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K√ľnstliche Intelligenz (KI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

K√ľnstliche Intelligenz (KI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

K√ľnstliche 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√ľhlen.

Wenn Sie dachten, dass hinter diesen drei Technologien √§hnliche Konzepte stehen, m√ľssen 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 zusammenhängen und welche Anwendungen sie ermöglichen.

Was ist k√ľnstliche Intelligenz?

K√ľnstliche Intelligenz (oder: Artificial Intelligence) ist die F√§higkeit einer Maschine, die kognitiven Funktionen zu imitieren, die – bisher – ausschlie√ülich mit dem Menschen in Verbindung gebracht wurden.

Wahrnehmen, logisches Denken, Lernen oder L√∂sen von Problemen geh√∂ren zu den Dingen, die von der k√ľnstlichen Intelligenz (KI) ausgef√ľhrt werden k√∂nnen. Dieses Konzept mag uns immer noch wie Science-Fiction erscheinen, aber die Wahrheit ist, dass diese Technologie bereits gut in unser t√§gliches Leben eingebettet ist.

Denken Sie zum Beispiel an die Integration der KI in Smart Homes. Ihre Präsenz in der Hausautomatisierung ermöglicht es uns, unsere Geräte zu steuern, unsere Häuser 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√ľnstlichen Intelligenz

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

Die moderne k√ľnstliche Intelligenz wurde w√§hrend des Zweiten Weltkriegs durch die H√§nde von Alan Turing geschaffen. Diesem erfahrenen Mathematiker gelang es, die Funktionsweise des Verschl√ľsselungsger√§ts Enigma in Nazideutschland zu entschl√ľsseln, indem er die Bombenmaschine schuf.

1950 ver√∂ffentlichte Turing einen Artikel mit dem Titel „Computational Machinery and Intelligence„. In diesem Artikel legte er die Grundlagen der k√ľnstlichen 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√ľhren, muss ein Mensch in einem Raum ein Gespr√§ch mit einer Maschine f√ľhren. Wenn die Person, die das Gespr√§ch f√ľhrt, 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√ľnstlicher Intelligenz

team der robotertechnik mit fahrbarem roboter
Robotertechnik. Quelle: Unsplash

 

Die Roboktik ist eine der bekanntesten Anwendungen der k√ľnstlichen Intelligenz und ist heute in der Fertigungsindustrie sehr verbreitet. Aus diesem Grund hat die Europ√§ische Union ihre Verallgemeinerung in anderen Bereichen bereits vorweggenommen. Sie schl√§gt eine Robotikgesetzgebung vor, die auf die L√∂sung m√∂glicher Probleme abzielt, die in der Zukunft auftreten k√∂nnen.

Die EU treibt die Robotikgesetze von Isaac Asimov einen Schritt voran, indem sie vorschl√§gt, dass Roboter einen Notschalter haben m√ľssen, um jede Gefahr f√ľr den Menschen zu vermeiden.

Dar√ľber hinaus sieht dieses Gesetz die Schaffung des Rechtsstatus von elektronischen Personen vor, die ebenfalls Rechte und Pflichten haben, darunter – neben anderen Vorschl√§gen – Sozialversicherungsbeitr√§ge zur Subventionierung von Arbeitslosengeld.

Es ist noch zu fr√ľh, um zu bestimmen, wie sich der Rechtsrahmen entwickeln wird. Aber die Wahrheit ist, dass die k√ľnstliche Intelligenz eine allgegenw√§rtige Technologie ist, die unser t√§gliches Leben in einigen Jahren revolutionieren wird, da sie in der Kundenbetreuung, in selbstfahrenden Fahrzeugen, in Assistenzrobotern usw. pr√§sent sein wird.

Was ist Machine Learning?

Die k√ľnstliche Intelligenz mag versuchen, das menschliche Denken zu imitieren, aber Machine Learning¬† geht wiederum noch ein St√ľck weiter. Es ist der Zweig der k√ľnstlichen Intelligenz, der es den Maschinen erm√∂glicht, selbstst√§ndig zu lernen. Dass bedeutet, dass sie letztendlich vermeiden k√∂nnen, auf externe Befehle zur√ľckgreifen zu m√ľssen.

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

Dieses Video erklärt 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√§sent, auch wenn wir uns dessen vielleicht nicht ganz bewusst waren. Die Gesichtserkennung bei Fotos, die in sozialen Medien ver√∂ffentlicht oder in Cloud-Storage-Dienste hochgeladen werden, ist ein Beispiel f√ľr den Einsatz von Machine Learning.

Sind Sie s√ľchtig nach Plattformen f√ľr Streaming-Inhalte wie Netflix, Spotify oder √§hnlichem? Wenn ja, kennen Sie die Empfehlungen, die Ihnen diese Plattformen auf der Grundlage der gesehenen Inhalte oder der geh√∂rten Musik geben.

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

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√§ngt von der Anzahl der Schichten ab, √ľber die es verf√ľgt.

Neuronale Netzwerke beim Deep Learning k√∂nnen entweder virtuell oder physisch sein. Virtuelle neuronale Netze sind solche, die k√ľnstlich in einem Computer erstellt werden, w√§hrend physische Netze meist mit Silikon erstellt werden.

Beispiele f√ľr 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 täglichen Leben sehr präsent. Intelligente Übersetzungs-Apps, Sprachassistenten wie Siri, Google Home und Cortana oder die Funktion in Google Bilder, die es ermöglicht, nach ähnlichen 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√∂ntgen- oder MRT-Bilder, die zu einer Verbesserung der Pr√§zision von Diagnosen f√ľhrt, ist ein gutes Beispiel f√ľr 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√ľnstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning – wie Sie sehen k√∂nnen – unterschiedliche Technologien, die ein gro√ües Potenzial in sich bergen.

Haben Sie dar√ľber nachgedacht, wie Sie sie in die Arbeitsprozesse oder den Kundenservice Ihres Unternehmens integrieren k√∂nnen? Sicherlich k√∂nnen sie Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen oder Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wenn Sie irgendwelche Zweifel haben, z√∂gern Sie nicht, einen digitalen Partner wie Yeeply zu konsultieren, um herauszufinden, was die Technologie f√ľr Sie tun kann.

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