Maschinelles Lernen vs. KI: Wichtige Unterschiede und praktische Anwendungen

Begriffe wie „maschinelles Lernen“ (ML) und „künstliche Intelligenz“ (KI) werden häufig verwendet – manchmal sogar synonym. Aber sie sind nicht dasselbe. Wenn Sie als Unternehmer, Entwickler oder Entscheidungsträger den Unterschied verstehen, können Sie bei der Nutzung dieser Technologien klügere Entscheidungen treffen.

Im Kern ist KI ein weit gefasstes Konzept, bei dem es um Maschinen geht, die Aufgaben ausführen sollen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen – ohne dass sie explizit für jedes Szenario programmiert werden.

Was unterscheidet sie sonst noch von anderen? Und wie können sie zusammenarbeiten, um Innovationen voranzubringen? Lassen Sie es uns aufschlüsseln.

Was ist künstliche Intelligenz?

KI bezieht sich auf jede Technologie, die die menschliche Intelligenz imitieren soll. Dazu gehören Problemlösung, Entscheidungsfindung, Sprachverständnis und sogar Kreativität. KI kann unterteilt werden in

• Narrow AI: Entwickelt für spezifische Aufgaben wie Sprachassistenten, Betrugserkennung oder Gesichtserkennung.
• Allgemeiner KI: Theoretische KI, die wie ein Mensch denken, argumentieren und lernen würde – etwas, das wir noch nicht erreicht haben.

Von selbstfahrenden Autos bis hin zu Empfehlungsmaschinen – KI prägt bereits die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, indem sie komplexe Aufgaben automatisiert und die Effizienz in großem Umfang verbessert.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, anstatt sich auf feste Regeln zu verlassen. Sie hilft Computern, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie Trends erkennt, Vorhersagen macht und ihre Ergebnisse verfeinert. ML wird eingesetzt in

• Überwachtem Lernen: Training von Modellen mit markierten Daten (z.B. Spam-Filter).
• Unüberwachtem Lernen: Auffinden von Mustern in nicht gekennzeichneten Daten (z.B. Kundensegmentierung).
• Verstärkungslernen: Lernen durch Versuch und Irrtum (z.B. selbstlernende Roboter, Spiele-KI).

ML bringt viele der intelligenten Technologien voran, die wir täglich nutzen, ob es nun die nächste Netflix-Sendung empfiehlt oder unsere Online-Einkaufserlebnisse personalisiert.

Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teil der künstlichen Intelligenz, aber die beiden sind nicht austauschbar. KI ist das umfassendere Konzept – ein Versuch, Systeme zu schaffen, die die menschliche Intelligenz beim Lösen von Problemen, Verstehen von Sprache und Treffen von Entscheidungen nachahmen oder übertreffen können. ML hingegen konzentriert sich auf die Verwendung von Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu automatisieren.

Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen KI und ML ist die Art und Weise, wie sie die Entscheidungsfindung handhaben. KI kann mehrere Ansätze kombinieren, darunter ML, regelbasierte Logik und symbolische Schlussfolgerungen. ML hingegen stützt sich ausschließlich auf statistische Modelle und große Datensätze. Das bedeutet, dass KI auch ohne ML existieren kann, aber ML fällt fast immer unter das Dach der KI. Darüber hinaus ist ML in hohem Maße auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um gut zu funktionieren, während KI-Systeme manchmal mit weniger Daten auskommen, indem sie logische Ebenen nutzen. 

Nehmen Sie zum Beispiel einen Chatbot für die Kundenbetreuung. Er kann ML verwenden, um die Antworten im Laufe der Zeit zu verfeinern, ist aber auf vordefinierte Regeln oder eine Wissensdatenbank angewiesen, um bestimmte Anfragen zu bearbeiten. Kurz gesagt, bei der KI geht es darum, Intelligenz auf verschiedene Weise zu replizieren, während sich ML auf das Lernen aus Daten konzentriert, um die Genauigkeit und Automatisierung zu verbessern.

Anwendungen von KI und ML in der realen Welt

KI und ML bringen einige der innovativsten Technologien von heute voran und bieten Unternehmen und Verbrauchern einen echten Mehrwert.

