Kurz und knapp: Was sind Machine Learning und AI?
Machine Learning und Artificial Intelligence (AI; deutsch: künstliche Intelligenz; KI) sind miteinander verbunden. Bei Machine Learning handelt es sich um ein Teilgebiet der KI. Dank des maschinellen Lernens erwirbt eine Maschine – etwa ein Computer – die Fähigkeit, Daten selbstständig zu analysieren, daraus zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
Künstliche Intelligenz erweitert die Fähigkeiten maschinellen Lernens, denn KI basiert neben maschinellem Lernen auch aus neuronalen Netzen und weiteren Technologien.
Definition und Beispiel für Machine Learning
Beim Machine Learning werden Anwendungen und Maschinen (z. B. Computer) mit Algorithmen programmiert, sodass sie Daten untersuchen, verwenden und entwickeln können. Maschinelles Lernen erfolgt stets anhand von starren Algorithmen. Man bezeichnet sie auch als Lernalgorithmen. Wie jeder einzelne Lernalgorithmus aufgebaut ist, hängt vom individuellen Anwendungsfall ab.
Der Lernalgorithmus projiziert die im Lernverfahren erhaltenen Daten auf ein mathematisches Modell. Anhand dieses Modells kann der Algorithmus die Daten so anpassen, dass er sie für verschiedene Anwendungsbereiche nutzen kann. Letztlich helfen der Algorithmus und das Modell bei der Entwicklung von Lösungen für verschiedene Probleme.
Ein Beispiel für maschinelles Lernen ist die Anwendung im Customer Relationship Management (CRM). Mit maschinellem Lernen lassen sich die Daten zu allen Kunden segmentieren. So können unter anderem die Präferenzen der Kunden und ihre bisherige Interaktionen mit dem Unternehmen und seinen Angeboten ausgewertet werden.
In diesem Beispiel kann Machine Learning zur Optimierung der User Experience eingesetzt werden.
Definition und Beispiel für künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist noch nicht eindeutig definiert, da allein der Begriff der Intelligenz dehnbar ist und darüber hinaus eine vollwertige künstliche Intelligenz, die wirklich komplett wie ein Mensch agieren kann, noch nicht erreicht ist.
Der Aspekt der Menschlichkeit steht bei künstlicher Intelligenz klar im Vordergrund. Unter KI sind daher alle Anwendungen, Maschinen und sonstigen Erfindungen zu verstehen, die menschliche Fähigkeiten imitieren.
Um menschliche Fähigkeiten imitieren und komplexe Probleme lösen zu können, müssen künstliche Intelligenzen in einem aufwendigen und rechenintensiven Prozess entwickelt werden. Die Entwicklung einer KI umfasst das statische Training mit Daten, die Entwicklung neuronaler Netze, das Machine Learning und Deep Learning, die Robotik sowie zahlreiche weitere Aspekte.
Alles in allem sind künstliche Intelligenzen aufwendig programmierte Anwendungen, die zahlreiche Anwendungsbereiche haben.
Das wohl populärste Beispiel für eine KI ist der Chatbot ChatGPT. Damit können Nutzer Unterhaltungen führen. Sie können ausserdem Bilder und Texte durch die KI erstellen lassen. Auch die Generierung von Marketing-Plänen durch den Chatbot ist möglich.
Ein weiteres Beispiel für eine KI ist die Optimierung von Bildungsangeboten anhand massgeschneiderter und speziell entwickelter KI-Anwendungen. Wenn beispielsweise eine Universität eine KI programmiert und diese im Training unter anderem mit Wissensdaten in Bezug auf ein bestimmtes Fachgebiet füttert, kann die KI die Bildungsangebote der Universität auswerten und Vorschläge zur Optimierung machen.
Gemeinsamkeiten zwischen Machine Learning und Artificial Intelligence
Sowohl das Machine Learning als auch die künstliche Intelligenz verfolgt das Ziel der Problemlösung. Eine gestellte Aufgabe (also das Problem) soll durch das erlernte Wissen gelöst werden. Wie dieses Wissen erlernt wird, unterscheidet sich zwischen dem Machine Learning und der KI. Darauf wird später genauer eingegangen.
Eine weitere Gemeinsamkeit von Machine Learning und KI besteht im Entwicklungsprozess. Die Entwickler von ML- und KI-Lösungen programmieren diese so, dass beide imstande sind, aus Daten selbstständig zu lernen und auf Basis der Daten Entscheidungen zu treffen.
