Was sind die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und generativer KI?

Während Deep Learning, Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) scheinbar synonym verwendet werden, gibt es klare Unterschiede. Eine Denkschule geht davon aus, dass künstliche Intelligenz eine größere Überkategorie ist, unter die Machine Learning fällt, und Deep Learning fällt unter Machine Learning. Während also alles, was als Deep Learning oder Machine Learning kategorisiert wird, zum Bereich der künstlichen Intelligenz gehört, ist nicht alles, was Machine Learning ist, auch Deep Learning.

Nachdem wir nun diese Matrjoschka zusammengebaut haben, schauen wir uns einmal die übergeordnete Kategorie an: künstliche Intelligenz.

Was ist künstliche Intelligenz?

KI als theoretisches Konzept gibt es schon seit über hundert Jahren, aber das Konzept, das wir heute kennen, wurde in den 1950er Jahren entwickelt und bezieht sich auf intelligente Maschinen, die wie Menschen arbeiten und reagieren. KI-Systeme verwenden detaillierte Algorithmen, um Rechenaufgaben viel schneller und effizienter zu erledigen als der menschliche Verstand. 

Seit der Einführung von Big Data haben KI-Systeme nun Zugriff auf extrem große Datenmengen und können diese auch sehr schnell verarbeiten und zu einer effektiven Schlussfolgerung kommen. Infolgedessen macht KI große Fortschritte in der Forschung und Entwicklung und gilt als eine der vielversprechendsten Technologien am Horizont, die eine völlig neue Art der Nutzung von Computern zur Lösung von Problemen in der realen Welt ermöglicht.

Was ist Machine Learning?

Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung müssen beim Machine Learning (Machine Learning) keine Software-Routinen mit spezifischen Anweisungen von Hand programmiert werden, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Viele Machine-Learning-Algorithmen sind im Hinblick auf die Codekomplexität recht einfach zu implementieren. Das Interessante an Algorithmen für Machine Learning ist, dass sie Daten verwenden, um die Maschine zu „trainieren“, wie sie die Aufgabe ausführen soll, anstatt die Aufgabe zu kodieren.

Machine Learning ist die Fähigkeit von Maschinen, einen Lernprozess zu automatisieren. Der Input dieses Lernprozesses sind Daten, und der Output ist ein Modell. Durch Machine Learning kann ein System mit den Daten, die es aufnimmt, eine Lernfunktion ausführen und wird dadurch immer besser in dieser Funktion. Dieses „Lernen“ ist durch die Verwendung von Beispielen möglich, um einige Aspekte der Leistung zu verbessern. Die Daten werden als eine Reihe von Trainingsbeispielen betrachtet. Die Algorithmen analysieren die Daten und verwenden dann die einzelnen Trainingsbeispiele, um zu sehen, wie gut sie die Frage zu ihrem Ziel beantworten können. Diese Antwort wird dann analysiert und verwendet, um die Fähigkeit des Algorithmus zu verbessern, bessere Antworten zu geben.

Dieser Vorgang wird für jedes Beispiel wiederholt. Auf diese Weise trägt jedes Trainingsbeispiel ein wenig zur Korrektheit oder Vorhersagekraft des Algorithmus bei. Wenn der Lernprozess funktioniert, spricht man davon, dass der Lernalgorithmus generalisiert, was bedeutet, dass seine Vorhersagen über die Trainingsbeispiele hinaus nützlich sind.

Welche Problemstellungen eignen sich gut für einen Machine-Learning-Ansatz?

Wie jede andere Technologie eignet sich auch Machine Learning hervorragend für einige Arten von Problemen oder Aufgaben, während andere Technologien besser für die Lösung anderer Probleme geeignet sind. Im Folgenden finden Sie drei allgemeine Problemstellungen, die sich gut für einen Machine-Learning-Ansatz eignen.

• Klassifizierung: Sortieren einzelner Objekte in eine Reihe von Klassen
• Regression: Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage historischer Aufzeichnungen
• Clustering: Suche nach ähnlichen Objekten

Diese leistungsstarken Techniken können jedes System um interessante zukunftsweisende Fähigkeiten erweitern. Der Erfolg einer Machine-Learning-Technik hängt weitgehend davon ab, wie gut sie ihre Aufgabe erfüllen kann und ob sie sinnvoll in das Gesamtsystem eingebettet ist.

Welche Arten von Machine Learning gibt es?

