Machine Learning vs. AI Erläuterung der Unterschiede

Auch wenn es aussieht, als wäre Machine Learning ein recht neues Konzept, wurde dieser Begriff bereits vor mehr als 70 Jahren vom Computerwissenschaftler Arthur Samuel geprägt. Er definierte ihn als „Studienbereich, der Computer in die Lage versetzt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden“, eine bis heute treffende und exakte Definition.

Etwas moderner ausgedrückt ist Machine Learning ein Teilbereich der KI, der moderne Algorithmen verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten und das menschliche Lernvermögen nachzuahmen. Je mehr Informationen dabei verarbeitet werden, desto exakter wird das Ergebnis und desto besser eignet es sich, um Probleme zu lösen. Zu diesem Zweck werden die Daten analysiert, um Beziehungen und Muster zu identifizieren. Machine Learning lässt sich vier Kategorien unterteilen: beaufsichtigtes Machine Learning, unbeaufsichtigtes Machine Learning, teilweise beaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen.

Machine Learning ist besonders nützlich, weil diese Technologie schnell lernen kann, komplexe Aktivitäten auszuführen, ohne spezifische Algorithmen für das jeweilige Problem zu benötigen. Damit eignet sie sich hervorragend, um Trends vorherzusagen, komplexe Aufgaben schnell zu automatisieren und Muster oder Anomalien in Daten zu identifizieren.

In unserer Anleitung Was ist Machine Learning? finden Sie einen umfassenden Überblick zum Thema Machine Learning und den Möglichkeiten dieser Technologie.

Im Gegensatz zu Machine Learning handelt es sich bei künstlicher Intelligenz nicht um eine spezifische Technologie. Vielmehr bezeichnet dieser Begriff eine breite Palette an Herangehensweisen mit dem Ziel, Aufgaben auszuführen und Probleme zu lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört Machine Learning ebenso wie Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Bildverarbeitung und vieles mehr.

KI bietet grenzenlose Anwendungsmöglichkeiten, wird jedoch häufig in Bereichen wie Problemlösung, Lernen, Wahrnehmung, Kommunikation, Entscheidungsfindung und Kreativität eingesetzt. Die derzeit beliebteste Art von künstlicher Intelligenz ist generative AI Diese Art von KI kann Textinhalte, Musik, Computercode, Kunst und andere Arten von Inhalten erschaffen. Generative KI-Apps wie ChatGPT, DALL·E und Midjourney haben wegen ihrer eindrucksvollen Ausgaben rasant an Beliebtheit gewonnen.

Generative KI ist jedoch auch von zahlreichen Kontroversen geplagt, insbesondere wenn es um Plagiate und Halluzinationen geht. Dies kommt daher, dass die Technologie vorhandene Inhalte verwendet, um ihre eigenen, „originellen“ Inhalte zu erstellen. Mit zunehmendem Wachstum im KI-Bereich werden auch weiterhin ethische Fragen aufgeworfen werden, und es wird definitiv nicht einfach, sichere Wege zu finden und umzusetzen. 

Obwohl diese beiden Begriffe oft gleichgesetzt werden, sind Machine Learning und KI zwei separate und unterschiedliche Konzepte. Wie bereits erwähnt ist Machine Learning eine Art von KI, aber nicht jede KI ist oder verwendet Machine Learning. Auch wenn sich diese Technologien weitgehend überschneiden (mehr dazu später), haben sie oft unterschiedliche Fähigkeiten, Ziele und Anwendungsbereiche.

Das allgemeine Ziel von KI besteht in der Erstellung von Anwendungen und Maschinen, die menschliche Intelligenz simulieren, um Aufgaben zu erledigen, während Machine Learning versucht, mit Algorithmen von vorhandenen Daten zu lernen, um allgemeine KI-Ziele zu erreichen.

KI kann vielfältige Probleme in unterschiedlichen Branchen lösen – von selbstfahrenden Autos bis hin zu medizinischen Diagnosen oder dem Verfassen kreativer Texte. Manchmal ähneln diese Probleme einander, aber oft sind sie grundverschieden voneinander.

