Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – diese Schlagworte werden schnell in einen Topf geworfen. Tatsächlich aber ist es nicht dasselbe. Beide Begriffe werden im öffentlichen Diskurs häufig verwendet, denn vor allem generative KI ist auf dem Vormarsch und hat mittlerweile einen Platz im Alltag Vieler gefunden. Doch was zeichnet beides aus und wo liegen Unterschiede?

Was ist Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen, oder machine learning, ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Er konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern überhaupt erst ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich darauf programmiert zu sein.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Das Konzept der Künstlichen Intelligenz ist weiter gefasst und bezieht sich auf die Schaffung von Systemen, die in der Lage sind Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Bereiche wie Maschinelles Lernen gehören dazu, jedoch aber auch Themen wie natürliche Sprachverarbeitung oder Robotik. Nicht alle KI-Lösungen benötigen machine learning, während alle ML-Lösungen auch KI beinhalten.

Einfach gesagt: KI ist eine Software, die Probleme und Fragen selber lösen und beantworten kann, während machine learning ein Algorithmus ist, der aus Daten lernt und Zusammenhänge findet.

Was sind Ziele beider Bereiche?

Maschinelles Lernen zielt auf die Entwicklung von Algorithmen ab, beispielsweise damit Computer Muster und Erkenntnisse aus Daten extrahieren können, um sie auf zukünftige Daten anwenden zu können. Währenddessen möchte man im Bereich KI vor allem Systeme entwickeln, die menschenähnliche Intelligenz besitzen. Nicht ausgeschlossen ist, dass diese Systeme lernfähig sind, die Fähigkeit zur Wahrnehmung wie zur Problemlösung und Entscheidungsfindung besitzen.

Machine learning ist in seinen Anwendungen stark von Daten abhängig, damit hochwertige Modelle trainiert werden können. Deep learning ist ein Teilbereich des machine learnings. KI hingegen ist nicht ausschließlich von Daten abhängig. Eine KI kann auch auf Regeln, Wissen und Erfahrung basieren, um intelligente Entscheidungen zu treffen.

Was sind Einsatzbereiche und was merken wir davon im Alltag?

Mithilfe von machine learning können wichtige Vorhersagen getroffen werden, die auf analysierten Daten beruhen. Ein greifbares Beispiel wäre der Stromverbrauch oder aber auch die Überwachung von IT-Systemen, um die Cybersicherheit zu erhöhen. Da sehr große Datenmengen verarbeitet werden, können Bedrohungen schneller erkannt werden. Weitere große Gebiete sind Mobilität (autonomes Fahren), Infrastruktur (optimierte Ampelschaltungen) und Verkehr (Navigation durch neuronale Netze).

Künstliche Intelligenz ist in den letzten Monaten vor allem durch Anwendungen der generativen KI wie ChatGPT von vielen wahrgenommen worden. Diese verarbeiten Anfragen in natürlicher Sprache und erleichtern dabei einiges, vom Arbeitsleben bis zur Text- und Bilderstellung und vieles mehr. Man geht davon aus, dass der Bereich der sprachbasierten KI eine neue Ära und einen Wendepunkt in der Entwicklung von Technologie und Digitalisierung einläutet. Dieser wird umfassende Änderungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft mit sich bringen. Daher werden Unternehmen Arbeit neu denken müssen, mit dem Fokus auf Weiterentwicklung von Prozessen im digitalen Sektor, vor allem KI-basiert.

Die innovative Microsoft KI Copilot, die ab dem 1. November generell verfügbar sein wird, steigert die Produktivität und Kreativität von Unternehmen und Mitarbeitenden. Copilot ist in Microsoftanwendungen wie Outlook, Word oder Excel integriert und unterstützt einen so bei täglich anfallenden Aufgaben. Sie interessieren sich für Copilot und wollen mehr darüber erfahren? Unser Kickstart Workshop ist dafür genau richtig. Hier können Sie sich unverbindlich beraten lassen.

Fazit

Künstliche Intelligenz und machine learning begegnen uns ständig und überall. Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Bereiche zu kennen, ist dabei von Vorteil, denn oft werden beide Begriffe synonym verwendet.

Views: 525