Die Anwendung von Machine-Learning-Modellen und KI-Modellen ist in zahlreichen Bereichen möglich. So kommen sowohl Machine Learning als auch die künstliche Intelligenz unter anderem für Vorhersagen (z. B. Wetter, Sportergebnisse), Marketing-Tools, Optimierungen von Arbeitsprozessen und Formulierungen von Handlungsvorschlägen zum Einsatz.
Obwohl Gemeinsamkeiten zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz bestehen, unterscheiden sich beide Technologien grundlegend. Künstliche Intelligenz ist eine umfangreiche Kategorie mit diversen Methoden und Technologien, während Machine Learning nur ein kleiner Teil davon ist. Somit vertiefen wir nun die Unterschiede zwischen Machine Learning und AI.
Unterschiede zwischen Machine Learning und AI
Machine Learning und künstliche Intelligenz verfolgen gegensätzliche Hauptziele.
Das Kernziel im maschinellen Lernen sind die Analyse, das Lernen und das Treffen von Entscheidungen auf Basis von Daten. Auf Basis spezieller Algorithmen extrahiert die Maschine aus grösseren Datenmengen Informationen, lernt durch diese Informationen autonom und trifft daraufhin die richtigen Entscheidungen.
Das Kernziel bei der Erschaffung einer künstlichen Intelligenz ist, dass sie komplexe menschliche Aufgaben lösen kann und generell menschenähnlich agiert.
Maschinelles Lernen als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz
Maschinelles Lernen wird in überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen unterteilt.
- Überwachtes Lernen basiert auf der Nutzung der Algorithmen zur Datenanalyse. Anhand der programmierten Algorithmen untersucht die Maschine die vorgegebenen Daten.
- Unüberwachtes Lernen wird, anders als überwachtes Lernen, von der Maschine selbst initiiert und ist explorativ. Dabei versucht die Maschine, Muster in den Datensätzen zu entdecken und auf diese Weise zu lernen.
Sowohl überwachtes Lernen als auch unüberwachtes Lernen verläuft autonom, was bedeutet, dass die Maschine auf Basis der hinterlegten Algorithmen Daten selbst durchleuchten, daraus lernen und Entscheidungen treffen kann.
Zwar hat die Maschine dadurch weitreichende Fähigkeiten zur differenzierten Entscheidungsfindung. Allerdings ist es beim Machine Learning nicht möglich, die Entscheidungsstrukturen des menschlichen Gehirns nachzuahmen.
Mit seiner Autonomität im Lernprozess und dem selbstständigen Umgang mit Datenmengen hat maschinelles Lernen Merkmale von künstlicher Intelligenz. Allerdings ist es nicht zum Lösen komplexer Probleme imstande.
Darüber hinaus fehlen dem Machine Learning viele weitere Funktionen, die die künstliche Intelligenz aufgrund ihres grossen Methoden-Pools hat.
KI umfasst einen weitaus grösseren Methoden-Pool
Die Anzahl an Methoden, mit denen eine künstliche Intelligenz geschaffen wird, ist weitaus grösser als bei maschinellem Lernen. Wie bereits erwähnt, ist maschinelles Lernen ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Weitere Teilgebiete sind beispielsweise Natural Language Processing (NLP), Robotik, Deep Learning, die Entwicklung von neuronalen Netzen und genetische Algorithmen – Letztere zur Nachbildung von Evolutionsproblemen.
Machine Learning und Deep Learning unterscheiden sich dadurch, dass beim Deep Learning künstliche neuronale Netze verwendet werden, um die Lösung komplexer Aufgaben zu ermöglichen. Durch die Entwicklung von neuronalen Netzen bei der künstlichen Intelligenz ist die Verarbeitung individueller Erfahrungen und ihre Verknüpfung mit bereits vorhandenem Wissen möglich.
- Wie ein Mensch macht die KI bei bestimmten Aufgaben Erfahrungen.
- Diese Erfahrungen nutzt die KI, um Lehren daraus zu ziehen und künftig effizienter zu arbeiten.
- Unter Umständen überträgt die KI ihre Erfahrungen auch auf andere Aufgaben.
Der Methodenreichtum der künstlichen Intelligenz verschafft mehr Möglichkeiten der Verwendung. Neueste Entwicklungen wie die Chatbots Google Gemini und ChatGPT zeigen die Bandbreite an Funktionen, die KI-Anwendungen haben können: von der Analyse und Erstellung von Texten über die Erstellung von Bildern bis zur Erarbeitung von Marketing-Plänen.
Auch Copilot von Microsoft zeigt die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenzen.
Zur Nutzung der künstlichen Intelligenz in den von Microsoft bereitgestellten Software-Lösungen haben wir einen umfassenden KI-Workshop erstellt: SmartAI365 – Künstliche Intelligenz (KI) & Copilot in M365. Informieren Sie sich auf der verlinkten Seite gern näher und melden Sie sich bei uns für eine individuelle Beratung!