Viele Machine-Learning-Techniken lassen sich in einen von vier Teilbereichen einordnen:

• Supervised Learning arbeitet mit gelabelten Daten und direktem Feedback. Es ist in der Lage, ein Ergebnis oder die Zukunft vorherzusagen.
• Unsupervised Learning arbeitet mit nicht gelabelten Daten und funktioniert ohne Feedback. Es ist gut darin, die versteckten Strukturen in Daten zu finden.
• Semi-supervised Learning liegt zwischen Supervised und Unsupervised Learning und funktioniert gut mit teilweise gelabelten Daten.
• Reinforcement Learning konzentriert sich auf Entscheidungsprozesse und Belohnungssysteme. Es ist in der Lage, eine Reihe von Aktionen zu erlernen.

Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning

Die Anwendungen von Machine Learning sind unglaublich vielfältig und weit verbreitet. Zu den aktuellen Anwendungsfällen des Machine Learning gehören:

• E-Mail-Filterung. Die Posteingänge sind mit Machine Learning ausgestattet, um Spam zu durchforsten.
• Online-Empfehlungen. Einzelhandels-Websites nutzen Machine Learning, um Ihnen auf der Grundlage Ihrer früheren Einkäufe oder Aktivitäten personalisierte Empfehlungen zu geben.
• Spracherkennung. Siri, Alexa und andere Spracherkennungssysteme nutzen Machine Learning als Teil ihres technologischen Werkzeugkastens, um menschliche Interaktionen zu imitieren und die Benutzer immer besser zu “verstehen”.
• Gesichtserkennung. Anwendungen wie Meta (Facebook) verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um bekannte Gesichter zu erkennen und um zu identifizieren, wer auf einem Foto zu sehen ist.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning (und damit der künstlichen Intelligenz), der Modelle aus künstlichen neuronalen Netzwerken (ANN) trainiert. Der „tiefe“ Lernaspekt von „Deep Learning“ bezieht sich auf die zahlreichen Schichten oder Segmente im „Netzwerk“-Teil von „neuronalen Netzwerken“. Deep Learning hat in der Vergangenheit eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung hochautomatisierter Systeme gespielt, z. B. bei selbstfahrenden Autos und der Erkennung und dem Verstehen natürlicher Sprache. 

Deep Learning ist von grundlegender Bedeutung für die Entwicklung verschiedener Projekte, wie z. B. selbstfahrende Autos, Bilderkennung und, vor allem in den letzten Jahren, Large Language Models (LLMS). Die Beziehung zwischen LLMs und Deep Learning ist in der zugrundeliegenden Infrastruktur für neuronale Netzwerke verwurzelt. Wir werden dies im nächsten Abschnitt näher erläutern. 

Wie Deep Learning funktioniert: Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) verstehen

Diagramm eines CNN, einer Art von neuronalem Netzwerk, das hauptsächlich für Computer-Vision-Anwendungen verwendet wird. (Quelle)

Obwohl künstliche neuronale Netze (Artifical Neural Networks, ANNs) immer noch als innovativ gelten, sind sie kein neues Konzept und wurden schon in den Kindertagen der KI-Forschung entwickelt. Vage inspiriert von der Interaktion der Neuronen im Gehirn sind ANNs komplexe Computersysteme, die auf einer Abstraktion verbundener neuronaler Knoten aufbauen. Deep Learning funktioniert, indem es Daten über seine vielschichtigen neuronalen Netzwerke verarbeitet. Die Zunahme von Big Data und die Modellentwicklung profitieren stark vom Deep Learning. 

Deep Learning bietet einen vielseitigen Werkzeugkasten, der interessante Berechnungs- und Optimierungseigenschaften aufweist. Die meisten anderen herkömmlichen Machine-Learning-Algorithmen haben einen engeren Fokus. Ein weiterer interessanter Punkt ist, dass die Kapazität (die Menge an Informationen, die er verinnerlichen kann) fast nahtlos skaliert. Das Hinzufügen einer weiteren Ebene oder das Vergrößern einer Ebene ist einfach zu programmieren.

Ein Deep-Learning-Modell zielt darauf ab, eine Generalisierung aller Input-Beispiele zu speichern. So kann es aus ungesehenen Beispielen eine Bedeutung ableiten, indem es die Input-Beispiele generalisiert. Die Abhängigkeit von den Input-Beispielen setzt dem Deep Learning eine Grenze. Ein Deep-Learning-Modell kann nur das verstehen, was es zuvor gesehen hat. Es reagiert extrem empfindlich auf Input-Änderungen. Wenn neue Daten verfügbar werden, müssen die Modelle daher neu trainiert und neu bereitgestellt werden.

