Was ist künstliche Intelligenz und was nicht?

Der Begriff «künstliche Intelligenz» wird heutzutage ziemlich inflationär gebraucht. Oft wird dabei KI mit verwandten Begriffen wie «Machine Learning» oder «Deep Learning» gleichgesetzt. Wo hört die «einfache» Analyse auf und wo fängt künstliche Intelligenz an? In diesem Abschnitt möchten wir die wichtigsten Begriffe zum Thema erklären und aufzeigen, wie sich diese voneinander unterscheiden.

Datenanalyse

Heutzutage gehören Daten zu den wichtigsten Assets, die ein Unternehmen überhaupt haben kann. Daten bilden unter anderem die Grundlage für jegliche Form von künstlicher Intelligenz. Die Gleichung ist simpel: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto mehr Erkenntnisse lassen sich aus ihnen ableiten. Ohne entsprechende Analyse bleiben diese Daten nutzlos. Analyse-Tools, -Apps und -Programme helfen, durch die Macht der Statistik aus vorhandenen Datensätzen Antworten auf vorhandene Fragen zu finden.

Künstliche Intelligenz

Sicher haben Sie bereits in irgendeiner Form den Begriff künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) gehört. Doch was bedeutet dies?

In einem Satz erklärt: KI befähigt Computer zu denken.

Das ultimative Ziel jeder KI-Anwendung, ob selbstfahrendes Auto, KI-fähige Kamera oder App, ist es, Computern, Programmen und Maschinen zu ermöglichen, selbstständig Entscheidungen zu treffen ohne, dass Menschen eingreifen müssen.

Künstliche Intelligenz vs. Analyse

In der Datenanalyse wird in bestehenden Datensätzen nach bestimmten Mustern gesucht, um basierend auf diesen Mustern Entscheidungen zu treffen oder Ereignisse vorauszusagen. KI hingegen bedient sich der Analyse und trifft dabei selbstständig Annahmen. Die durch KI getroffenen Entscheidungen und Voraussagen sind zukunftsbasiert und verlassen sich nicht nur auf bereits vorhandene Daten. Hier liegt somit der wichtigste Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Analyse.

Machine Learning (ML)

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von KI und ermöglicht es Computern, Erfahrungen zu sammeln und daraus zu lernen, ohne dies explizit zu programmieren. Die für ML nötigen Algorithmen verbessern sich, mit der Zeit und der Menge verfügbarer Daten. Kurz gesagt: Machine Learning liefert statistische Tools, um die für KI benötigten Daten zu erforschen.