KI vs. ML: Ein Überblick über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind eng miteinander verbunden, aber letztendlich unterschiedlich.

Die Idee, dass Maschinen das menschliche Denken nachbilden oder sogar übertreffen können, wurde zur Inspiration für fortschrittliche Computer-Frameworks – und mittlerweile tätigen unzählige Unternehmen riesige Investitionen. Im Mittelpunkt dieses Konzepts stehen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).

Diese Begriffe sind oft Synonyme und können austauschbar verwendet werden. In Wirklichkeit stellen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zwei verschiedene Dinge dar – obwohl sie miteinander verbunden sind. Im Wesentlichen:

Künstliche Intelligenz kann als die Fähigkeit von Computersystemen definiert werden, menschliches Denken und Verhalten nachzuahmen oder zu imitieren.

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die sich auf ein System bezieht, das lernen kann, ohne explizit programmiert oder direkt von Menschen verwaltet zu werden.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen heute in nahezu jeder Branche und jedem Unternehmen eine wichtige Rolle. Sie versorgen Geschäftssysteme und Verbrauchergeräte mit Strom. Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Sehen, Robotik, prädiktive Analysen und viele andere digitale Frameworks sind auf eine oder beide dieser Technologien angewiesen, um effektiv zu funktionieren.

Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens

Die Idee, Maschinen zu schaffen, die wie Menschen denken können, hat die Gesellschaft als Ganzes schon immer fasziniert. In den 1940er und 1950er Jahren begannen Forscher und Wissenschaftler, darunter Alan Turing, die Idee der Schaffung eines „künstlichen Gehirns“ zu erforschen. Im Jahr 1956 begann eine Gruppe von Forschern am Dartmouth College, die Idee eingehender zu untersuchen. Auf einem Seminar an der Schule wurde der Begriff „künstliche Intelligenz“ geboren.

Im Laufe der nächsten Jahrzehnte wurden auf diesem Gebiet Fortschritte erzielt. Im Jahr 1964 erfand Joseph Weizenbaum vom MIT Artificial Intelligence Laboratory ein Programm namens ELIZA. Es demonstriert die Machbarkeit natürlicher Sprache und Konversation auf Maschinen. ELIZA basiert auf grundlegenden Mustervergleichsalgorithmen, um Gespräche in der realen Welt zu simulieren.

In den 1980er Jahren begann sich mit dem Aufkommen leistungsfähigerer Computer die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz zu beschleunigen. Im Jahr 1982 zeigte John Hopfield, dass neuronale Netze Informationen auf fortschrittlichere Weise verarbeiten können. Verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz nahmen Gestalt an, wobei 1980 das erste künstliche neuronale Netzwerk (KNN) auf den Markt kam.

In den letzten zwei Jahrzehnten hat dieser Bereich aufgrund enormer Fortschritte bei Rechenleistung und Software erhebliche Fortschritte gemacht. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden mittlerweile in verschiedenen Unternehmensimplementierungen weit verbreitet eingesetzt. Diese Technologien werden in Systemen natürlicher Sprache wie Siri und Alexa, selbstfahrenden Autos und Robotern, automatisierten Entscheidungssystemen in Computerspielen, Empfehlungsmaschinen wie Netflix und erweiterten Realitäten (XR) wie Virtual Reality (VR) usw. eingesetzt Augmented Reality (AR)-Tool.

Maschinelles Lernen boomt besonders. Es wird zunehmend von Regierungsstellen, Unternehmen und anderen verwendet, um komplexe und schwer fassbare Muster im Zusammenhang mit statistischen und anderen Formen strukturierter und unstrukturierter Daten zu identifizieren. Dazu gehören Bereiche wie Epidemiologie und Gesundheitswesen, Finanzmodellierung und Predictive Analytics, Cybersicherheit, Chatbots und andere Tools für Kundenverkauf und -support. Tatsächlich bieten viele Anbieter maschinelles Lernen als Teil von Cloud-Computing- und Analyseanwendungen an.

Welche Auswirkungen hat künstliche Intelligenz?

Die Fähigkeit von Maschinen, menschliches Denken und Verhalten nachzuahmen, verändert die Beziehung zwischen diesen beiden Einheiten grundlegend. Künstliche Intelligenz ermöglicht eine umfassende Automatisierung und unterstützt eine Reihe fortschrittlicherer digitaler Technologien und Tools, darunter VR, AR, digitale Zwillinge, Bild- und Gesichtserkennung, vernetzte Geräte und Systeme, Roboter, persönliche Assistenten und eine Vielzahl hochgradig interaktiver Systeme.

