Machine Learning vs. AI: Unterschiede, Einsatzmöglichkeiten und Vorteile

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden oft synonym verwendet, aber es handelt sich tatsächlich um unterschiedliche Konzepte, die unter denselben Oberbegriff fallen.

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Machine Learning vs. AI: Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und KI?

Vereinfacht ausgedrückt ist KI Computersoftware, die die menschliche Denkweise nachahmt und so komplexe Aufgaben wie Analysieren, Schlussfolgern und Lernen ausführen kann. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der anhand von Daten trainierte Algorithmen nutzt, um Modelle zu erstellen, die diese komplexen Aufgaben ausführen können.

Der Großteil der KI wird mithilfe maschinellen Lernens durchgeführt, daher werden die beiden Begriffe oft synonym verwendet. Tatsächlich bezieht sich KI jedoch auf das allgemeine Konzept, mithilfe von Computersoftware und -systemen menschenähnliche Wahrnehmung zu erzeugen, während ML nur eine Methode hierfür ist. 

Generative KI vs. maschinelles Lernen

Generative KI (GenAI) ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die auf Grundlage von Benutzereingaben neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellen kann. Während maschinelles Lernen für enger definierte Aufgaben wie die Kategorisierung von Daten oder das Erstellen von Vorhersagen eingesetzt wird, kann GenAI dynamisch auf Benutzereingaben reagieren und wird daher für kreativere Aufgaben wie das Verfassen von Texten oder die Kommunikation mit Kunden über KI Agenten verwendet.

Was ist künstliche Intelligenz? 

Künstliche Intelligenz (KI) ist Computersoftware, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nachahmt, um komplexe Aufgaben auszuführen, die früher nur von Menschen erledigt werden konnten, wie etwa Entscheidungsfindung, Datenanalyse und Sprachübersetzung. 

Anders ausgedrückt: KI ist ein Code auf Computersystemen, der explizit für Aufgaben programmiert ist, die menschliches Denken erfordern. Während automatisierte Maschinen und Systeme lediglich Anweisungen befolgen und diese ohne Änderungen ausführen, können KI-gesteuerte Maschinen und Systeme aus ihren Interaktionen lernen und so ihre Leistung und Effizienz verbessern. 

KI ist ein Oberbegriff, der eine Vielzahl miteinander verbundener, aber dennoch unterschiedlicher Teilgebiete umfasst. Zu den häufigsten Bereichen im Bereich der künstlichen Intelligenz gehören: 

• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen anhand von Datensätzen trainiert werden, um zu maschinellen Lernmodellen zu werden, die bestimmte Aufgaben ausführen können. 

• Deep Learning: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze (AANs), die das menschliche Gehirn nachahmen, verwendet werden, um komplexere Denkaufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen.

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Als Teilbereich der Informatik, KI, Linguistik und des ML konzentriert sich die Verarbeitung natürlicher Sprache auf die Erstellung von Software, die in der Lage ist, menschliche Kommunikation zu interpretieren. 

• Generative KI: Eine Art von KI und Teilmenge des Deep Learning, die zur Erstellung neuer Inhalte wie Texte und Bilder verwendet wird. GenAI basiert typischerweise auf großen Sprachmodellen (LLMs), die mit riesigen Datensätzen trainiert werden, um dynamisch Ergebnisse basierend auf Benutzereingaben zu erstellen.

• Robotik: Als Teilbereich der KI, Informatik und Elektrotechnik konzentriert sich die Robotik auf die Entwicklung von Robotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben in realen Umgebungen zu erlernen und auszuführen.

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Was ist maschinelles Lernen? 

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf das Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen mit Datensätzen konzentriert, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die komplexe Aufgaben ausführen können, wie etwa das Sortieren von Bildern, das Prognostizieren von Umsätzen oder das Analysieren von Big Data. 

Maschinelles Lernen ist heute die wichtigste Methode, mit der die meisten Menschen mit KI interagieren. Einige gängige Methoden, mit denen Sie wahrscheinlich schon einmal in Berührung gekommen sind, sind:

• Erhalten von Videoempfehlungen auf einer Online Video Streaming Plattform. 

• Online Problembehebung mit einem Chatbot, der Sie basierend auf Ihren Antworten an die entsprechenden Ressourcen weiterleitet. 

• Virtuelle Assistenten, die auf Ihre Anfragen reagieren, um Besprechungen in Ihrem Kalender zu planen, ein bestimmtes Lied abzuspielen oder jemanden anzurufen. 

