In den letzten Jahren haben uns bahnbrechende neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) gezeigt, dass Computer immer komplexere menschliche Denk- und Entscheidungsprozesse übernehmen und nachahmen können. Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, gibt es bedeutende Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen.
Künstliche Intelligenz
Zum besseren Verständnis der Unterschiede beginnen wir mit der Definition von Künstlicher Intelligenz. KI bezieht sich auf die wissenschaftliche Disziplin und die technische Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz aufzuweisen. Künstliche Intelligenz kann sich auf eine Vielzahl von Fähigkeiten beziehen, wie z. B. Spracherkennung, Problemlösung, Lernen, Planung und kreatives Denken. Die KI-Forschung wird in drei Hauptkategorien eingeteilt:
Schwache KI
Auch als „enge KI“ bezeichnet, handelt es sich hierbei um KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, eine bestimmte Aufgabe effizient zu erledigen. Schwache KI hat keine künstliche Intelligenz im eigentlichen Sinne, sondern ist auf klar definierte Aufgaben beschränkt, wie z. B. Spielen, Spracherkennung oder Internetrecherche. Siri, Alexa und Google Assistant sind Beispiele für schwache KI.
Starke KI
Dies ist die Vision einer Künstlichen Intelligenz, die das menschliche Denken und die menschliche Intelligenz in verschiedenen Kontexten simulieren und replizieren kann. Starke KI-Systeme haben das Potenzial, selbstbewusst und selbstlernend zu sein – menschenähnliche Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen würden, komplexe, kognitive Denkmuster aufzuweisen. Die starke KI ist jedoch bisher noch Zukunftsmusik und nicht Realität.
Superintelligenz
Dies ist die hypothetische Stufe der KI-Entwicklung, bei der Computer alle intellektuellen Fähigkeiten des Menschen übertrumpfen würden. Zu den Herausforderungen einer Super-KI gehört es, die Ziele einer solchen KI zu steuern und sicherzustellen, dass sie im Einklang mit menschlichen Werten und Interessen stehen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich speziell auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten und Erfahrungen zu lernen. Es handelt sich um eine Methode, die Computern beibringt, ähnlich wie das menschliche Gehirn zu denken und Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Der Schwerpunkt liegt auf Anwendungen wie Datamining, Computersehen, Spracherkennung und Robotik. Die bekanntesten Formen des Maschinellen Lernens sind das „überwachte Lernen“, bei dem der Algorithmus den richtigen Output auf der Grundlage von Beispieldaten lernt, und das „unüberwachte Lernen“, bei dem der Algorithmus Muster und Strukturen in den Daten selbst identifiziert.
Zusammenfassung und Tabelle
Der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen
Der Hauptunterschied besteht darin, dass Künstliche Intelligenz das breitere Konzept ist, das alle Aspekte von Computerintelligenz umfasst, während Maschinelles Lernen auf die spezielle Disziplin der KI-Forschung abzielt, die sich mit der automatisierten Aneignung von Wissen und Fähigkeiten konzentriert. In der folgenden Tabelle sind die Hauptunterschiede dargestellt:
| Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen |
|---|---|
| Wissenschaftliche Disziplin und technische Entwicklung von Computersystemen, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen | Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen Vermittlung von Wissen und Fähigkeiten konzentriert |
| Umfasst zahlreiche Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien, wie z. B. Problemlösung, menschenähnliches Denken, Lernen, Planung und kreatives Denken | Fokus auf Anwendungen wie Datamining, Computersehen, Spracherkennung und Robotik |
| Unterteilt in schwache KI, starke KI und Superintelligenz | Unterteilt in überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und weitere ML-Methoden |