Wenn Sie eine Antwort auf die Frage “Sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dasselbe?” suchen, dann sind Sie hier genau richtig. Die beiden Techniken sind eng miteinander verwandt, haben aber auch unterschiedliche Aufgaben. Sie verwenden zwar beide große Datensätze, um ihre Ziele zu erreichen, sind aber nicht identisch.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Untersuchung großer Datenmengen und Algorithmen, die zur Ableitung genauer Informationen verwendet werden. Sie ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens. Sowohl KI als auch maschinelles Lernen verwenden neuronale Netze. Es gibt Unterschiede zwischen den beiden Disziplinen.
Bei der KI geht es darum, einen Algorithmus zu entwickeln, der aus Erfahrungen lernt und es einer Maschine ermöglicht, intelligente Entscheidungen zu treffen. Beim maschinellen Lernen, das auch als Deep Learning bezeichnet wird, werden künstliche neuronale Netze verwendet, um den Lernprozess im menschlichen Gehirn zu simulieren. Ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz ist die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der es darum geht, einer Maschine beizubringen, menschliche Sprache zu verstehen. Diese Technologie wird in Spracherkennungssoftware, virtuellen Assistenten und Chatbots für Unternehmen eingesetzt.
Enge KI wird in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesundheitswesen eingesetzt. So hat beispielsweise das Unternehmen DOMO vor kurzem Mr. Roboto auf den Markt gebracht, einen virtuellen Assistenten, der mit Hilfe leistungsstarker Analysetools Einblicke in die Geschäftsentwicklung gewährt. Er kann auch Muster und Anomalien in Geschäftsdaten erkennen. Andere Unternehmen haben ähnliche KI-Programme. Große Unternehmen investieren massiv in die KI-Entwicklung. KI-Forscher glauben, dass Maschinen eines Tages so weit fortgeschritten sein werden, dass sie das Verhalten von Menschen imitieren können.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und stellt einen wichtigen Meilenstein in der KI dar. Ein neuronales Netz ist das Rückgrat der Deep-Learning-Algorithmen, die zum Trainieren ihrer Modelle große Datenmengen verwenden. Algorithmen des maschinellen Lernens werden auch in der Computer Vision eingesetzt. Deep Learning hat jedoch einen noch höheren Komplexitätsgrad.
Künstliche Intelligenz gibt es schon seit einiger Zeit. Ihre frühen Stadien haben einige wirklich beeindruckende Ergebnisse hervorgebracht. Deep Blue zum Beispiel schlug Garry Kasparov im Schach, indem er 200 Millionen Schachstellungen pro Sekunde generierte. Der Computer wurde jedoch nicht als vollwertige KI betrachtet. AlphaGo, die erste KI, die das Go-Spiel gelernt hat, ist ein weiteres bemerkenswertes Beispiel.
Maschinelles Lernen eignet sich am besten für Situationen, in denen es eine große Menge an Daten und Beispielen gibt. Das Internet zum Beispiel enthält enorme Mengen an Informationen. Das Internet ermöglicht es den Algorithmen des maschinellen Lernens, aus diesen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens können auch die Entscheidungsfindung in bestimmten Situationen automatisieren, was sie effizienter und kostengünstiger macht.
Sie arbeiten zusammen, um bestimmte Aufgaben zu lösen
Die künstliche Intelligenz ist eine leistungsstarke Technologie, die Computern hilft, Aufgaben zu erledigen, die zuvor unmöglich waren. Sie wird oft in Kombination mit maschinellem Lernen eingesetzt, um bestimmte Aufgaben zu lösen. Mit Hilfe des maschinellen Lernens können Computer beispielsweise aus dem Verlauf von Benutzerinteraktionen lernen. Es kann auch eingesetzt werden, um bestimmte Wettermuster zu erkennen. Diese beiden Technologien stehen in enger Beziehung zueinander und werden häufig zur Entwicklung innovativer digitaler Lösungen eingesetzt.
Maschinelles Lernen umfasst Algorithmen, die Daten analysieren und daraus lernen, um Empfehlungen und Vorhersagen zu treffen. So kann eine KI-Anwendung beispielsweise aus den Bestellgewohnheiten eines Nutzers lernen und Restaurants und Gerichte vorschlagen, die dem Geschmack des Nutzers entsprechen. Sie kann auch aus früheren Daten lernen, was es der Maschine ermöglicht, ihre Leistung zu verbessern.
Deep Learning ist ein weiterer wichtiger Teil des maschinellen Lernens. Diese Technologie hilft Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und zwischen verschiedenen Sprachen zu übersetzen. Sie wird auch zur Erstellung von Chatbots verwendet. Eine der gängigsten Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen sind neuronale Netze, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese Systeme haben Millionen von Knotenpunkten und sind in Schichten organisiert.
KI-Programme haben auch eine Reihe von Problemen gelöst, wie z. B. die Erstellung mathematischer Beweise und die Manipulation virtueller Objekte in einer computergenerierten Welt. Außerdem sind KI-Programme besser in der Lage, Daten zu analysieren als Menschen. Sie sind heute in der Lage, große Mengen von Rechtsdokumenten zu analysieren und sicherzustellen, dass sie die richtigen Informationen enthalten.
