Es ist teilweise schwerer zu überblicken welche Teilbereiche es in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz gibt und was genau die unterschiedlichen Abkürzungen bedeuten, als zu verstehen was die Technologie eigentlich macht.

 

Aus allen Ecken hört man, dass künstliche Intelligenz, Machine Learning und NLP eine rosige Zukunft haben werden und sowieso bald alles automatisiert sein wird. Wir bekommen mit, wie immer mehr Lebensbereiche in Kontakt mit künstlich intelligenten Lösungen kommen. So sind Sprachassistenten, wie Alexa und Siri oder auch Chatbots Beispiele für die sich immer stärker etablierende künstliche Intelligenz.

 

 

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Da es sich immer noch um eine äußerst junge technologische Entwicklung handelt, werden die Begriffe häufig noch synonym für einander gebraucht und man hört Menschen von künstlicher Intelligenz sprechen, wenn sie eigentlich maschinelles Lernen oder Natural Language Processing meinen. Das ist auch nicht weiter verwunderlich, sind die verschiedenen Bereiche doch auch alle eng miteinander verbunden.

 

Damit Sie in Zukunft mit Klarheit bestimmen können, worum es genau geht, wenn Sie von den Themen künstliche Intelligenz, Machine Learning oder NLP hören, stellen wir Ihnen die markantesten Unterschiede vor.

 

 

Künstliche Intelligenz

 

Künstliche Intelligenz oder auch KI ist ein Begriff, der im Jahr 1956 das erste Mal aufkam und vom Programmierer John McCarthy geprägt wurde. Es wurde die Theorie aufgestellt, dass es möglich sein würde eine Maschine so zu programmieren, dass sie selbstständig von der Umgebung lernen könnte, ohne auf Input von Menschenhand angewiesen zu sein.

 

Künstliche Intelligenz bezeichnet Maschinen, die Aufgaben durchführen können, die normalerweise menschlicher Intelligenz bedürfen. Vor allem Funktionen wie Planen, Sprachen verstehen, Umgebungen erkennen, Lernen und Problemlösungen werden dem Feld der künstlichen Intelligenz zugeordnet.

 

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KI ist also eine Art Programm, das in der Lage ist, durch Regeln und Wahrscheinlichkeiten auf Probleme einzugehen und Aufgaben effizient und selbstständig zu lösen. Das Hauptziel der Entwicklung von künstlicher Intelligenz ist es, Maschinen zu erschaffen, die auf Basis vergangener Erfahrungen intelligente Entscheidungen treffen.

 

 

 

 

Um dieses ambitionierte Ziel zu erreichen bedarf es bestimmter Funktionen, die das Wachsen von künstlicher Intelligenz ermöglichen. Zwei besonders wichtige Funktionen hierfür sind Machine Learning und Natural Language Processing.

 

 

Machine Learning

 

Damit Maschinen eigenständig und somit intelligent agieren können, müssen sie lernen – wie wir Menschen. Es geht darum, ein Verständnis über die Welt zu entwickeln, auf dessen Grundlage angepasste Entscheidungen getroffen werden können.

 

Bei Maschinen wird dieser Prozess ganz einfach Machine Learning genannt. Hier sorgt ein Algorithmus dafür, dass eine Maschine durch Beobachtung von Daten oder vergangenen Erfahrungen lernt. Basierend auf den Erfahrungen erstellt die Maschine Modelle der Realität und kann diese dazu verwenden, Ereignisse zu interpretieren. Je nach den Gegebenheiten einer Situation kann die Maschine bestimmte Muster erkennen und entsprechend abwägen welche Handlung am meisten Sinn ergeben würde.

 

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Machine Learning kommt gegenwärtig vor allem in der Bearbeitung von komplexen Datensätzen zum Tragen. Diese könnten zwar auch von Menschen durchgeführt werden, allerdings nur mit erhöhtem Mehraufwand. Die Schnelligkeit von computergetriebenen Analysen macht sich hier besonders bewährt. Entscheidungen werden demnach durch die Analyse von enormen Datensätzen gestützt und erhalten gewissermaßen eine statistische Integrität.

 

 

Natural Language Processing

 

Man kann Maschinen den Zugang zum Verständnis unserer Welt durch Daten und Code zukommen lassen. Dieser muss allerdings immer erst speziell erstellt und in einem für Maschinen leserlichen Format zur Verfügung gestellt werden. Das ist auf Dauer umständlich und deswegen beschäftigt sich das Natural Language Processing damit, dass Maschinen lernen, menschliche Sprache, sowohl als Text oder gesprochen, zu verstehen.

 

Das ist ein äußerst komplexes Unterfangen, da die menschliche Sprache unglaublich differenziert ist und viele Ebenen anspricht, die es für eine Maschine erst einmal zu verstehen gilt. Deswegen ist es wichtig die menschliche Sprache in ein Format zu übersetzen, das eine Maschine verstehen und verarbeiten kann.

 

Damit das funktioniert, muss der Maschine zunächst beigebracht werden wie Sprache funktioniert. Sie muss also die grammatikalischen bzw. syntaktischen Grundlagen umfassend analysieren und verstehen lernen. Wenn sie einen Satz sieht oder hört, muss dieser seinen grammatikalischen Regeln entsprechend erfasst werden.

 

Der nächste Schritt ist dann das Sinnverständnis bzw. die semantische Ebene von Sprache. Je nach Kontext können gleiche Aussagen unterschiedliche Bedeutungen haben und die Maschine muss lernen diese Relationsebenen von Satzteilen interpretieren zu können.

 

 

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Wenn diese syntaktischen und semantischen Ebenen gemeistert sind, dann besteht ein System für Maschinen, in dem sie menschliche Sprache verstehen und deuten können. Um dies zu ermöglichen bedient man sich des maschinellen Lernens.

 

An dieser Stelle schließt sich der Kreis und wir verstehen den Rahmen von künstlicher Intelligenz, die einer Situation entsprechend intelligente Entscheidungen treffen kann. Diese Entscheidungen beruhen auf der Analyse von vorangegangenen Erfahrungen und Daten und sind somit ein Teil des Machine Learnings. Damit dieses noch einfacher und reibungsloser in der Interaktion von Menschen und Maschinen ablaufen kann, bedarf es des Natural Language Processings, das für eine vereinfachtes Verständnis zwischen menschlichen und maschinellen Partner sorgt.

 

 

 

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