Du hörst diese Begriffe überall: Ein Unternehmen kündigt seine neue "KI"-Strategie an, dein Smartphone nutzt "Machine Learning", und hinter ChatGPT steckt "Deep Learning". Es klingt alles ähnlich, ist aber auch ziemlich verwirrend. Handelt es sich um drei verschiedene Dinge? Oder ist es doch irgendwie das Gleiche?
Die gute Nachricht: Es ist einfacher, als du denkst. Die Beziehung zwischen diesen drei Konzepten lässt sich perfekt mit einer russischen Matroschka-Puppe erklären. Stell dir eine große Puppe vor, in der eine mittelgroße steckt, in der wiederum eine kleine verborgen ist.
In diesem Artikel öffnen wir diese Puppen, eine nach der anderen. Am Ende wirst du nicht nur den Unterschied kennen, sondern ihn auch anderen erklären können.
Künstliche Intelligenz, oder kurz KI, ist die äußerste und größte Puppe. Sie ist nicht eine spezielle Technologie, sondern ein riesiges Feld der Informatik und eine große, übergeordnete Idee.
Die Idee ist: Maschinen sollen Aufgaben erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Das ist ein sehr breites Ziel. Ein Taschenrechner erfüllt diese Definition nicht, denn Rechnen heißt, feste Regeln abarbeiten, die keinen Spielraum für Interpretationen lassen. Solche festen Regeln erfordern streng genommen keine Intelligenz.
Aber eine Navigations-App hingegen, die die schnellste Route durch den Stau findet, schon. Denn hier muss der Computer viele Routen gleichzeitig bewerten, aktuelle Verkehrsdaten einbeziehen (Staus, Unfälle, Baustellen), Prognosen treffen ("in 30 Minuten beginnt der Feierabendverkehr und die A1 wird sich verstopfen") und aus all diesen Faktoren die beste Route finden - es werden also Entscheidungen und intelligentes Handeln benötigt.
Unter das Dach der KI fallen unzählige Methoden. Einige sind sehr einfach und basieren auf festen Regeln (z.B. "WENN der Sensor Regen meldet, DANN schalte den Scheibenwischer an"). Andere Ansätze sind deutlich komplexer und flexibler. Und der wichtigste dieser modernen Ansätze führt uns zur nächsten Puppe.
Wir öffnen die große KI-Puppe und finden darin die nächste: das Machine Learning (zu Deutsch: Maschinelles Lernen).
Machine Learning ist nicht nur irgendein Teil der KI, es ist der wichtigste und revolutionärste Ansatz, um KI zu erzeugen. Statt einem Computer jeden einzelnen Schritt per Regel vorzugeben, bringen wir ihm bei, selbstständig aus Erfahrungen zu lernen.
Wie funktioniert das? Ganz einfach: durch Beispiele.
Stell dir vor, du willst einem Computer beibringen, eine Katze auf einem Bild zu erkennen.
Das System lernt also, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Es schreibt quasi seine eigenen Regeln. Das ist der Motor, der fast alle modernen KI-Anwendungen antreibt – von den Filmempfehlungen auf Netflix bis zur Vorhersage von Wetterdaten.
Jetzt öffnen wir die mittlere Puppe, das Machine Learning, und finden darin den Kern, die kleinste und leistungsstärkste Puppe: das Deep Learning.
Deep Learning ist eine spezielle und extrem leistungsfähige Methode des Machine Learning. Es hat die KI-Welt in den letzten Jahren revolutioniert und Phänomene wie ChatGPT erst möglich gemacht.
Was macht Deep Learning so besonders? Es verwendet eine Struktur, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist: das künstliche neuronale Netz.
Stell dir dieses Netz wie ein Team von Spezialisten vor, das in mehreren Ebenen (oder Schichten) angeordnet ist. Daher kommt auch der Name "Deep" (tief) – weil diese Netze viele Schichten haben.
Wenn wir bei unserem Katzenbeispiel bleiben, würde ein Deep Learning-Modell so arbeiten:
Durch diese tiefen Schichten kann Deep Learning extrem komplexe und abstrakte Muster in riesigen Datenmengen erkennen – viel besser als traditionelle Machine Learning-Methoden. Es ist die Technologie, die es Computern ermöglicht, Sprache so flüssig zu verstehen, realistische Bilder zu malen oder komplexe medizinische Diagnosen zu stellen.
Es gilt also: Jedes Deep Learning ist Machine Learning, und jedes Machine Learning ist KI. Aber nicht jede KI nutzt Machine Learning, und nicht jedes Machine Learning ist Deep Learning.
Diese Unterscheidung ist mehr als nur Haarspalterei. Sie hilft dir, den Hype um KI besser einzuordnen.
Wenn ein Unternehmen von seiner neuen "KI, um Bewerbungen zu systematisieren" spricht, kannst du hinterfragen: Handelt es sich um eine simple, regelbasierte KI (WENN Bewerber Informatik Abschluss hat, DANN zu Bewerbungsgespräch einladen) oder steckt dahinter ein lernendes ML-Modell, das vielleicht sogar die Bewerbungen tiefer analysiert? Letzteres kann nützlich sein, bringt aber auch Fragen zum Datenschutz mit sich. Ein lernendes System kann zum Beispiel einen Bias (Verzerrung) aus seinen Daten übernehmen und unfaire Ergebnisse produzieren.
In diesem Beispiel könnte die KI vorher gelernt haben "es gibt nur Informatiker mit Uni-Abschluss", wodurch Informatiker mit einer Ausbildung ausgegrenzt werden würden.
Nicht unbedingt. Deep Learning ist extrem gut bei sehr komplexen Aufgaben mit riesigen Datenmengen (wie Sprache oder Bilder). Für einfachere Probleme (z.B. die Vorhersage von Kundenabwanderung anhand von Tabellendaten) können klassische Machine-Learning-Methoden oft schneller, einfacher zu interpretieren und genauso effektiv sein. Es ist wie die Wahl des richtigen Werkzeugs für die jeweilige Aufgabe.
Nein. Es gibt auch "regelbasierte" KI-Systeme, die festen "Wenn-Dann"-Regeln folgen. Ein einfaches Beispiel ist ein Schachcomputer, der nach vordefinierten Zügen sucht. Moderne, flexible und leistungsstarke KI-Anwendungen basieren aber fast immer auf Machine Learning.
Der Name kommt von der Struktur der verwendeten neuronalen Netze. Diese haben nicht nur eine Eingabe- und eine Ausgabeschicht, sondern dazwischen viele weitere Schichten. Weil diese Netze eine große "Tiefe" an Schichten haben, die nacheinander Informationen verarbeiten, nennt man den Ansatz "Deep Learning".
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