Machine Learning ist dagegen viel eingeschränkter, was den Funktionsumfang angeht. Die Algorithmen eignen sich hervorragend, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Machine Learning kann jedoch keine allgemeineren Probleme lösen oder auf dieselbe Art wie KI angepasst werden.

Eine gute Möglichkeit, um sich den Unterschied vorzustellen, ist, Machine Learning als einzelnes (aber wichtiges) Zahnrad in einer größeren KI-Maschine zu sehen. Diese Maschine kann alles Mögliche sein, von einem Kinderfahrrad bis hin zu einer Weltraumrakete. Machine Learning ist vielleicht nicht so dynamisch, ist aber ein wichtiger Bestandteil, der nicht übersehen oder als selbstverständlich hingenommen werden darf.

Wenn es um Machine Learning und KI geht, ist der Begriff „Überschneidung“ etwas irreführend. Diese Technologien überschneiden sich nicht direkt, sondern Machine Learning ist oft ein großer und wichtiger Bestandteil der eigentlichen KI-Anwendung – ähnlich Ihrer Lernfähigkeit, die sich nicht von Ihrer Intelligenz trennen lässt.

Betrachten wir zur Veranschaulichung nun, auf welche Arten Machine Learning für KI eingesetzt wird:

Das Hauptziel der KI besteht darin, menschliche Intelligenz und Fähigkeiten nachzuahmen, zum Beispiel in den Bereichen Urteilsvermögen, Entscheidungsfindung und Anpassbarkeit. Dazu wird eine Kombination von Techniken eingesetzt, aber Machine Learning ist immer die wichtigste Methode. Das liegt daran, dass diese Machine-Learning-Algorithmen es der KI ermöglichen, Informationen zu analysieren, Muster zu identifizieren und ihr Verhalten anzupassen. 

Entscheidungsfindung und Vorhersagen sind ebenfalls wichtige Komponenten in praktisch allen KI-Tools. Das liegt daran, dass das Beurteilen von Optionen, das Abwägen von Optionen und das Auswählen der besten nächsten Schritte für jede Art von Intelligenz entscheidend ist. Machine Learning hilft KI-Tools, diese datengestützten Entscheidungen zu treffen. Die Machine-Learning-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen und identifizieren Muster, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Machine Learning ist zwar wie bereits angesprochen eine weniger universelle Technologie, aber sie ermöglicht es den KI-Tools, vielfältige Probleme in unterschiedlichsten Bereichen zu lösen. Machine Learning ist die Grundlage für viele dieser Anwendungen und der Grund dafür, dass KI so dynamisch ist. 

KI mit der Power von Machine Learning hat das Potenzial, zahllose Probleme in vielen verschiedenen Bereichen zu lösen. Aber was bedeutet das in der Praxis? Hier sind einige Bereiche, in denen KI bereits heute Aufgaben automatisiert und komplexe Probleme vereinfacht:

• Generative KI: Kreativität ist nicht mehr nur den Menschen vorbehalten. KI und Machine Learning ermöglichen es Computern, echte Kunst zu generieren, Lieder zu komponieren und sogar Gedichte zu schreiben. Computer können auch Code und Dokumentation schreiben und Ad-Hoc-Schulungsmaterialien generieren.

• Prozessautomatisierung: KI kann mühsame und repetitive Prozesse nicht nur automatisieren, sondern dank Machine Learning auch lernen, sie zu verbessern und zu optimieren. Dies reicht vom Vereinfachen der Kundenservice-Kommunikation bis hin zur Analyse komplexer Finanzdaten.

• Datengestützte Einblicke: Wir müssen in unserem Privat- und Berufsleben ständig Entscheidungen treffen. Manchmal ist es jedoch unmöglich, sämtliche Daten zu berücksichtigen, die für eine optimale Entscheidung erforderlich wären. KI kann riesige Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und die beste Entscheidung anhand der relevanten daten identifizieren. 

• Personalisierung und Empfehlungen: Dank ihrer Lern- und Anpassungsfähigkeit können KI und Machine Learning extrem personalisierte Erlebnisse bereitstellen. Egal ob beim Streaming von TV-Serien oder bei der Suche nach Versicherungen, diese Systeme können unsere Verhaltensweisen und Vorlieben erlernen, um nur wirklich relevante Inhalte anzuzeigen. 

