Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL): Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) werden oft synonym verwendet. Sie sind jedoch nicht genau gleich. Künstliche Intelligenz ist das umfassendste Konzept, das Maschinen die Fähigkeit verleiht, menschliches Verhalten nachzuahmen. Unter maschinellem Lernen versteht man die Anwendung künstlicher Intelligenz auf Systeme oder Maschinen, um diese dabei zu unterstützen, zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Schließlich nutzt Deep Learning komplexe Algorithmen und tiefe neuronale Netze, um bestimmte Modelle oder Muster wiederholt zu trainieren.

Sehen wir uns die Entwicklung und den Werdegang der einzelnen Begriffe an, um besser zu verstehen, worauf sich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning eigentlich beziehen.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat seit über 70 Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Ob wir es wissen oder nicht, ob es uns gefällt oder nicht, es ist in jeden Aspekt unseres Lebens eingedrungen. Im letzten Jahrzehnt haben Fortschritte beim maschinellen Lernen und Deep Learning zu einem KI-Boom in allen Branchen und Organisationen jeder Größe geführt. Cloud-Dienstleister treiben diese Dynamik weiter voran, indem sie kostenlose Open-Source-Dienste entwickeln und neue Szenarien anbieten.

Abbildung 1: Überblick über KI, ML und DL

Künstliche Intelligenz ist wahrscheinlich das Konzept, über das seit 1956 am meisten gesprochen wird. Bis 2015 machte der weit verbreitete Einsatz von GPUs die Parallelverarbeitung schneller, leistungsfähiger und kostengünstiger. Und immer billigerer Speicher kann große Datenmengen (von einfachem Text bis hin zu Bildern, Zuordnungen usw.) in großem Maßstab speichern. Dadurch entstand ein Bedarf an Datenanalyse, die allgemein als Datenwissenschaft bekannt ist, und führte zur Entwicklung des maschinellen Lernens als Methode zur Erzielung künstlicher Intelligenz.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die Verwendung von Algorithmen, um Muster in verfügbaren Daten zu verarbeiten, zu lernen und zu verstehen oder vorherzusagen. In jüngster Zeit werden die Low-Code- und No-Code-Konzepte der Softwareentwicklung als selbstlernender Prozess beim maschinellen Lernen verwendet, der spezifische Anweisungen zur Erledigung einer bestimmten Aufgabe gibt. Maschinen werden mithilfe von Daten und Algorithmen „trainiert“, damit sie lernen können, wie Aufgaben ausgeführt werden, und, was noch wichtiger ist, dieses Lernen auf einen sich entwickelnden Prozess anwenden können.

Abbildung 2: Entwicklung von KI, ML und DL

Maschinelles Lernen wurde entwickelt, als sich die Entwicklergemeinschaft auf KI konzentrierte und dann Algorithmen für Entscheidungsbaumlernen, Logikprogrammierung, Clustering sowie Parallelverarbeitung und Verstärkungslernen entwickelte . Das sind gute Schritte in die richtige Richtung, reichen aber nicht aus, um Szenarien anzugehen, die für die Welt von Interesse sind.

Deep Learning

Deep Learning ist die Weiterentwicklung neuronaler Netze und maschinellen Lernens und die Idee der Community der künstlichen Intelligenz. Es lernt, wie der menschliche Geist in einem bestimmten Szenario funktioniert, und erledigt diese Aufgabe dann besser als der Mensch! Beispielsweise spielte Watson von IBM Schach gegen sich selbst, machte große Fortschritte im Spiel und besiegte schließlich den Weltmeister. Googles AlphaGo lernte auch, wie man das Spiel Go spielt, indem es es immer wieder spielte, um sich zu verbessern und ein Champion zu werden.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning entwickeln sich ständig weiter. Jeder, der sich mit Datenwissenschaft beschäftigt, hofft, diese Konzepte voranzutreiben, um unser tägliches Leben zu verbessern. Und daran arbeiten die Open-Source-Community, die Privatwirtschaft, Wissenschaftler und Regierungsbehörden zusammen.

Abbildung 3: Arten von KI, ML und DL

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI bei der Erstellung intelligenter Maschinen hilft, maschinelles Lernen jedoch bei der Erstellung KI-gesteuerter Anwendungen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Es trainiert spezifische Modelle, indem es große Datenmengen mithilfe komplexer Algorithmen verarbeitet. Da es äußerst schwierig ist, eine enge KI zu entwickeln, erschließt maschinelles Lernen die Chancen in diesem Bereich durch starre Berechnungen. Zumindest um allgemeine KI zu erreichen, hilft Deep Learning dabei, KI und maschinelles Lernen zusammenzubringen.

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