KI und Datenwissenschaft: Zwei Seiten derselben Medaille

KI und Data Science sind die bekannten Trend- und Transformationsthemen im Bereich Informatik und Ingenieurwesen. Der Bedarf an KI- und Data-Science-Experten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing, Bildung und anderen interdisziplinären Bereichen wächst kontinuierlich.

Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science sind zwei schnell wachsende Bereiche, die verschiedene Branchen verändern. In beiden Bereichen wird mit großen Datenmengen gearbeitet, ihre Ziele und Ansätze unterscheiden sich jedoch. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen von KI und Data Science untersuchen und ihre Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Zusammenhänge aus der Perspektive von Fachwissen und Berufsprofilen hervorheben.

Der Begriff „KI“ wurde 1956 geprägt und umfasst eine breite Palette von Techniken, die darauf abzielen, menschliche Intelligenz in Maschinen zu simulieren. Der Aufbau von KI-Systemen erfordert die Identifizierung, Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Wissensmengen. Andererseits tauchte der Begriff „Data Science“ im späten 20. Jahrhundert auf und umfasst die Entwicklung von Modellen und Techniken zur Extraktion wertvoller Informationen aus großen Datensätzen. Datenwissenschaftler nutzen statistische Analysen, Hypothesentests und Mustererkennung, um die Wissenschaft hinter komplexen Systemen zu verstehen, bevor sie statistische und maschinelle Lerntools anwenden.

Statistiker setzen seit langem maschinelle Lernalgorithmen wie Regression, Klassifizierung und Clustering für prädiktive Analysen in Bereichen wie Wetter, Markt, Gesundheit und Wirtschaft ein. Allerdings schränkten die zu diesem Zeitpunkt begrenzten Datenmengen und die begrenzte Rechenleistung den Umfang dieser Analysen ein. In den letzten Jahren hat der Anstieg digitaler Daten und Hochleistungsrechnerkapazitäten (z. B. Multi-Core-CPUs, GPUs und riesiger Arbeitsspeicher) es Datenwissenschaftlern ermöglicht, mithilfe fortschrittlicher Maschinen schnellere, zuverlässigere und genauere Vorhersage- und Entscheidungssysteme zu entwickeln Lernmodelle.

Die Verfügbarkeit digitaler Daten, die hohe Rechenleistung und die beeindruckende Leistung maschineller Lernmodelle bei Big Data haben KI-Entwickler dazu inspiriert, Lernmodelle zu erstellen, bei denen sie Muster nicht explizit identifizieren, Regeln bilden oder mit Mehrdeutigkeiten umgehen müssen Kontextwissen. Stattdessen lernt das System selbstständig durch maschinelle Lernmodelle, die auf großen Datensätzen trainiert werden. Diese Selbstlern-Analogie wird oft damit verglichen, wie kleine Kinder lernen, indem sie sich wiederholende Muster beobachten und ihnen zuhören.

Im Gegensatz dazu formulieren Datenwissenschaftler Hypothesen, sammeln, organisieren und strukturieren Daten für die Analyse und entwickeln Algorithmen und Modelle, um Anfragen des oberen Managements zu beantworten und die Organisation bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen. Sowohl KI-Systementwickler als auch Datenwissenschaftler tragen zum Aufbau intelligenter Systeme oder zum Extrahieren von in große Datensätze eingebetteten Informationen bei und schließen so die Lücke zwischen den beiden Bereichen.

Aus meiner Sicht unterstützen die in Data Science verwendeten Werkzeuge und Techniken die Entwicklung von KI-Systemen, während diese KI-Systeme wiederum Data Science bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Aufgrund unserer Fähigkeit zum kritischen Denken, unserer Innovationskraft und unserer Leidenschaft für das Erreichen gewünschter Ziele bleibt jedoch das menschliche Engagement in beiden Bereichen von entscheidender Bedeutung.

Die Nachfrage nach qualifizierten KI- und Data-Science-Fachkräften ist auf dem Arbeitsmarkt offensichtlich. Alle großen Unternehmen wie Microsoft, Google, Amazon, Apple, Nvidia, Uber und Cruise sowie neue Unternehmen wie Numerator, Databricks, Unified, Teradata, Algorithmia usw. verfügen je nach Bedarf entweder über große oder kleine Data-Science-Teams die Größe der Organisation. Die meisten großen Unternehmen haben auch KI-Jobs, darunter KI-Produktmanager, KI-Ethiker, Robotikingenieur, KI-Berater und so weiter. In vielen Unternehmen arbeiten diese Teams eng zusammen, um ein Gesamtsystem aufzubauen.

Unternehmen, die selbstfahrende Autos entwickeln, beschäftigen beispielsweise ein Team von KI-Experten, die Systeme der künstlichen Intelligenz entwerfen und implementieren, die es den Autos ermöglichen, ihre Umgebung selbstständig wahrzunehmen, zu verstehen und darin zu navigieren. Darüber hinaus verfügen sie über ein Team von Datenwissenschaftlern, die die von Sensoren gesammelten Daten mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens verfeinern und analysieren und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit des gesamten Systems gewährleisten.

Im Laufe meiner Karriere hatte ich die Möglichkeit, an mehreren KI-Projekten zu arbeiten, darunter auch an einem maschinellen Übersetzungssystem. Bereits 1994 arbeiteten wir am IIT Kanpur an einem Projekt namens AnglaBharti-System, dessen Ziel es war, vom Englischen ins Hindi zu übersetzen. Dieses regelbasierte System umfasste die Erstellung eines Englisch-Hindi-Wörterbuchs von Grund auf, die Bildung von Regeln zum Parsen englischer Sätze in Phrasen (z. B. Nominalphrase, Verbphrase, Vorbereitungsphrase), die Konvertierung der analysierten Struktur entsprechend der Hindi-Sprache und dann Generieren der Hindi-Version des Satzes.

為了開發所有這些模組，我們擁有一支由印地語和英語語言專家、資料輸入操作員、人工智慧專家、了解人工智慧語言的程式設計師、資深院士和人工智慧研究人員組成的團隊。最初的目標是開發一個從英語到印地語的通用翻譯系統，但最終我們只能為醫學領域創建一個可行的系統。

然而，2010年後，研究人員能夠使用法學碩士開發高品質的翻譯系統，而無需了解語言的複雜性或詳細的翻譯過程。

由於人工智慧專注於學習，而數據科學旨在從現有數據中提取知識，因此我們可以得出結論，人工智慧和數據科學是兩個不同的分支，但它們似乎是同一枚硬幣的兩面。

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