Kennen Sie die Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und generativer KI?

In der heutigen, sich schnell verändernden Technologieumgebung werden Begriffe wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und generative KI (GenAI) oft synonym verwendet, wodurch ihre unterschiedlichen Funktionen verwechselt werden. Da sich künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen immer mehr durchsetzt, ist es unerlässlich, diese Begriffe zu entschlüsseln, um ihre wahre Bedeutung und ihr Potenzial zu verstehen.

Künstliche Intelligenz (KI)

Im Kern umfasst KI ein breites Spektrum an Technologien, die die menschliche Intelligenz nachahmen
menschliche Intelligenz. Dieses Konzept kann jedoch in drei Hauptbereiche unterteilt werden:
Enge KI (ANI), Allgemeine KI (GAI) und Superkünstliche Intelligenz (ASI).

ANI, auch bekannt als schwache KI, konzentriert sich auf spezifische Aufgaben und arbeitet innerhalb vordefinierter Parameter. Beispiele für ANI sind virtuelle Assistenten wie Amazons Alexa, die zwar auf Sprachbefehle reagieren, aber nicht wirklich verstehen oder erkennen können. GAI hingegen, oft auch als starke KI oder künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezeichnet, zielt darauf ab, menschliche Fähigkeiten wie Lernen, logisches Denken und Problemlösung in verschiedenen Bereichen nachzubilden. Während GAI nach wie vor ein ehrgeiziges Ziel ist, finden sich die derzeitigen Anwendungen der KI hauptsächlich im Bereich der ANI. Super- oder starke künstliche Intelligenz (ASI) ist ein Konzept, das KI-Systeme umfasst, die in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben zu lösen, die der menschlichen Intelligenz gleichwertig sind oder sie sogar übertreffen.

Diese Art von KI ist in der Lage, selbstständig zu lernen und sich
sich ohne menschliches Zutun an neue Umgebungen und Probleme anzupassen.

Maschinelles Lernen (ML) und generative KI (GenAI)

Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen, ist ebenfalls in der ANI zu finden. ML-Algorithmen extrahieren Muster und Wissen aus großen Datensätzen und ermöglichen es Systemen, Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage erlernter Muster zu treffen. Darüber hinaus ist innerhalb der ML die generative KI (GenAI) auf dem Vormarsch, eine hochentwickelte Technologie, die in der Lage ist, originäre Inhalte in einer Vielzahl von Formaten zu erstellen - Text, Bilder, Videos und sogar Musik. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die vordefinierte Aufgaben ausführen, generiert GenAI eigenständig Inhalte und verhält sich dabei oft realistisch.

Einer der wichtigsten Fortschritte im Bereich der KI ist die Entwicklung von generativen adversen Netzwerken (GANs), die 2014 eingeführt wurden. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen - einem Generator und einem Diskriminator - die miteinander konkurrieren, um Inhalte zu produzieren und zu bewerten. Dieser Prozess führt zur Erzeugung originalgetreuer Ergebnisse wie brauchbarer Bilder oder aussagekräftiger Texte. KI, ML und GenAI bergen ein enormes Potenzial für Branchen von der Gesundheitsfürsorge bis zur Unterhaltung. Ein klarer und vorausschauender Umgang mit diesen Technologiebereichen wird Unternehmen und Einzelpersonen dabei helfen, die Macht der KI zu nutzen und eine neue Zukunft zu gestalten.