Inhaltsverzeichnis
Was ist maschinelles Lernen?
Was ist künstliche Intelligenz?
Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen
Welches Konzept ist sinnvoller für Ihr Unternehmen?
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Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein, um neue und innovative Möglichkeiten zu finden, wie sie ihre Mitarbeiter, Klienten und Kunden unterstützen können. Auch wenn sie sich ähnlich sind, gibt es einen Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen. Wir beleuchten die wichtigsten Aspekte und zeigen, wie sich diese Unterschiede auf Ihre Projekte auswirken können.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen bezeichnet Systeme, in denen ein Computer verschiedene Algorithmen und Daten verwendet, um Aufgaben auszuführen. Das maschinelle Lernen ist eine Methode, mit der Computer verschiedene Aufgaben ausführen können, ohne dass sie dazu eine spezielle, detailgenaue Programmierung benötigen, die ihnen die Anweisungen vorgibt.

Im Grunde bedeutet maschinelles Lernen, dass Computer verfügbare Daten nutzen, um selbständig zu lernen. Eine sinnvolle Eselsbrücke für maschinelles Lernen wäre eine Versuchsanordnung, bei der eine Maus eine von drei Tasten drücken muss.

Ein Computer, über dem farbige digitale Ströme schweben.
Anhand früherer Daten kann das maschinelle Lernen neue Erkenntnisse liefern.

Bei den ersten zwei Tasten erhält sie entweder nichts oder nur einen leichten elektrischen Schlag. Die dritte Taste gibt ein Stück Käse aus. Die Maus wird anhand ihrer bisherigen Aktivitäten schnell lernen, welche Taste zum Käsestück führt.

Genau so kann man sich auch das maschinelle Lernen vorstellen. Der Computer wertet zunächst die Daten früherer Erfahrungen aus, bevor er handelt, und prognostiziert, wo sich der Käse zukünftig befinden wird, und passt seine Vorgehensweise an. Der Forscher (bzw. Programmierer) hat der Maus (dem Computer) keine konkrete Anweisungen gegeben. Es ist ein selbständiger Lernprozess.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) liegt vor, wenn eine Maschine eine Aufgabe ausführt, für die ein Mensch eine Form von intelligentem Denken benötigen würde. Weiterhin schließt KI auch die Fähigkeit ein, sich selbständig anzupassen.

Die derzeit gängigsten Arten künstlicher Intelligenz, denen wir begegnen, sind eher eingeschränkt. Dadurch kann eine Maschine in einem Bereich ihre Aufgaben zufriedenstellend erledigen, ohne dass zu viele Prozesse involviert sind.

Künstliche Intelligenz symbolisch dargestellt durch einen Roboterkopf.
Künstliche Intelligenz nutzt ‘Denkprozesse’, um jedes ihr gestellte Problem zu lösen.

Zudem gibt es viele KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie sich menschenähnlich verhalten. Diese dürften jedoch mit der Weiterentwicklung des Themas noch zunehmen.

Ein leicht zu merkendes Beispiel für künstliche Intelligenz sind die gängigen Sprachassistenten auf Smartphones und anderen Geräten. Diese Formen der KI agieren sehr menschenähnlich und übernehmen grundlegende soziale Aufgaben, um dem Anwender auf eine Art und Weise zu helfen, wie es ein richtiger Mensch auch tun würde. Sie verstehen Sprache und liefern individuelle Ergebnisse, wobei sie im Laufe der Zeit neue Erkenntnisse über ihre Benutzer gewinnen.

Wesentliche Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen

Da wir jetzt ein Fundament für beide Konzepte, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, geschaffen haben, befassen wir uns im Folgenden mit einigen zentralen Unterschieden, anhand derer Sie sie voneinander unterscheiden können.

Methodik zur Problemlösung

Wenn eine KI versucht, eine bestimmte Art von Problem oder komplizierte Fragestellung zu lösen, setzt sie ihre ‘Intelligenz’ zur Lösungsfindung ein. Maschinelles Lernen hingegen verfolgt einen sehr fokussierten, spezifischen Ansatz, um eine Lösung zu ermitteln, indem es bereits vorhandene Informationen und Daten nutzt, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.

Eine junge Frau steht in einem Flusslauf aus digitalen Strömungslinien.
KI und maschinelles Lernen handhaben Sachverhalte jeweils anders.

Unterschiedliche Lösungen und Schlussfolgerungen

KI-basierte Programme versuchen, die beste und effizienteste Methode zu finden, wenn sie sich auf einen speziellen Lösungsansatz für bestimmte Probleme festlegen. Beim maschinellen Lernen wird eine Lösung lediglich auf Basis eines binären Ansatzes – ‘Richtig’ oder ‘Falsch’ – ermittelt.

Die Methoden des Lernens und Entscheidens

Bei einem KI-System geht es darum, für jede Situation neue Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen benötigt Daten, um Antworten zu finden. Daher behandeln KI-Programme jedes Problem unterschiedlich und wählen jeweils einen neuen Ansatz. Das maschinelle Lernen hat schlicht gelernt, was funktioniert, um in Zukunft nicht mehr so viel neu verarbeiten zu müssen.

Welches Konzept ist sinnvoller für Ihr Unternehmen?

Zwar ähneln sich die beiden Konzepte sehr und teilweise überschneiden sie sich sogar, doch sind sie nicht identisch. Vielmehr ist es wahrscheinlich, dass Sie einen der beiden Ansätze dem anderen vorziehen werden, je nach Art der Aufgaben, die Sie mit Ihren Computern erledigen möchten.

Falls Sie eine große Menge an Daten auf bestimmte Art und Weise sortieren oder organisieren müssen, bieten sich zahlreiche verschiedene Anwendungen mit künstlicher Intelligenz an, um Ihnen dabei zu helfen.

Eine Gruppe digitaler Kunden.
Künstliche Intelligenz fokussiert Kampagnen auf die richtigen Inhalte.

Tatsächlich ist KI im Digitalmarketing mittlerweile längst Wirklichkeit geworden und wird es auch bleiben. Eine gängige Anwendung, die zunehmend von Unternehmen eingesetzt wird, ist der digitale Chatbot. Diese Programme ermöglichen es Unternehmen, ihren Kunden Informationen besser zugänglich zu machen, indem sie rund um die Uhr Fragen beantworten können. Mit ausschließlich menschlichen Mitarbeitern wäre das nur mit entsprechenden Aufwand möglich.

Dank künstlicher Intelligenz können Chatbots so menschlich wie möglich reagieren, was wiederum notwendig ist, um auf menschliche Fragestellungen korrekt zu antworten, ohne die Kunden zu verärgern.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickeln sich ständig Neuerungen. Unternehmen, die diese speziellen Entwicklungen aufmerksam verfolgen und wissen, wie sie beide Konzepte auseinanderhalten können, können das zu ihrem Vorteil nutzen.

Casey Schmidt – Content Manager and Industry Expert

Casey Schmidt – Content Manager and DAM Industry Expert | Canto

Casey Schmidt ist Content Manager bei Canto und interessiert sich dafür, komplexe Themen zu erfassen und für unsere Leser leicht verständlich zu machen.