Sie sind hier: HomeSteuerungsebeneSteuern & Regeln

Künstliche Intelligenz: Der Einstieg ins Machine Learning

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Unterschied zwischen ML und KI

2_Abgrenzung der vier Technologien, KI, ML, NN und DL Bildquelle: © asimovero.AI

Die Abgrenzung der vier Technologien KI, ML, NN und DL.

Bereits 1959 definierte der US-amerikanische Informatiker und Computerpionier Arthur Samuel Machine Learning als ein Studiengebiet, welches „Computern die Fähigkeit gibt zu lernen, ohne dazu vorher explizit programmiert worden zu sein“. Es kommt, wie das Data Mining, aus der Statistik. Die Unterschiede: Die Statistik definiert, was passiert ist; das Data Mining erklärt, warum etwas geschehen ist; das ML bestimmt, was passieren wird und gibt vor, wie bestimmte Situationen optimiert oder vermieden werden können.

ML ist eine eigenständige Disziplin, die häufig mit KI verwechselt wird. Der Begriff KI stammt aus dem Jahre 1956 und ist damit nur geringfügig älter. Er bezeichnet den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden. ML kann auf diesem Weg ein erster, erfolgreicher Schritt sein, weshalb es gerne als Teilbereich der KI verstanden wird.

Doch nicht nur in der Definition unterscheiden sich die Begriffe – es gibt einen weitaus wichtigeren Unterschied: ML ist schon da, ist bereits unter uns; wann wir das von der KI behaupten können, steht dagegen in den Sternen.

Damit der deutsche Maschinen- und Anlagenbau seine internationale Führungsrolle beibehalten und ausbauen kann, ist die Auseinandersetzung mit der Digitalisierung und konkret mit ML – nicht KI – zwingend erforderlich. Trotzdem werden wir in näherer Zukunft wohl immer öfter von KI hören, auch wenn ML – mit seinen Teilbereichen Neuronale Netze/Deep Learning – gemeint ist, einfach weil es anspruchsvoller klingt.