KI in Aktion

• Virtuelle Assistenten: Siri, Alexa und Google Assistant verarbeiten natürliche Sprache, um Fragen zu beantworten und Aufgaben zu erledigen.
• Selbstfahrende Autos: KI-gesteuerte Fahrzeuge analysieren Echtzeitdaten, um sicher durch die Straßen zu navigieren.
• Diagnostik im Gesundheitswesen: KI verbessert die Analyse medizinischer Bildgebung und hilft bei der Entdeckung von Medikamenten.
• Finanzielle Risikobewertung: KI-Modelle helfen Kreditgebern, die Kreditwürdigkeit zu bewerten und Kreditentscheidungen zu optimieren.
• Intelligente Hausautomatisierung: KI-gesteuerte Geräte wie Thermostate und sprachgesteuerte Assistenten lernen die Gewohnheiten ihrer Nutzer und passen die Einstellungen automatisch an.

Maschinelles Lernen in Aktion

• Empfehlungsmaschinen: Netflix, Amazon und Spotify schlagen Inhalte auf der Grundlage des bisherigen Nutzerverhaltens vor.
• Betrugserkennung: Banken nutzen ML, um ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen und Betrug zu verhindern.
• Vorausschauende Wartung: Hersteller analysieren Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusehen, bevor sie auftreten.
• Personalisiertes Marketing: Unternehmen nutzen ML, um Kunden zu segmentieren und maßgeschneiderte Werbung zu verschicken, was das Engagement und die Konversionsraten verbessert.

Letztendlich arbeiten KI und ML oft zusammen, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken. KI zielt darauf ab, Intelligenz in verschiedenen Bereichen zu simulieren, während ML auf das Lernen aus Daten spezialisiert ist, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Wenn Sie diese Unterschiede verstehen, können Sie die richtige Technologie für Ihre Bedürfnisse auswählen.

Vorteile von KI und ML

Sowohl KI als auch ML bieten branchenübergreifend transformative Vorteile, obwohl sie sich in unterschiedlichen Bereichen auszeichnen. KI umfasst ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Intelligenz zu simulieren, während sich ML auf datengesteuertes Lernen und Mustererkennung konzentriert. Ihr kombiniertes Potenzial treibt die Automatisierung voran, verbessert die Entscheidungsfindung und beschleunigt die Innovation.

Die wichtigsten Vorteile der KI

• Komplexe Problemlösungen: KI-Systeme können riesige Datenmengen verarbeiten und ausgeklügelte Algorithmen anwenden, um komplizierte Probleme zu lösen. Sie ermöglichen präzisere und zeitnahe Entscheidungen, von der Diagnose von Krankheiten bis hin zur Erkennung von Bedrohungen der Cybersicherheit.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI-gesteuerte Systeme wie Chatbots und Sprachassistenten (z.B. Siri, Alexa und ChatGPT) verbessern die Interaktion zwischen Mensch und Computer durch Sprachverständnis, Spracherkennung und Übersetzung.
• Strategische Entscheidungsfindung: KI kann mehrere Variablen gleichzeitig bewerten und so Erkenntnisse für die Geschäftsstrategie, Finanzinvestitionen und sogar das Krisenmanagement liefern. KI-gestützte Simulationen können auch Logistik, Stadtplanung und militärische Operationen optimieren.
• Automatisierung und Effizienz: KI reduziert den Bedarf an menschlichen Eingriffen bei sich wiederholenden Aufgaben und steigert so die Produktivität in der Produktion, der Kundenbetreuung und den Verwaltungsabläufen.

Die wichtigsten Vorteile von ML

• Mustererkennung und prädiktive Analytik: ML identifiziert verborgene Muster in großen Datensätzen und hilft Unternehmen dabei, Markttrends vorherzusagen, Betrug aufzudecken und das Verbraucherverhalten vorherzusehen.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: ML-Modelle verfeinern ihre Genauigkeit durch die kontinuierliche Verarbeitung neuer Daten, was sie für Anwendungen wie personalisierte Empfehlungen (z.B. Netflix und Amazon), Börsenprognosen und Risikobewertung unschätzbar wertvoll macht.
• Erkennung von Anomalien: ML-Algorithmen sind in der Lage, Abweichungen von normalen Mustern zu erkennen, was für die Cybersicherheit, die medizinische Bildgebung und die Qualitätskontrolle in der Fertigung von entscheidender Bedeutung ist.
• Skalierbarkeit und Anpassung: ML-gesteuerte Systeme lassen sich effizient skalieren und ermöglichen es Unternehmen, das Benutzererlebnis individuell zu gestalten (z. B. personalisierte Marketingkampagnen und Automatisierung der Kundenbetreuung).