Während der Ansatz des künstlichen neuronalen Netzwerks ursprünglich darauf abzielte, allgemeine Probleme auf die gleiche Weise zu lösen wie das menschliche Gehirn, hat sich dieser Ansatz im Laufe der Zeit geändert, und Deep Learning-Modelle konzentrieren sich nun auf die Ausführung sehr spezifischer Aufgaben. Convolutional Neural Networks (CNNs) werden zum Beispiel für die Bilderkennung und -erfassung verwendet. Deep Learning ist anderen Algorithmen des Machine Learning bei einem klar definierten Problem und einem großen Satz relevanter Daten oft überlegen.

Deep Learning vs. generative KI 

Oft müssen die beiden Themen Deep Learning und generative KI geklärt werden, da ihre Architekturen miteinander verwoben sind. Schließlich bildet Deep Learning die Modelle für generative KI. Generative KI bezieht sich auf eine Technologie, die neue Daten (aus Modellen) ausgibt, die den Trainingsdaten (aus dem wirklichen Leben) ähneln sollen. Dieser Prozess wird mithilfe von neuronalen Netzwerken (Deep Learning) entwickelt. Der neueste Trend in der KI wird am besten durch den Aufstieg großer Sprachmodelle wie Generative Pre-trained Transformer (GPT) veranschaulicht. Diese Modelle produzieren Bilder, Texte oder andere Medien, die menschliche Sprachmuster und Bilder imitieren. 

Deep Learning ist ein Eckpfeiler für die Entwicklung von generativen KI-Modellen. Es wird verwendet, um Hierarchien von Informationen zu erlernen, so dass einfache Muster und Merkmale in den unteren Schichten des Netzwerks erkannt werden können. Diese Funktion wird bei der Kantenerkennung in Bildern verwendet, um z. B. die Größe oder Form eines Objekts zu bestimmen. 

Deep Learning hilft beim Training der Modelle, die für die generative KI verwendet werden, indem es zwei diametral entgegengesetzte neuronale Netzwerke verwendet. Der eine ist der Generator und der andere ist der Diskriminator. Der Generator erstellt neue Dateninstanzen, während der Diskriminator die generativen Daten untersucht und mit den ursprünglichen „echten“ Daten abgleicht. Auf diese Weise kann das Modell lernen und somit realistischere Ergebnisse erzeugen. Bei der Abstimmung von Modellen wird in der Regel eher der Diskriminator als der Generator angepasst (wie z. B. bei mistral-basierten Modellen). 

Blick nach vorn

Deep Learning ist eine leistungsstarke Klasse von Algorithmen für Machine Learning, und die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz nimmt rasant zu. Aufgrund ihres großen Erfolges bei der Bilderkennung und in anderen Bereichen sorgt diese Technologie für viel Aufregung, und Forscher und Ingenieure arbeiten zusammen, um andere KI-Probleme mit Deep Learning zu lösen. Die kommenden Jahre werden zeigen, welche Bereiche und Branchen am meisten vom Deep Learning profitieren werden.

Agentische KI ist das neueste Ding, das im KI-Bereich für Aufsehen sorgt. Aber es ist nicht nur ein Hype. Agentische KI bezieht sich auf Systeme, die nicht nur Inhalte analysieren oder generieren, sondern auch autonom Aktionen ausführen, Entscheidungen treffen und Aufgaben oder Ziele über einen längeren Zeitraum verfolgen können.

Betrachten Sie es als die nächste Evolutionsstufe: Wo sich klassische KI/ML-Modelle auf Vorhersagen oder die Generierung von Inhalten konzentrierten, kombinieren agentenbasierte Systeme diese Fähigkeiten mit Planung, Gedächtnis und Initiative. Sie sind so gebaut, dass sie eher wie ein zusätzlicher Teamkamerad oder Kraftmultiplikator funktionieren, als ein Ersatz. 

Es ist noch zu früh, aber dieser Wandel kann möglicherweise die Lücke zwischen passiver Intelligenz und proaktiven digitalen Agenten schließen. Mit agentenbasierter KI, die generative KI einsetzt, werden wir eine Vielzahl von autonomen Agenten sehen, die Aufgaben erledigen, von denen wir vor fünf Jahren nur träumen konnten.

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