Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz: Was ist der Unterschied?

Mehrere Schlagworte werden häufig verwendet, aber mit unterschiedlichen Bedeutungen im technologischen Bereich. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind Beispiele. Obwohl sie miteinander verbunden sind, sind sie nicht gleich. Wir werden die Unterschiede zwischen KI und ML, ihre Verwendung und ihre Zukunft untersuchen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik und des Ingenieurwesens, der sich darauf konzentriert, leistungsfähige Maschinen zu bauen des Lernens, des Lösens von Problemen, des Treffens von Entscheidungen und aller anderen Funktionen, die traditionell vom Menschen ausgeführt werden Intellekt.

In seiner einfachsten Form bezieht sich KI auf die Fähigkeit einer Maschine, ähnlich wie ein Mensch zu denken und sich zu verhalten. Riesige Datenmengen müssen von KI-Systemen verarbeitet werden, um Muster und Erkenntnisse zu finden, die Menschen möglicherweise nicht sofort sehen. Diese Systeme können dann mit dem gewonnenen Wissen Entscheidungen treffen, Lösungen für Probleme finden oder Aktivitäten ausführen.

Seit den 1950er Jahren gibt es Diskussionen über künstliche Intelligenz (KI). Doch die jüngsten Entwicklungen in Bezug auf Rechenleistung, große Datenmengen und Techniken des maschinellen Lernens haben die Messlatte für KI höher gelegt. KI ist bereits ein notwendiger Bestandteil unseres täglichen Lebens und unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen, darunter virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme und fahrerlose Fahrzeuge. Und in der Zukunft, KI wird wahrscheinlich noch viele weitere Lebensbereiche stören.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Erstellen von Methoden und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und mit der Zeit besser zu werden ohne explizite Programmierung steht im Mittelpunkt des maschinellen Lernens (ML), einer Teilmenge des künstlichen Intelligenz. Mit anderen Worten, es ist eine Technik, Computern beizubringen, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem sie ihnen Daten zur Verfügung stellen und sie daraus lernen lassen.

Vorhersageanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild- und Audioerkennung und andere Bereiche können alle von der automatischen Mustererkennung und den Lernfähigkeiten von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) profitieren.

Machine Learning lässt sich in drei Kategorien einteilen: Reinforcement Learning, Unsupervised Learning und Supervised Learning. Beim überwachten Lernen wird dem Computer ein Datensatz beigebracht, der mit den Ausgaben der einzelnen Eingaben gekennzeichnet wurde. Durch Erlernen der Korrelation zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen unter Verwendung dieser gekennzeichneten Daten kann der Computer Ausgaben für neue Eingaben vorhersagen.

Unüberwachtes Lernen erfordert, dass der Computer Muster und Beziehungen selbst erkennt, nachdem ihm ein unbeschrifteter Datensatz präsentiert wurde. Nicht zuletzt eignet sich der Computer beim Reinforcement Learning neue Fähigkeiten an, indem er mit seiner Umgebung interagiert und Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für bestimmte Handlungen erhält.

Es ist Maschinen möglich, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, indem sie eine Vielzahl von Ansätzen und Algorithmen verwenden, die zum umfassenderen Thema des maschinellen Lernens gehören. Ähnlich, Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens Dazu müssen künstliche neuronale Netze riesigen Datenmengen ausgesetzt werden, um sie darin zu trainieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Daher ist Deep Learning eine hochspezialisierte und anspruchsvolle Art des maschinellen Lernens, die verwendet wird mehrschichtige künstliche neuronale Netze zum Verständnis komplexer Muster und Beziehungen in der Daten.

Hauptunterschiede zwischen KI und ML

Obwohl KI und ML eng miteinander verbunden sind, gibt es mehrere wesentliche Merkmale, die sie voneinander unterscheiden. Im Folgenden sind einige der Hauptunterschiede zwischen KI und ML aufgeführt:

