Vom maschinellen Lernen (ML) zur künstlichen Intelligenz

In der heutigen technologisch fortgeschrittenen Ära sind die Begriffe künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen oft zusammen mit Data Science miteinander verflochten. Obwohl sie alles eng miteinander verwandt sind, sind sie nicht synonym miteinander.

Um den Weg von ML zu Künstliche Intelligenz zu verstehen, ist es wichtig, zunächst ihre Unterschiede und die entscheidende Rolle zu verstehen, die ML bei der Gestaltung der künstlichen Intelligenz spielt, die die Technologie antreiben, die wir heute verwenden, wie selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa und Google Home Geräte und Kundenservice Chatbots - um nur einige zu nennen.

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz, die sich auf Algorithmen und statistische Modelle konzentriert, damit Maschinen spezifische Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen können. Stattdessen stützen sich die Systeme der Künstlichen Intelligenz auf Muster und Inferenzen. Einfacher ausgedrückt geht es bei ML darum, den Maschinen beizubringen, Daten zu analysieren und aus ihnen zu lernen.

In Bezug auf Data Science, die ein Teilgebiet der breiteren Informatik ist, erstellen Data Scientists die Algorithmen für maschinelles Lernen und sind auch ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse-Workflows, einschließlich der "Bereinigung" der Daten, über die wir später sprechen werden.

Netflix' Show-Empfehlungen, E-Mail-Spam-Filter und sogar Plattformen wie TensorFlow (eine Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen und maschinelles Lernen) verwenden ML-Modelle, um ihre auf künstlicher Intelligenz basierenden Systeme zu optimieren. Mit anderen Worten, diese Systeme werden die Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um zu "lernen", wie man riesige und sich entwickelnde Daten angemessen durchforstet, Muster erkennt und datengesteuerte Entscheidungen trifft - oft in Echtzeit.

Künstliche Intelligenz ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft und alles über die Maschinen oder Computersysteme, die in der Lage sind, gewünschte Aufgaben auf eine Weise auszuführen, die wir als "intelligent" bezeichnen oder menschliche Intelligenz simulieren würden. Dazu gehören Anwendungsfälle, die von der Google-Suche über IBMs Watson bis hin zu autonomen Autos und Robotik reichen.

Algorithmen zur Mustererkennung des maschinellen Lernens und die komplexeren neuronalen Netze bilden das Rückgrat vieler künstlicher Intelligenz und ermöglichen es den Systemen, Aufgaben wie Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zu erlernen und zu optimieren.

Wie kommen wir also von ML zu Künstliche Intelligenz? Es beginnt mit Daten.

1. Datenerfassung: Das Herzstück jedes Künstliche Intelligenz sind Daten. Qualitativ hochwertige, riesige Datensätze sind für das Training robuster Modelle für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung.
2. Datenverarbeitung: Nach der Erfassung werden die Daten von Datenwissenschaftlern bereinigt und verarbeitet, um sicherzustellen, dass die in ML-Algorithmen eingespeisten Informationen genau, relevant und unvoreingenommen sind.
3. Auswahl des Algorithmus: Je nach gewünschter Aufgabe wird ein geeigneter Algorithmus für Trainingsaufgaben wie Computer Vision oder NLP ausgewählt – sei es Klassifizierung, Regression oder sogar eine komplexere Reihe von Algorithmen, um ein neuronales ML-Netzwerk zu bilden. Der Algorithmus wurde entwickelt, um Muster in den riesigen Daten zu identifizieren.
4. Trainieren des Modells: Hier "lernt" das System aus den Daten, indem es Techniken wie Reinforcement Learning, unüberwachtes Lernen und andere verwendet, um den Algorithmus zu optimieren, die Mustererkennung zu verfeinern und Ausgabe- oder Prognoseentscheidungen zu treffen.
    
   Diese Phase ist ressourcenintensiv und erfordert oft spezialisierte Hardware für Aufgaben wie Deep Learning, die einen größeren Umfang an Data Engineering und neuronalen Netzen annehmen.
5. Evaluierung und Tests: Nach dem Training wird das Modell mit ungesehenen Daten ausgewertet, um seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu bestimmen.
6. Bereitstellung: Sobald es zufriedenstellend ist, integriert es sich in das Künstliche Intelligenz System und ist bereit für reale Aufgaben.

Durch diese Schritte bietet ML Künstliche Intelligenz die Möglichkeit, aus Daten zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Je mehr Daten verfügbar und Algorithmen immer fortschrittlicher werden, desto besser werden die Systeme der künstlichen Intelligenz und effizienter bei der Erzielung der gewünschten Ergebnisse.

In der Welt der Datenwissenschaft teilen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine symbiotische Beziehung. Während ML die Werkzeuge und Techniken bereitstellt, bietet Künstliche Intelligenz den breiteren Rahmen und gibt Kontext und Zweck. Stellen Sie sich Künstliche Intelligenz als ein Fahrzeug mit ML als Motor vor. Neuronale Netze, Automatisierungstechniken und Plattformen wie TensorFlow sind die komplizierten Teile, die den Motor zum Laufen bringen und das Fahrzeug näher an sein Ziel der "menschenähnlichen Intelligenz" bringen.

Die Grenzen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erweitern sich weiter. Mit Fortschritten in den Bereichen Quantencomputing, Big Data und Forschung / Recherche in neuronalen Netzen beschleunigt sich die Reise von ML zu Künstliche Intelligenz. Die Automatisierung setzt sich immer mehr durch, mit Systemen, die in der Lage sind, selbst zu lernen und sich anzupassen. Computer Vision ermöglicht es Maschinen, ihre Umgebung zu "sehen" und zu verstehen, während die natürliche Sprachverarbeitung es ihnen ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und die Kommunikationslücke zu schließen.

Wenn wir tiefer in die Bereiche Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eintauchen, wird es von größter Bedeutung, den Weg von den Grundlagen zu fortschrittlichen Künstliche Intelligenz zu verstehen. Mit Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens, wie komplexen neuronalen Netzen, die Funktionen von der Spracherkennung bis hin zu Anwendungen im Gesundheitswesen unterstützen, verspricht die Zukunft Innovationen, die unsere Wahrnehmung von Technologie neu gestalten werden.