Bei Elastic® geben wir uns größte Mühe, es Ihnen so einfach wie möglich zu machen, die Power von KI und Machine Learning für Ihre eigene Anwendung zu nutzen. Darum haben wir die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) entwickelt. ESRE ist eine Suite aus Entwicklertools, mit denen Sie schnell und einfach suchgestützte KI-Anwendungen erstellen können. Mit ESRE können Sie Folgendes erstellen:

• Semantische Suche: Neben den Schlüsselwortabgleich-Funktionen von Elastic können Sie mit ESRE auch Vektoreinbettungen und Transformationsmodelle nutzen, um die tatsächliche Bedeutung von Nutzerabfragen besser zu verstehen.

• Relevanzrangfolge: Unsere branchenführenden Rangfolgen-Features wie etwa herkömmliche Schlüsselwortsuche und Hybridsuche (Kombination aus Text- und Vektorsuche) können für verschiedenste Informationsbereiche eingesetzt werden.

• Vektordatenbank: Mit dem Funktionsumfang von ESRE können Sie Einbettungen erstellen und Vektoren speichern und abrufen. 

• Dateningestions-Tools: Dieses Toolset umfasst einen Web-Crawler, Datenbank-Connectoren, externe Datenintegrationen und benutzerdefinierte API-Connectoren.

• Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER): Mit diesem von Elastic trainierten dünnbesetzten Vektorabrufmodell können Sie eine semantische Suche für besonders relevante Suchergebnisse implementieren. Da es sich dabei um ein Out-of-Domain-Modell handelt, ist keine Feinjustierung mit Ihren eigenen Daten erforderlich, und Sie können es für zahlreiche Anwendungsfälle sofort einsetzen.

• Nutzung eigener Modelle: Nutzen Sie beliebige KI-Plattformen und -Modelle mit unseren externen Integrationen oder Modellen (wie etwa GPT-3 und 4).

Letztes Jahr haben wir den Elastic AI Assistant für Security und Observability vorgestellt. Der AI Assistant ist ein Helfer auf Basis von generativer KI, der die Lücke zwischen Ihnen und unserer Search Analytics-Plattform schließt. Sie können ihm Fragen in natürlicher Sprache zum Zustand oder zum Sicherheitsstatus Ihrer App stellen, und der Assistant antwortet auf Basis dessen, was er in den privaten Daten Ihres Unternehmens gefunden hat.

KI und Machine Learning sind keine Science-Fiction mehr, sondern revolutionieren bereits heute alle möglichen Bereiche, von Kunst bis hin zum Gesundheitswesen. Aber obwohl diese beiden Begriffe manchmal miteinander gleichgesetzt werden, gibt es klare und deutliche Unterschied zwischen den Technologien. KI ist eine große, ambitionierte Technologie, die hinter den Kulissen von Machine Learning angetrieben wird.

Mit zunehmender Weiterentwicklung beider Technologien ergeben sich praktisch endlose Möglichkeiten. Und Elastic gibt sich größte Mühe, diese Tools möglichst leicht verfügbar zu machen. Von den leistungsstarken Möglichkeiten von ESRE bis hin zu AI Assistants, die das Leben von DevOps und Sicherheitsanalysten vereinfachen, leisten wir einen Beitrag zum Wachstum von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und all den verschiedenen Problemlösungen, die mit diesen Technologien möglich werden.

Wir können Ihnen helfen, aus den Daten Ihres Unternehmens Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind vier Vorschläge für Ihre nächsten Schritte:

1. Starten Sie eine kostenlose Testversion, um zu entdecken, wie Elastic Ihr Unternehmen unterstützen kann.

2. Lernen Sie unsere Lösungen bei einer Tour kennen, entdecken Sie die Elasticsearch®-Plattform und deren Vorteile für Ihre Anforderungen.

3. Discover 2024 technical trends: How search and generative AI technologies are evolving (Technologie-Trends für 2024: Weiterentwicklung von Suche und generativen KI-Technologien, auf Englisch).

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