Grosser Aufwand bei der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz
Der Aufwand bei der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz ist weitaus höher als der bei der Entwicklung des maschinellen Lernens.
Maschinelles Lernen erfordert die Auswahl und Vorbereitung von Daten fürs Training. Danach muss nur noch die Strategie oder das Modell fürs Machine Learning ausgewählt werden. Bei alldem kann ein einziger Server ausreichen, um das Machine Learning erfolgreich durchzuführen.
Die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz ist dagegen von wesentlich komplexerer Natur. Um eine KI mit einem grossen Umfang an Funktionen und Wissen zu trainieren und zu erschaffen, können beispielsweise bei High-Computing-Anwendungsfällen IT-Systeme mit Hunderten an Rechnern erforderlich sein.
Dieser hohe Aufwand bei der Entwicklung künstlicher Intelligenzen rechtfertigt auch die Preise für die verschiedenen KI-Lösungen, die es gerade auf dem Markt gibt.
Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens und der KI
Machine Learning ist in der Nutzung auf die Analyse von Daten, ihre Auswertung und die Entscheidungsfindung auf Basis der Daten beschränkt. In diesem Prozess kann ML-Software auch neue Daten generieren.
Durch Lernalgorithmen und statische Modelle ist ML-Software in der Lage, sich selbst zu korrigieren und bei der Verarbeitung von Daten immer präzisere Ergebnisse zu liefern. Das Fraunhofer Institut nennt für das Machine Learning unter anderem die folgenden Einsatzbereiche:
- Erkennung von Bildern
- Erkennung von Mustern in Daten
- Prozessoptimierung
Machine-Learning-Algorithmen, die Computer Vision nutzen, können Bilder erkennen und kategorisieren. Somit erschliessen sich Einsatzmöglichkeiten im autonomen Fahren, in der Gesichtserkennung und in der Übersetzung von alten Schriftzeichen.
Durch die Erkennung von Mustern in Daten können Machine-Learning-Algorithmen Fehler in Systemen erkennen. Anomalien werden allgemein besser erkennbar, und die Fehleranalyse wird durch maschinelles Lernen beschleunigt.
Die Prozessoptimierung ist das letzte Beispiele: In Data Engineering und Process Mining sind Daten aufschlussreich, um den Einsatz der Ressourcen zu bewerten. Vor allem die unterbrechungsfreie Abbildung von Prozessen kann an den Daten zu den Schnittstellen bei den verschiedenen Arbeitsprozessen aufschlussreiche Erkenntnisse zur Optimierung liefern.
Je nach Aufwand bei der Entwicklung und der Menge an Daten aus dem Training kann eine KI die menschliche Intelligenz mehr oder weniger umfassend simulieren. Dies erlaubt sogar die Lösung komplexer Aufgaben, die mit starren Algorithmen nicht lösbar sind. Eine KI hat dafür ein gewisses Mass an Kreativität und kann einige Muster des menschlichen Denkens nachahmen.
Da eine KI mit allen Arten von Daten – ob strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten – arbeiten kann, kommt sie für folgende Einsatzbereiche infrage:
- Analyse von Akten und Entwicklung von Argumenten in der Juristik
- Einsatz autonomer Waffensysteme zur Selbststeuerung
- Kunden-Support im Online-Marketing in Form von Chatbots
- Simulation von Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs) im Gaming
- Lösung mathematischer Probleme
- Erzeugung von Bildern, Kunstwerken und Videos
- Entwicklung von Designs für Produkte
- Erstellung kreativer und informativer Texte
- Auswertung von Satellitenbildern zur Ableitung von Verbesserungspotenzial im Klimaschutz
Fazit: Durch richtigen Einsatz von Machine Learning und AI die Produktivität steigern
Sowohl Machine Learning als auch Artificial Intelligence eröffnet Organisationen zahlreiche Spielräume zur Steigerung der Produktivität und zur Erleichterung der Arbeitsabläufe. Bereits der Abschluss eines Abonnements von Microsoft 365 mit integrierter KI kann den Arbeitsalltag in Unternehmen grundlegend verbessern.
Die Nutzung moderner Technologien wie Machine Learning und AI hat nicht nur Vorteile für die Produktivität von Unternehmen, sondern wirkt sich auch positiv auf die Qualität der Arbeit und die Employee Experience aus. Daher spricht vieles für den Einsatz von ML-Software und KI-Anwendungen in den geeigneten Einsatzbereichen.