1. Anwendungsbereich: Das Feld der KI ist riesig und umfasst eine Vielzahl von Techniken, einschließlich ML. Im Gegensatz dazu ist ML ein Zweig der KI, der sich auf die Verwendung statistischer Modelle und Algorithmen konzentriert, um Computern dabei zu helfen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
2. Ansatz: Das Entwerfen von Algorithmen, die menschliche Kognitions- und Entscheidungsprozesse nachahmen, ist eine gängige KI-Strategie. Im Gegensatz dazu besteht das Hauptziel von ML darin, Algorithmen anhand von Daten zu trainieren, um Verknüpfungen und Muster zu finden, die für Vorhersagen oder Entscheidungen verwendet werden können.
3. Datenanforderungen: Mithilfe vorprogrammierter Regeln und Heuristiken können KI-Algorithmen erstellt werden, die mit kleinen Datensätzen oder sogar ohne Daten arbeiten. Im Gegensatz dazu müssen große Datensätze verwendet werden, um ML-Algorithmen zu trainieren, um Muster und Verknüpfungen zu finden.
4. Flexibilität: Während KI-Algorithmen für die Bewältigung einer Vielzahl von Aufgaben entwickelt werden können, sind sie häufig auf bestimmte Zwecke zugeschnitten. Andererseits sind ML-Algorithmen in der Regel anpassungsfähiger und können zur Lösung einer Vielzahl von Problemen und Herausforderungen eingesetzt werden.
5. Menschliche Beteiligung: KI beinhaltet häufig den Aufbau von Algorithmen, die menschliche Fähigkeiten oder Entscheidungsfindung ergänzen oder ersetzen können. Andererseits wird ML im Allgemeinen eingesetzt, um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren oder die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Mit einem Schwerpunkt auf der Simulation menschlicher Wahrnehmungs- und Entscheidungsprozesse ist KI ein größeres Feld, das eine Vielzahl von Ansätzen umfasst, einschließlich ML. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es dagegen, Computern zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Anwendungen von KI und ML

KI und ML werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Anwendungen umfassen Chatbots, Stimmungsanalyse, Spracherkennung und Sprachübersetzung.
2. Betrugserkennung, Risikomanagement und Portfoliooptimierung sind Anwendungen im Finanzsektor.
3. Empfehlungssysteme: Beispiele sind Vorschläge für Bücher und Filme sowie für Produkte.
4. Gesichtserkennung, Objekterkennung und Szenenerkennung sind nur einige Anwendungen für KI-Bild- und Videoerkennungstechnologie.
5. Selbstfahrende Autos und Drohnen sind zwei Beispiele für autonome Fahrzeuge im Einsatz.
6. Die Planung von Diagnose und Behandlung, die Suche nach neuen Medikamenten und die Überwachung von Patienten sind alles Anwendungen in der Gesundheitsbranche.

Das Potenzial von KI und ML, transformative Veränderungen in verschiedenen Bereichen herbeizuführen, wird immer deutlicher, da ihre Anwendungen vielfältiger und anspruchsvoller werden. Diese Technologien sind so positioniert, dass sie einen tiefgreifenden Einfluss auf die Zukunft der Industrie haben, indem sie es Unternehmen und Organisationen ermöglichen, ihre Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen.

Vor- und Nachteile von KI und maschinellem Lernen

Zwei der faszinierendsten und vielversprechendsten Technologien unserer Zeit sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Sie haben die Macht, eine Vielzahl von Facetten unseres Lebens zu verändern, einschließlich unserer Beziehungen zueinander, der Menschen und der Umwelt um uns herum sowie der Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen. Obwohl KI und ML viele Vorteile haben, gibt es auch erhebliche ethische Fragen, die berücksichtigt werden müssen.

Sorgen gibt es zum Beispiel wie sich KI auf die Beschäftigung auswirken kann und die Wirtschaft. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass neue Technologien so entwickelt und implementiert werden, dass die Autonomie und Privatsphäre der Menschen respektiert werden.

KI und maschinelles Lernen haben massiven Einfluss

Die beiden Technologien, die viele Facetten unseres Lebens verändern, KI und ML, sind getrennt, aber verwandt. Während ML eine bestimmte Technologie ist, die im Bereich der KI verwendet wird, ist KI ein viel größeres Feld, das viele andere Technologien umfasst.

Sowohl KI als auch ML werden in den kommenden Jahren zahlreiche Branchen verändern. Sie haben ein breites Anwendungsspektrum in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bankwesen und Transportwesen. Sie bringen auch erhebliche gesellschaftliche und ethische Herausforderungen mit sich, wie bei jeder neuen Technologie, die angegangen werden müssen.