Dazu gehören selbstfahrende Autos, die durch die reale Welt navigieren, intelligente Assistenten, die Fragen beantworten und Lichter ein- und ausschalten, automatisierte Finanzinvestitionssysteme sowie Flughafenkameras und Gesichtserkennung. Zu letzteren gehören biometrische Bordkarten, die von Fluggesellschaften am Flugsteig verwendet werden, und Global-Entry-Systeme, die einfach Ihr Gesicht scannen, um durch die Sicherheitskontrolle zu gelangen.

Tatsächlich setzen Unternehmen KI auf neue und innovative Weise ein. Beispielsweise nutzt die Reisebranche dynamische Preismodelle, die Angebot und Nachfrage in Echtzeit messen und Flug- und Hotelpreise an sich ändernde Bedingungen anpassen.

Technologie der künstlichen Intelligenz wird eingesetzt, um die sich verändernde Dynamik des Angebots besser zu verstehen und Beschaffungsmodelle und -prognosen anzupassen. In Lagerhäusern kann die Bildverarbeitungstechnologie (angetrieben durch künstliche Intelligenz) kleine Probleme wie fehlende Paletten und Produktionsfehler erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Chatbots hingegen analysieren Kundeneingaben und liefern kontextbezogene Antworten in Echtzeit.

Wie Sie sehen, entwickeln sich diese Fähigkeiten rasant weiter – insbesondere wenn Konnektivitätssysteme zum Mix hinzugefügt werden. Intelligente Gebäude, intelligente Verkehrsnetze und sogar intelligente Städte nehmen Gestalt an. Während die Daten einfließen, ermittelt das KI-System den nächstbesten Schritt oder die nächstbeste Anpassung.

In ähnlicher Weise werden digitale Zwillinge zunehmend von Fluggesellschaften, Energieunternehmen, Herstellern und anderen Unternehmen genutzt, um reale Systeme und Geräte zu simulieren und verschiedene virtuelle Optionen zu erkunden. Diese fortschrittlichen Simulatoren können Wartung und Ausfälle vorhersagen und Einblicke in kostengünstigere, ausgefeiltere Geschäftsabläufe geben.

Welche Auswirkungen hat maschinelles Lernen?

In den letzten Jahren hat auch maschinelles Lernen erhebliche Fortschritte gemacht. Durch den Einsatz statistischer Algorithmen erschließt maschinelles Lernen Erkenntnisse, die traditionell mit Data Mining und menschlichen Analysen verbunden sind.

Es verwendet Beispieldaten (sogenannte Trainingsdaten), um Muster zu identifizieren und sie auf Algorithmen anzuwenden, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der mithilfe künstlicher neuronaler Netze die Funktionsweise des menschlichen Gehirns simuliert wird.

Die folgenden sind die wichtigsten Möglichkeiten, maschinelles Lernen zu nutzen:

• Überwachtes Lernen, bei dem ein Mensch die erforderlichen Signale und Ausgaben identifizieren muss.
• Unüberwachtes Lernen ermöglicht es Systemen, unabhängig vom Menschen zu arbeiten und wertvolle Ergebnisse zu erzielen.
• Halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen, bei dem ein Computerprogramm mit einer dynamischen Umgebung interagiert, um definierte Ziele und Ergebnisse zu erreichen. Ein Beispiel für Letzteres ist das Computerschachspiel. In einigen Fällen verwenden Datenwissenschaftler einen hybriden Ansatz, der mehrere Elemente dieser Methoden kombiniert.

Mehrere Algorithmen

Mehrere Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen spielen eine Schlüsselrolle:

• Neuronales Netzwerk: Neuronale Netzwerke simulieren die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn denkt. Sie eignen sich ideal zum Erkennen von Mustern und werden häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bilderkennung und der Spracherkennung eingesetzt.
• Lineare Regression: Diese Technik ist nützlich für die Vorhersage numerischer Werte, beispielsweise für die Vorhersage von Flügen oder Immobilienpreisen.
• Logistische Regression: Diese Methode verwendet normalerweise ein binäres Klassifizierungsmodell (z. B. „Ja/Nein“), um etwas zu kennzeichnen oder zu klassifizieren. Eine häufige Verwendung dieser Technologie besteht darin, Spam in E-Mails zu identifizieren und unerwünschten Code oder Malware auf die schwarze Liste zu setzen.
• Clustering: Dieses maschinelle Lerntool nutzt unüberwachtes Lernen, um Muster zu entdecken, die Menschen möglicherweise übersehen. Ein Beispiel für Clustering ist die Art und Weise, wie Lieferanten dasselbe Produkt in verschiedenen Einrichtungen anbieten. Dieser Ansatz könnte beispielsweise im Gesundheitswesen Anwendung finden, um zu verstehen, wie sich unterschiedliche Lebensstile auf Gesundheit und Langlebigkeit auswirken.
• Entscheidungsbaum: Diese Methode sagt numerische Werte voraus, führt aber auch Klassifizierungsfunktionen aus. Im Gegensatz zu anderen Formen des maschinellen Lernens bietet es eine klare Möglichkeit, Ergebnisse zu überprüfen. Dieser Ansatz eignet sich auch für Random Forests in Kombination mit Entscheidungsbäumen.

