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K├╝nstliche Intelligenz (KI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

K├╝nstliche Intelligenz (KI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

K├╝nstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning… Die Technologie schreitet sprunghaft voran. Wenn man mit den neuesten Anwendungen nicht gut vertraut ist, ist es normal sich verloren zu f├╝hlen.

Wenn Sie dachten, dass hinter diesen drei Technologien ├Ąhnliche Konzepte stehen, m├╝ssen wir Ihnen leider das Gegenteil beweisen. Yeeplys Aufgabe ist es, diese drei Technologien zu entwirren, damit Sie genau verstehen, was sie sind und wie sie sich unterscheiden.

Entdecken Sie, worum es bei diesen Technologien jeweils geht, wie sie zusammenh├Ąngen und welche Anwendungen sie erm├Âglichen.

Was ist k├╝nstliche Intelligenz?

K├╝nstliche Intelligenz (oder: Artificial Intelligence) ist die F├Ąhigkeit einer Maschine, die kognitiven Funktionen zu imitieren, die – bisher – ausschlie├člich mit dem Menschen in Verbindung gebracht wurden.

Wahrnehmen, logisches Denken, Lernen oder L├Âsen von Problemen geh├Âren zu den Dingen, die von der k├╝nstlichen Intelligenz (KI) ausgef├╝hrt werden k├Ânnen. Dieses Konzept mag uns immer noch wie Science-Fiction erscheinen, aber die Wahrheit ist, dass diese Technologie bereits gut in unser t├Ągliches Leben eingebettet ist.

Denken Sie zum Beispiel an die Integration der KI in Smart Homes. Ihre Pr├Ąsenz in der Hausautomatisierung erm├Âglicht es uns, unsere Ger├Ąte zu steuern, unsere H├Ąuser zu sichern und sogar unsere Kosten zu begrenzen. Das letztendliche Ziel der Heimautomatisierung ist es, die Notwendigkeit der menschlichen Mitwirkung zu begrenzen.

 

person haelt weisses iphone neben haustuer schloss
Smart Home. Quelle: Unsplash

Geschichte der k├╝nstlichen Intelligenz

Der Wunsch, Maschinen zu schaffen, die sich wie Menschen verhalten, ist in der Geschichte der Menschheit seit Urzeiten pr├Ąsent.

Die moderne k├╝nstliche Intelligenz wurde w├Ąhrend des Zweiten Weltkriegs durch die H├Ąnde von Alan Turing geschaffen. Diesem erfahrenen Mathematiker gelang es, die Funktionsweise des Verschl├╝sselungsger├Ąts Enigma in Nazideutschland zu entschl├╝sseln, indem er die Bombenmaschine schuf.

1950 ver├Âffentlichte Turing einen Artikel mit dem Titel „Computational Machinery and Intelligence„. In diesem Artikel legte er die Grundlagen der k├╝nstlichen Intelligenz und stellte ein Experiment vor, das heute als Turing-Test bekannt ist und das bestimmt, ob eine Maschine als intelligent zu betrachten ist oder nicht.

Um ihn durchzuf├╝hren, muss ein Mensch in einem Raum ein Gespr├Ąch mit einer Maschine f├╝hren. Wenn die Person, die das Gespr├Ąch f├╝hrt, nicht in der Lage ist zu unterscheiden, ob sie mit einem Menschen oder einer Maschine spricht, dann wird eine solche Maschine als intelligent angesehen.

 

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Beispiele K├╝nstlicher Intelligenz

team der robotertechnik mit fahrbarem roboter
Robotertechnik. Quelle: Unsplash

 

Die Roboktik ist eine der bekanntesten Anwendungen der k├╝nstlichen Intelligenz und ist heute in der Fertigungsindustrie sehr verbreitet. Aus diesem Grund hat die Europ├Ąische Union ihre Verallgemeinerung in anderen Bereichen bereits vorweggenommen. Sie schl├Ągt eine Robotikgesetzgebung vor, die auf die L├Âsung m├Âglicher Probleme abzielt, die in der Zukunft auftreten k├Ânnen.

Die EU treibt die Robotikgesetze von Isaac Asimov einen Schritt voran, indem sie vorschl├Ągt, dass Roboter einen Notschalter haben m├╝ssen, um jede Gefahr f├╝r den Menschen zu vermeiden.

Dar├╝ber hinaus sieht dieses Gesetz die Schaffung des Rechtsstatus von elektronischen Personen vor, die ebenfalls Rechte und Pflichten haben, darunter – neben anderen Vorschl├Ągen – Sozialversicherungsbeitr├Ąge zur Subventionierung von Arbeitslosengeld.

Es ist noch zu fr├╝h, um zu bestimmen, wie sich der Rechtsrahmen entwickeln wird. Aber die Wahrheit ist, dass die k├╝nstliche Intelligenz eine allgegenw├Ąrtige Technologie ist, die unser t├Ągliches Leben in einigen Jahren revolutionieren wird, da sie in der Kundenbetreuung, in selbstfahrenden Fahrzeugen, in Assistenzrobotern usw. pr├Ąsent sein wird.

