KI, ML und generative KI: Hauptunterschiede und Anwendungen

Im Bereich der Spitzentechnologien ist Künstliche Intelligenz (KI) ein allgegenwärtiger Begriff geworden. Sie umfasst jedoch verschiedene Teilbereiche, die manchmal verwirrend sein können. Wenn wir ihre einzigartigen Eigenschaften und Anwendungen verstehen, können wir eine klarere Perspektive auf die sich entwickelnde Landschaft der KI gewinnen.

Beginnen wir mit dem Wort des Jahres: generative KI.

Generative KI ist ein fortschrittlicher Zweig der KI, der maschinelle Lerntechniken einsetzt, um neue, originelle Inhalte wie Bilder, Text, Audio und Video zu erzeugen. Im Gegensatz zum traditionellen maschinellen Lernen, das sich auf die Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben konzentriert, zielen generative Modelle darauf ab, neuartige und realistische Ausgaben auf der Grundlage der in den Trainingsdaten vorhandenen Muster und Informationen zu erzeugen. Vielleicht haben Sie schon mit Dall-E oder Chat GPT 4 gespielt, alles Beispiele für generative KI.

Maschinelles Lernen (ML):

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI sind Algorithmen für maschinelles Lernen so konzipiert, dass sie automatisch lernen und sich aufgrund von Erfahrungen verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Sie nutzen statistische Verfahren, um Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Vorhersagen zu treffen.

Maschinelles Lernen eignet sich gut, um ein Problem nach dem anderen zu lösen und den Prozess dann neu zu starten, während generative KI von sich selbst lernen und Probleme nacheinander lösen kann.

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Entwicklung intelligenter Maschinen, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten nachahmen. KI umfasst eine Reihe von Techniken, Algorithmen und Methoden, die darauf abzielen, Computer in die Lage zu versetzen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben können die Verarbeitung natürlicher Sprache, Problemlösung, Mustererkennung, Planung und Entscheidungsfindung umfassen.

Anmerkung der Redaktion: Wir dachten daran, den folgenden Absatz zu streichen, da er nicht korrekt ist. Traditionelle KI ist keine regelbasierte Programmierung. Wir haben uns jedoch entschlossen, sie mit diesem Haftungsausschluss zu versehen, als Beispiel dafür, dass man GenAI nicht immer trauen kann, sachliche Informationen zu liefern, und wie sie fehlinformieren oder scheinbar sogar halluzinieren kann. Dies soll Sie daran erinnern, dass Inhalte, die Sie mit GenAI-Tools erstellen, weiterhin von Fachexperten überprüft und verifiziert werden sollten.

KI-Techniken lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen: traditionelle KI und maschinelles Lernen. Die herkömmliche KI verwendet regelbasierte Programmierung und vordefinierte Regelsätze zur Lösung von Problemen. Dabei werden ausdrücklich Regeln und Beziehungen zwischen Inputs und Outputs festgelegt. Herkömmliche KI-Systeme sind oft spröde und haben Schwierigkeiten, sich an neue oder komplexe Szenarien anzupassen.

Anwendungen und Synergieeffekte:

KI, maschinelles Lernen und generative KI finden in verschiedenen Bereichen Anwendung. KI-Techniken werden in der natürlichen Sprachverarbeitung, bei virtuellen Assistenten, in der Robotik, bei autonomen Fahrzeugen und in Empfehlungssystemen eingesetzt. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen personalisierte Empfehlungen, Betrugserkennung, medizinische Diagnosen und Spracherkennung. Generative KI hat in Bereichen wie Bildsynthese, Texterstellung, Zusammenfassungen und Videoproduktion an Bedeutung gewonnen.

Während das maschinelle Lernen eine Teilmenge der KI ist, ist die generative KI eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Generative Modelle nutzen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um neue Inhalte zu erstellen, die die aus den Trainingsdaten erlernten Merkmale aufweisen. Das Zusammenspiel der drei Bereiche ermöglicht Fortschritte und Innovationen, die die KI vorantreiben.

Fazit

KI, maschinelles Lernen und generative KI sind unterschiedliche, aber miteinander verbundene Bereiche innerhalb der KI. KI umfasst ein breites Spektrum von Techniken zur Entwicklung intelligenter Systeme, während maschinelles Lernen auf die Entwicklung von Algorithmen spezialisiert ist, die aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, und generative KI das maschinelle Lernen nutzt, um originelle und realistische Inhalte zu erzeugen.

Anmerkung der Redaktion: ChatGPT wurde verwendet, um den Großteil dieses Inhalts zu erstellen. Die Mitarbeiter haben einige Sätze geschrieben oder überarbeitet, um Klarheit und Genauigkeit zu gewährleisten. Da generative KI keine Perspektiven generieren und teilen kann, wie es Menschen können, bietet dieser Blogbeitrag weder die spezifischen Ansichten von Mitgliedern unseres Führungsteams noch eine Erforschung oder Interpretation der Bedeutung und Anwendung dieser Technologien in Bezug auf reale Szenarien. Dieses Experiment erklärt jedoch effektiv die Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und generativer KI, wie sie von ChatGPT wahrgenommen und von unseren Fachexperten bestätigt wurden.

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