Unabhängig von der genauen Methode wird maschinelles Lernen zunehmend von Unternehmen eingesetzt, um Daten besser zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Dies wiederum ermöglicht eine ausgefeiltere künstliche Intelligenz und Automatisierung. Beispielsweise kann die Stimmungsanalyse mit historischen Verkaufsdaten, Social-Media-Daten und sogar Wetterbedingungen verknüpft werden, um Produktions-, Marketing-, Preis- und Vertriebsstrategien dynamisch anzupassen. Andere Anwendungen für maschinelles Lernen bieten Empfehlungs-Engines für medizinische Diagnose, Betrugserkennung und Bildklassifizierung.

Einer der Vorteile des maschinellen Lernens besteht darin, dass es sich dynamisch anpassen kann, wenn sich Bedingungen und Daten ändern oder wenn das Unternehmen weitere Daten hinzufügt. Daher kann ein ML-Modell erstellt und dann dynamisch angepasst werden. Beispielsweise könnten Vermarkter einen Algorithmus entwickeln, der auf dem Verhalten und den Interessen der Kunden basiert, und dann Nachrichten und Inhalte basierend auf Änderungen im Verhalten, den Interessen oder dem Kaufverhalten der Kunden anpassen.

Wie entwickeln sich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Unternehmen?

Wie bereits erwähnt, bieten die meisten Softwareanbieter – die ein breites Spektrum an Unternehmensanwendungen abdecken – KI und ML in ihren Produkten an. Diese Systeme machen es zunehmend einfacher, leistungsstarke Tools ohne umfangreiche datenwissenschaftliche Kenntnisse zu nutzen.

Es gibt jedoch einige Dinge, auf die man achten muss. Für Kunden sind oft Verständnis von KI und etwas Fachwissen erforderlich, um die Vorteile von KI- und ML-Systemen voll ausschöpfen zu können. Bei der Auswahl eines Produkts ist es außerdem wichtig, einen Anbieterrummel zu vermeiden. KI und ML können grundlegende Geschäftsprobleme nicht lösen – in manchen Fällen schaffen sie neue Herausforderungen, Bedenken und Fragen.

Was sind die ethischen und rechtlichen Probleme?

KI und ML stehen im Mittelpunkt einer wachsenden Debatte – und sie sollten mit Bedacht und Vorsicht eingesetzt werden. Sie wurden mit Einstellungs- und Versicherungsvoreingenommenheit, Rassendiskriminierung und einer Vielzahl anderer Probleme in Verbindung gebracht, darunter Datenmissbrauch, unangemessene Überwachung und Probleme wie Deepfakes, Fake News und Informationen.

Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass Gesichtserkennungssysteme bei der Identifizierung farbiger Menschen viel ungenauer sind, was zu Racial Profiling führen kann. Darüber hinaus gibt es wachsende Bedenken hinsichtlich des Einsatzes der Gesichtserkennung durch Regierungen und andere Einrichtungen zur Massenüberwachung. Bisher gibt es kaum eine Regulierung von KI-Praktiken. Allerdings wird ethische KI immer wichtiger.

Was ist die Zukunft von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

Die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant und wird in Unternehmen und im Leben der Menschen eine immer wichtigere Rolle spielen. KI- und ML-Tools können die Kosten erheblich senken, die Produktivität steigern, die Automatisierung erleichtern und Innovationen und Geschäftstransformationen vorantreiben.

Mit der Weiterentwicklung der digitalen Transformation werden verschiedene Formen der KI zur Sonne, die verschiedene digitale Technologien umgibt. Künstliche Intelligenz wird zu fortschrittlicheren natürlichen Sprachsystemen, maschinellen Bildverarbeitungswerkzeugen, autonomen Technologien und mehr führen.

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