Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind zwei Schlagworte, die in der heutigen Zeit immer häufiger auftauchen. Oftmals werden sie sogar synonym verwendet – doch das ist ein Irrtum. Zwar handelt es sich bei beiden um Bereiche der Informatik, die sich mit der automatischen Verarbeitung von Informationen und der Entwicklung „intelligenter“ Systeme beschäftigen, jedoch gibt es entscheidende Unterschiede.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld der Informatik, das sich mit der Schaffung von Systemen und Maschinen beschäftigt, die menschenähnliche Denk- und Verarbeitungsprozesse nachahmen können. Die Idee ist also, dass eine Maschine nicht nur Anweisungen ausführt, sondern auch menschenähnliches Denken und Lernen an den Tag legt.
KI-Systeme sind in der Lage, bestimmte kognitive Funktionen wie das Lernen, Wahrnehmen oder Lösen von Problemen auszuführen. Sie setzen auf eine Kombination verschiedener Techniken und Methoden, zum Beispiel die künstlichen Neuronalen Netze oder die Logik- und wissensbasierte Verarbeitung.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen hingegen ist ein Spezialgebiet innerhalb der Künstlichen Intelligenz. Die Hauptaufgabe von ML ist es, Computern das Erlernen von spezifischen Aufgaben oder Mustern zu ermöglichen, ohne sie dabei explizit zu programmieren. Vielmehr „lernen“ die Systeme aus Daten und verbessern sich so ständig selbstständig.
Beim Maschinellen Lernen wird also nicht versucht, den gesamten menschlichen Denkprozess nachzubilden, sondern es geht darum, in einem definierten Bereich ein spezifisches Ziel möglichst gut zu erreichen. Das kann zum Beispiel das Erkennen von Mustern in Bildern, das Vorhersagen von Aktienkursen oder das Auswerten großer Textmengen sein.
Der Zusammenhang zwischen KI und ML
Maschinelles Lernen ist also ein Teil unserer Künstlichen Intelligenz und verwendet viele der grundlegenden Technologien und Methoden der KI. Beide Bereiche sind jedoch nicht gleichbedeutend und haben verschiedene Schwerpunkte. Während KI-Systeme sehr breit aufgestellt sein können und sich mit zahlreichen Denkaufgaben beschäftigen, sind ML-Systeme meist auf spezielle Problemstellungen fokussiert.
Zusammenfassung: KI vs. ML
| Künstliche Intelligenz (KI) | Maschinelles Lernen (ML) |
|---|---|
| Betrifft das gesamte Feld der Informatik, das sich mit der Schaffung von intelligenten Systemen beschäftigt | Ein Spezialgebiet innerhalb der Künstlichen Intelligenz |
| Basiert auf einer Vielzahl von Techniken und Methoden | Erlernen von Mustern und Aufgaben ohne explizite Programmierung |
| Imitiert menschenähnliches Denken und Lernen | Fokussiert auf spezielle Problemstellungen und Aufgaben |
Fazit
Der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen liegt also vor allem in dem Schwerpunkt der jeweiligen Systeme und der Methodik, die sie anwenden. Während KI darauf abzielt, menschenähnliche Denkprozesse auf vielen Ebenen und in vielen verschiedenen Bereichen nachzubilden, setzt ML auf die effiziente Lösung spezieller Problemstellungen, indem es aus Daten lernt und seine Fähigkeiten selbstständig verbessert.