Ein weiterer Bereich, in dem KI und maschinelles Lernen zusammenarbeiten, um bestimmte Aufgaben zu lösen, ist das Verständnis des menschlichen Denkens. Ein Computer kann auf der Grundlage von Erfahrungen Schlussfolgerungen ziehen, aber er ist noch nicht voll funktionsfähig. Computer können jedoch auch durch Versuch und Irrtum lernen. Ein Beispiel ist ein einfaches Computerprogramm, das verschiedene Züge ausprobiert, um ein Matt zu finden. Der Computer kann die Lösung auch speichern und bei der nächsten Begegnung mit dem Problem wieder abrufen. Dies wird als Auswendiglernen bezeichnet, während die Generalisierung die Anwendung früherer Erfahrungen auf neue Situationen beinhaltet.
Es gibt viele Anwendungen, bei denen KI und maschinelles Lernen zum Einsatz kommen. Einige der bekanntesten Anwendungen von KI und ML sind selbstfahrende Autos und Siri. Diese Technologien werden auch in der medizinischen Bildgebung eingesetzt. Programme für maschinelles Lernen werden jetzt darauf trainiert, nach bestimmten Markern zu suchen, die auf eine Krankheit oder Verletzung hinweisen.
Sie benötigen große Datensätze
Der Einsatz von maschinellem Lernen ist ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Große Datensätze liefern eine Menge Daten zum Trainieren von Algorithmen. Das Konzept von Big Data beinhaltet die effiziente Verwaltung von Daten. Es umfasst ein verteiltes Computersystem, das seine Aktionen durch den Austausch von Mitteilungen koordiniert. Um ein maschinelles Lernsystem zu trainieren, müssen die Daten vorverarbeitet werden. In der Regel kennzeichnen Menschen die Datensätze, um dem Algorithmus bestimmte Merkmale zur Verfügung zu stellen.
Künstliche Intelligenz, auch als maschinelles Lernen bekannt, verwendet künstliche neuronale Netze, um Computerprogramme zu trainieren, die aus großen Datensätzen lernen können. Es wird häufig für statistische Modellierung und zur Erkennung von Trends in großen Datensätzen verwendet. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns verwendet werden. Tiefe neuronale Netze sind komplexer als einfache neuronale Netze und konzentrieren sich auf eine bestimmte Ebene des Lernens. Einige Anwendungen der künstlichen Intelligenz umfassen Spracherkennung, visuelle Wahrnehmung und Sprachübersetzung.
Sie können unterschiedliche Dinge tun
Obwohl KI und maschinelles Lernen in ihrer Kernfunktion ähnlich sind, können sie unterschiedliche Dinge tun. Der Hauptunterschied besteht darin, dass sich KI auf das Treffen von Entscheidungen konzentriert, während maschinelles Lernen eher auf das Verstehen und Interpretieren von Daten ausgerichtet ist. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, die durch die Analyse früherer Daten lernen, wie eine bestimmte Aufgabe auszuführen ist.
Beim maschinellen Lernen können beispielsweise tiefe neuronale Netze eingesetzt werden, um die menschliche Sprache zu verstehen. Dies hilft ihr, Muster in der Welt um sie herum zu verstehen und zu erkennen. Auch in der Gesundheitsbranche wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Krankenakten von Patienten zu analysieren und zukünftige Gesundheitsprobleme vorherzusagen. Sowohl die künstliche Intelligenz als auch das maschinelle Lernen zielen darauf ab, Maschinen zu schaffen, die so intelligent sind wie ein Mensch.
Enge KI kann bestimmte Aufgaben besser erledigen als Menschen. So hat beispielsweise das Google-Programm AlphaGo den Go-Weltmeister Lee Sedol geschlagen. Während die Komplexität des Spiels als Hindernis in der KI-Forschung galt, hat das Team hinter AlphaGo bewiesen, dass es besiegt werden kann. Inzwischen stellt Hanson Robotics einen humanoiden Roboter namens Sophia her, der in der Lage ist, Gesichter zu erkennen, verbal zu kommunizieren und Mimik zu zeigen.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und wird in zwei Kategorien unterteilt: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Ein gängiger Weg, ein KI-System zu trainieren, besteht darin, es mit großen Datenmengen zu füttern, die gekennzeichnete Beispiele enthalten. Anschließend kann das System diese Kennzeichnungen auf neue Daten anwenden. Infolgedessen kann es sehr genaue Entscheidungen und Vorhersagen treffen.
Allgemeine KI, auch bekannt als starke KI, ähnelt den Robotern in Westworld und Star Trek: The Next Generation. Ein superintelligenter Computer wäre in der Lage, komplexe visuelle Szenen zu erkennen, natürliche Sprache zu verstehen und physische Handlungen auszuführen. Er könnte sogar in der Lage sein, komplexe Emotionen zu verstehen. Obwohl er heute noch weit davon entfernt ist, Realität zu werden, gibt es viele Anwendungsmöglichkeiten. Diese Anwendungen reichen von der Förderung der Impfstoffentwicklung bis zur automatischen Betrugserkennung.
Das maschinelle Lernen als Teilbereich der KI nutzt Algorithmen, um Computern das Lernen beizubringen. Sie können menschliche Fähigkeiten nachahmen, indem sie menschliche Daten untersuchen und diese Methoden zur Entscheidungsfindung nutzen. Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, den Prozess der Erstellung eines analytischen Modells zu automatisieren. Dazu werden Methoden der Statistik, der Physik, des Operations Research und der neuronalen Netze zur Analyse von Daten eingesetzt. Diese Methoden ermöglichen es Maschinen, verborgene Erkenntnisse in Daten zu finden, ohne explizit Schlussfolgerungen zu programmieren.
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