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning 

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning werden manchmal synonym verwendet, es handelt sich jedoch jeweils um unterschiedliche Begriffe.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Überbegriff für Computersoftware, die die menschliche Wahrnehmung nachahmt, um komplexe Aufgaben auszuführen und daraus zu lernen.  

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das anhand von Daten trainierte Algorithmen verwendet, um anpassbare Modelle zu erstellen, die eine Vielzahl komplexer Aufgaben ausführen können. 

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Dabei werden mehrere Schichten neuronaler Netze genutzt, um komplexe ML Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen.

Beispiele für KI aus der Praxis

Wahrscheinlich haben Sie in Ihrem Alltag schon einmal ein KI-gestütztes Gerät oder einen KI Dienst genutzt, ohne es zu merken. Von Banking Programmen, die verdächtige Transaktionen prüfen, über automatisierte Spamfilter, die Ihren Posteingang virenfrei halten, bis hin zu Video Streaming Plattformen, die Ihnen Sendungen empfehlen – KI und maschinelles Lernen sind zunehmend in unseren Alltag integriert. Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie KI – und damit auch maschinelles Lernen – täglich eingesetzt werden: 

1. Gesundheitswesen 

Das Gesundheitswesen produziert eine Fülle von Big Data in Form von Patientenakten, medizinischen Tests und gesundheitsrelevanten Geräten wie Smartwatches. Daher nutzen Menschen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vor allem, um die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern. 

Zu den gängigen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen zählen Modelle für maschinelles Lernen, mit denen Röntgenstrahlen auf Krebsgeschwüre untersucht werden können, Programme zur Entwicklung personalisierter Behandlungspläne und Systeme zur effizienten Zuweisung von Krankenhausressourcen.

2. Wirtschaft 

KI hat die Geschäftswelt maßgeblich beeinflusst. Sie wird eingesetzt, um durch Automatisierung Kosten zu senken und durch die Analyse großer Datensätze umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Daher setzen immer mehr Unternehmen auf KI in ihren Arbeitsabläufen. Laut einer Studie von EY aus dem Jahr 2024 gaben beispielsweise 95 Prozent der befragten Führungskräfte an, dass ihre Organisationen derzeit in KI investieren und diese ihrer Ansicht nach die Branche erheblich verändern wird [1]. 

3. Lieferketten 

Lieferketten sorgen für einen weltweiten Warenfluss. Doch mit zunehmender Komplexität und globaler Vernetzung der Lieferketten steigt auch das Risiko potenzieller Störungen, Verzögerungen und Ausfälle. Lieferketten Manager und Analysten setzen zunehmend auf KI-gestützte digitale Lieferketten, die Sendungen verfolgen, Verzögerungen prognostizieren und Probleme spontan lösen können, um schnelle Lieferungen zu gewährleisten.

Vorteile und Zukunft der KI

KI und maschinelles Lernen bieten sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern vielfältige Vorteile. Verbraucher können personalisiertere Dienste erwarten, Unternehmen profitieren von geringeren Kosten und höherer Betriebseffizienz. 

Es ist wenig überraschend, dass der globale Markt für KI in den kommenden Jahren exponentiell wachsen wird. Laut Statista wird das globale Marktvolumen für künstliche Intelligenz im Jahr 2025 € 222.53 Milliarden betragen und mit einer jährlichen Wachstumsraten von 26,6 Prozent bis zum Jahr 2031 auf € 921.83 Milliarden ansteigen. [2]. Einige allgemeine Vorteile für Unternehmen, die KI und maschinelles Lernen in der realen Welt einsetzen, sind:

• Die Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen

• Höherer Return on Investment (ROI) für zugehörige Dienstleistungen aufgrund geringerer Arbeitskosten

• Verbesserte Kundenzufriedenheit und Erlebnisse, die auf die individuellen Kundenbedürfnisse zugeschnitten werden können

KI-Fähigkeiten

Künstliche Intelligenz verfügt über ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die eine Vielzahl wirkungsvoller Anwendungen in der realen Welt ermöglichen. Zu den gängigsten gehören Mustererkennung, prädiktive Modellierung, Automatisierung, Objekterkennung und Personalisierung. In manchen Fällen kann fortschrittliche KI sogar selbstfahrende Autos antreiben oder komplexe Spiele wie Schach oder Go spielen.

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