Deep Learning nicht mit neuronalen Netzwerken. Sie werden oft mit Deep Learning verwechselt, aber sie sind nicht dasselbe. Ein neuronales Netzwerk ist eine Technik, die für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI im Allgemeinen verwendet werden kann. Neuronale Netzwerke ahmen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nach, um Informationen auf der Grundlage von Beispielen zu klassifizieren. Zum Beispiel sind sie der breiten Öffentlichkeit als eine Möglichkeit bekannt, Bilder auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl bekannter Bilder schnell zu kategorisieren.

Fazit: Die richtige Art von KI für jedes Projekt

Wir geben es zu: Die manchmal verwirrende Terminologie und die sich ständig verändernde KI-Landschaft machen es nicht einfacher, den Wald vor lauter Bäumen nicht zu sehen. Der Einsatz der richtigen Technologie in einem Unternehmen ist eine Aufgabe für Spezialisten. Genau hier beweist die Trendskout-Plattform ihren Wert. Die Plattform wählt automatisch den passenden KI-Algorithmus für jeden Geschäftsfall auf der Grundlage der relevanten Parameter aus.

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