Die Vorteile der Nutzung beider Technologien

Wenn KI und ML zusammen eingesetzt werden, entfalten sie ein noch größeres Potenzial. Mit den Denk- und Entscheidungsfähigkeiten von KI und der Art und Weise, wie ML aus Daten lernt, ermöglicht diese Kombination Unternehmen und Branchen Folgendes

• Senkung der Betriebskosten durch Automatisierung manueller Aufgaben.
• die Effizienz durch die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Optimierung von Ressourcen zu steigern.
• Innovationen vorantreiben, indem Sie neue Möglichkeiten in Bereichen wie der Medikamentenentwicklung, Finanzprognosen und der Entwicklung intelligenter Städte entdecken.

Herausforderungen und Grenzen von maschinellem Lernen und KI

Trotz ihrer immensen Vorteile stehen KI und maschinelles Lernen vor einigen Herausforderungen, die sich auf ihre Effektivität, ihre Akzeptanz und ethische Überlegungen auswirken.

Herausforderungen bei der KI-Entwicklung

• Hohe Kosten und Rechenressourcen: Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Systemen erfordert erhebliche Investitionen in Hochleistungsrechner, Spezialhardware (z.B. Grafikprozessoren und Tensor Processing Units) und cloudbasierte Infrastrukturen.
• Ethische Bedenken und Vorurteile: KI-Modelle können unbeabsichtigt die in den Trainingsdaten vorhandenen Vorurteile aufrechterhalten, was zu ungerechten Ergebnissen in Bereichen wie Einstellung, Kreditvergabe und Strafverfolgung führt. Der Umgang mit KI-Verzerrungen erfordert Transparenz und eine verantwortungsvolle KI-Governance.
• Mangelnde Erklärbarkeit (Blackbox-Problem): Viele KI-Systeme, insbesondere Deep-Learning-Modelle, arbeiten als „Blackbox“, so dass es schwierig ist, zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen kommen. Dieser Mangel an Transparenz erschwert das Vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften.
• Regulatorische und rechtliche Herausforderungen: Regierungen und Organisationen kämpfen damit, ethische Rahmenbedingungen zu schaffen, die sicherstellen, dass KI innerhalb akzeptabler Grenzen arbeitet. Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen (z.B. der General Data Protection Regulation und des California Consumer Privacy Act) bleibt eine zentrale Herausforderung.

Herausforderungen bei der ML-Implementierung

• Datenabhängigkeit und Qualitätsprobleme: ML-Modelle sind in hohem Maße auf umfangreiche Datensätze angewiesen. Die daraus resultierenden Modelle können ungenaue oder irreführende Vorhersagen liefern, wenn die Daten unzureichend, verzerrt oder schlecht beschriftet sind.
• Überanpassung und Unteranpassung: ML-Modelle können entweder überanpassen (sich Trainingsdaten merken, ohne sie zu verallgemeinern) oder unteranpassen (Muster nicht erfassen), was ihre Leistung in der realen Welt beeinträchtigt.
• Anfälligkeit für feindliche Angriffe: Böswillige Akteure können ML-Modelle manipulieren, indem sie irreführende Eingaben machen, die zu falschen Klassifizierungen führen. Dies ist ein kritisches Problem im Bereich der Cybersicherheit und der Betrugserkennung.
• Kontinuierliche Überwachung und Pflege: ML-Modelle müssen ständig neu trainiert werden, um sich an veränderte Umgebungen anzupassen. Ohne regelmäßige Aktualisierungen können Modelle veraltet sein oder mit der Zeit an Genauigkeit verlieren.

Bewältigung dieser Herausforderungen

Um die Vorteile von KI und ML zu maximieren und gleichzeitig die Risiken zu minimieren, müssen Unternehmen Folgendes umsetzen

• Zuverlässige Datenverwaltung: Sicherstellung von Datenintegrität, -vielfalt und ethischer Beschaffung, um Verzerrungen zu reduzieren.
• Erklärbare KI (XAI): Verbesserung der Transparenz durch Techniken der Interpretierbarkeit, um Vertrauen in KI-Entscheidungen zu schaffen.
• Cyber-Sicherheitsmaßnahmen: Schutz von KI- und ML-Systemen vor feindlichen Angriffen und unbefugtem Zugriff.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Einhaltung der sich entwickelnden KI-Governance-Rahmenwerke zur Anpassung an ethische und rechtliche Standards.

