Was ist der Unterschied zwischen AI und ML?
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- ai, data science, machine learning
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Franziskus Heep
Das folgende Zitat kann bereits helfen, zu verstehen, was Künstliche Intelligenz von Machine Learning unterscheidet. Genaueres wird in diesem Wiki-Artikel erläutert.
“When you’re fundraising, it’s artificial intelligence. When you’re hiring, it’s machine learning. When you’re implementing, it’s linear regression.”
Definition Künstliche Intelligenz (KI)
Nach vorangegangenen Artikeln zu Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) ist klar, dass man keinen Unterschied definieren kann, wenn eine Definition fehlt.
Bei der Abgrenzung von AI und ML spielt die Unterscheidung schwache und starke künstliche Intelligenz (KI) eine Rolle:
Starke Künstliche Intelligenz
Nehmen wir aber als Definition von Articifical Intelligence (AI) ein dem Menschen ebenbürtiges kognitives System. In dem Fall ist der Unterschied zu Machine Learning (ML) sehr gross. ML ist eine informatische/mathematische Methode, um Prognosen zu erstellen oder Entscheidungen zu treffen. Für eine AI ist ML dann maximal ein Handwerkzeug unter vielen, um in einem übergeordneten, gesamtheitlicheren System autonom agieren zu können. AI könnte sich also der ML bedienen, um eine Entscheidung zu treffen – aber nicht notwendigerweise.
Bei schwacher KI
Ist die Definition von AI die der schwachen KI, wird mit beiden Begriffen, AI und ML, oft eigentlich dasselbe beschrieben.
Der konkrete Anwendungsfall ist bspw. die Entlastung des Menschen, um die Arbeit der Klassifizierung einer E-Mail als Spam zu übernehmen. Eine „künstliche Intelligenz“ übernimmt dann die Aufgabe, die E-Mail zu lesen und dieser ein Label zu verpassen. Tatsächlich ist damit aber eigentlich die Funktionsweise des Algorithmus gemeint, der die Klassifikation vornimmt. Und dieser ist typischerweise ein ML-Algorithmus.
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Franziskus Heep
Professional Analytics Consultant

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