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Was ist Machine Learning?

Die k├╝nstliche Intelligenz mag versuchen, das menschliche Denken zu imitieren, aber Machine Learning┬á geht wiederum noch ein St├╝ck weiter. Es ist der Zweig der k├╝nstlichen Intelligenz, der es den Maschinen erm├Âglicht, selbstst├Ąndig zu lernen. Dass bedeutet, dass sie letztendlich vermeiden k├Ânnen, auf externe Befehle zur├╝ckgreifen zu m├╝ssen.

Die „Maschine“ ist sozusagen ein Algorithmus, der eine gro├če Menge von Daten analysiert – was f├╝r einen Menschen unerreichbar w├Ąre -, um Muster zu erkennen. D.h. maschinelles Lernen impliziert, dass eine Maschine darauf trainiert wird, Aufgaben zu automatisieren, die f├╝r einen Menschen unm├Âglich zu erfassen sind, und dass sie in der Lage ist, aufgrund ihres Lernens Vorhersagen zu treffen.

Dieses Video erkl├Ąrt wie Machine Learning funktioniert:

Dennoch ist bei Machine Learning ein menschliches Eingreifen zwingend erforderlich, um die vom Algorithmus getroffenen Entscheidungen zu validieren. Nach und nach wird der Algorithmus durch diese Korrekturen immer besser.

Beispiele des Machine Learning

Machine Learning ist schon lange in unserem Leben pr├Ąsent, auch wenn wir uns dessen vielleicht nicht ganz bewusst waren. Die Gesichtserkennung bei Fotos, die in sozialen Medien ver├Âffentlicht oder in Cloud-Storage-Dienste hochgeladen werden, ist ein Beispiel f├╝r den Einsatz von Machine Learning.

Sind Sie s├╝chtig nach Plattformen f├╝r Streaming-Inhalte wie Netflix, Spotify oder ├Ąhnlichem? Wenn ja, kennen Sie die Empfehlungen, die Ihnen diese Plattformen auf der Grundlage der gesehenen Inhalte oder der geh├Ârten Musik geben.

Vorhersagender Text oder automatische Antworten, die in Diensten wie Gmail oder LinkedIn vorgeschlagen werden, sind andere Anwendungen des Machine Learning, die m├Âglicherweise unbemerkt bleiben. Wie Sie sehen k├Ânnen, ist diese Technologie bereits vollst├Ąndig in unseren Alltag integriert. Das haben Sie wahrscheinlich schon erkannt, bevor Sie diesen Artikel gelesen haben.

 

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Was ist Deep Learning?

Deep Learning kann man als eine Art Machine Learning definieren, aber eine Form, die etwas komplizierter ist.

Deep Learning ist ein Satz von Algorithmen, die die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmen. Beim Deep Learning lernen Maschinen von selbst in Stufen oder, genauer gesagt, in Schichten. Die Tiefe eines Deep-Learning-Modells h├Ąngt von der Anzahl der Schichten ab, ├╝ber die es verf├╝gt.

Neuronale Netzwerke beim Deep Learning k├Ânnen entweder virtuell oder physisch sein. Virtuelle neuronale Netze sind solche, die k├╝nstlich in einem Computer erstellt werden, w├Ąhrend physische Netze meist mit Silikon erstellt werden.

Beispiele f├╝r Deep Learning

Google home geraet auf tisch neben notizbuch
Der Sprachassistent Google Home. Quelle: Unsplash

 

Wie bei den anderen Technologien ist auch das Deep Learning in unserem t├Ąglichen Leben sehr pr├Ąsent. Intelligente ├ťbersetzungs-Apps, Sprachassistenten wie Siri, Google Home und Cortana oder die Funktion in Google Bilder, die es erm├Âglicht, nach ├Ąhnlichen Bildern zu suchen, sind einige seiner Anwendungen, die bereits gut integriert worden sind.

Aber Deep Learning hat auch andere, sehr vielversprechende Anwendungen in Bereichen wie der Medizin oder der wissenschaftliche Forschung im Allgemeinen. Die Analyse medizinischer Bilder wie R├Ântgen- oder MRT-Bilder, die zu einer Verbesserung der Pr├Ązision von Diagnosen f├╝hrt, ist ein gutes Beispiel f├╝r solche vielversprechenden Anwendungen. Es bleibt die Tatsache, dass die Anwendungen des Deep Learning wirklich endlos sind.

Haben Sie die Unterschiede verstanden?

Trotz gemeinsamer Merkmale sind k├╝nstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning – wie Sie sehen k├Ânnen – unterschiedliche Technologien, die ein gro├čes Potenzial in sich bergen.

Haben Sie dar├╝ber nachgedacht, wie Sie sie in die Arbeitsprozesse oder den Kundenservice Ihres Unternehmens integrieren k├Ânnen? Sicherlich k├Ânnen sie Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen oder Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wenn Sie irgendwelche Zweifel haben, z├Âgern Sie nicht, einen digitalen Partner wie Yeeply zu konsultieren, um herauszufinden, was die Technologie f├╝r Sie tun kann.

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