Wie KI und ML zusammenarbeiten

KI und ML konvergieren häufig in Lösungen, die eine ausgefeilte Entscheidungsfindung, Anpassungsfähigkeit und datengesteuerte Erkenntnisse erfordern. Nehmen Sie zum Beispiel autonome Fahrzeuge: Diese Systeme verlassen sich auf KI für die allgemeine Navigationslogik und die Integration von Sensoren, während ML-Modelle Echtzeit-Kamerabilder verarbeiten und Objekte wie Fußgänger, Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschilder identifizieren. NLP-Tools kombinieren KI-Frameworks mit ML-Algorithmen, um menschliche Sprache zu interpretieren und zu generieren und so Funktionen wie automatische Übersetzungen, Stimmungsanalysen und Chatbots freizuschalten. ML deckt in der fortgeschrittenen Analytik Muster aus riesigen Datensätzen auf, während KI dafür sorgt, dass diese Erkenntnisse zu Entscheidungen in verschiedenen Bereichen führen.

Die KI-Assistenten von Jotform sind ein Beispiel für diese Synergie. Dank fortschrittlicher NLP verstehen diese Agenten die Eingaben der Kunden und reagieren darauf, während maschinelles Lernen es ihnen ermöglicht, ihre Interaktionen im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Durch den Einsatz der KI-gestützten Tools von Jotform können Sie Informationen viel effizienter und ansprechender erfassen, indem Sie Ihre Formulare in dynamische, dialogorientierte Erlebnisse verwandeln. Beginnen Sie bei Null oder wählen Sie eine Vorlage (Jotform bietet über 7.000 KI-Agentenvorlagen, so dass Sie schnell loslegen können) und trainieren Sie Ihre KI mit Ihren Daten über Dokumente oder URLs. So können sie relevante Fragen stellen und Kundenanfragen effektiv beantworten. Sobald Sie fertig sind, passen Sie Ihren Agenten mit dem Agentengenerator an. Ganz einfach.

Und das Beste ist, dass Sie keine einzige Zeile Code schreiben müssen.

Zukünftige Trends und Innovationen in KI und ML

Mit der Weiterentwicklung von KI und ML werden neue Durchbrüche die Grenzen des Möglichen verschieben:

• XAI macht KI-Entscheidungen transparenter, was für Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen, die auf Verantwortlichkeit und Vertrauen angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung ist.
• Föderiertes Lernen ermöglicht es, ML-Modelle auf dezentralen Datenquellen zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. Auf diese Weise bietet es umfangreiche Erkenntnisse und erfüllt gleichzeitig die gesetzlichen Anforderungen.
• Generative KI, wie z.B. generative pre-trained transformer (GPT) Modelle, revolutioniert die Erstellung von Inhalten, Programmierkenntnissen und Design mit automatischer Texterzeugung, Bildproduktion und Videobearbeitung.
• Die KI-gestützte Robotik treibt die Automatisierung in Branchen wie der Fertigung, der Logistik und sogar der Chirurgie voran und verbessert die Präzision und Effizienz.

Für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, ist es entscheidend, diesen Trends voraus zu sein. Einem Bericht von Grand View Research zufolge wird der weltweite KI-Markt bis 2030 voraussichtlich 1,81 Billionen Dollar erreichen – ein Beleg für die wachsende Bedeutung dieser Technologien. Mit den Fortschritten bei ML-Techniken und der zunehmenden Anpassungsfähigkeit von KI werden die Grenzen zwischen diesen beiden Bereichen weiter verschwimmen und bahnbrechende Innovationen hervorbringen, die die Zukunft der digitalen Erlebnisse prägen.

Ganz gleich, ob Sie die Datenerfassung optimieren oder Vorhersagemodelle entwickeln, KI und ML verändern unsere Arbeit. Um zu sehen, was diese Tools in Ihrem Unternehmen bewirken können, probieren Sie Jotform KI-Assistenten noch heute kostenlos aus.

Foto von: peoplecreations