Was sind KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning? Was sind die Unterschiede zwischen diesen drei Begriffen?

Im heutigen Technologiezeitalter tauchen die Begriffe KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning immer häufiger auf. Viele verwenden sie sogar als gleichbedeutend, doch tatsächlich handelt es sich um drei eng miteinander verbundene, aber keineswegs identische Konzepte.

Zum Beispiel, als Googles Programm AlphaGo 2016 den Go-Weltmeister Lee Sedol besiegte, verwendeten Medien abwechselnd die Begriffe KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning, um diesen Sieg zu beschreiben. Tatsächlich trugen alle drei – KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning – zum Erfolg von AlphaGo bei, doch sie sind nicht dasselbe.

Dieser Artikel hilft Ihnen, die Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning sowie deren Zusammenhänge besser zu verstehen. Entdecken Sie gemeinsam mit INVIAI die Details!

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence - KI) ist ein umfassendes Teilgebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die menschliche Intelligenz und kognitive Funktionen nachahmen können.

Anders ausgedrückt umfasst KI alle Techniken, die Computern ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, Umweltwahrnehmung, Sprachverständnis usw. KI beschränkt sich nicht nur auf datenbasierte Lernmethoden, sondern schließt auch regel- oder wissensbasierte Systeme ein, die von Menschen programmiert wurden.

In der Praxis können KI-Systeme auf verschiedene Arten gestaltet sein: auf festen Regeln basierend, auf Expertenwissen beruhend oder daten- und selbstlernend. Man unterscheidet üblicherweise zwei Haupttypen von KI:

• Schwache KI (eng begrenzte KI): Künstliche Intelligenz mit einem engen Anwendungsbereich, die nur eine spezifische Aufgabe beherrscht (z. B. Schachspielen, Gesichtserkennung). Die meisten heutigen KI-Systeme fallen in diese Kategorie.
• Starke KI (allgemeine KI): Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen und auszuführen, die ein Mensch erledigen kann. Dies ist noch ein Zukunftsziel und existiert derzeit nicht in der Praxis.

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Was ist Maschinelles Lernen (Machine Learning)?

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, selbstständig aus Daten zu lernen und ihre Genauigkeit schrittweise zu verbessern, ohne explizit für jeden Schritt programmiert zu werden. Statt dass Menschen alle Anweisungen vorgeben, analysieren ML-Algorithmen Eingabedaten, um Muster zu erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen bei neuen Daten zu treffen.

Eine klassische Definition von Arthur Samuel aus dem Jahr 1959 beschreibt Maschinelles Lernen als „ein Forschungsgebiet, das Computern die Fähigkeit zum Selbstlernen verleiht, ohne explizite Programmierung“. ML-Algorithmen werden üblicherweise in folgende Haupttypen unterteilt:

• Überwachtes Lernen (supervised learning): Modelle werden mit einem beschrifteten Datensatz trainiert (z. B. Vorhersage von Hauspreisen anhand historischer Daten mit bekannten Preisen).
• Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning): Modelle erkennen Strukturen oder Gruppen in unbeschrifteten Daten (z. B. Kundensegmentierung basierend auf ähnlichem Verhalten).
• Bestärkendes Lernen (reinforcement learning): Modelle interagieren mit der Umgebung und lernen durch Belohnungen oder Bestrafungen (z. B. KI, die durch Spielen ihre Fähigkeiten verbessert).

Wichtig ist zu beachten, dass nicht alle KI-Systeme Maschinelles Lernen sind, aber alle ML-Algorithmen Teil der KI sind. KI ist weiter gefasst als ML – ähnlich wie alle Quadrate Rechtecke sind, aber nicht alle Rechtecke Quadrate.

Viele traditionelle KI-Systeme, wie schachspielende Programme, die auf Suchalgorithmen basieren, „lernen“ nicht aus Daten, sondern folgen festen Regeln, die von Menschen programmiert wurden – sie gelten als KI, aber nicht als ML.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning (DL) ist ein spezialisierter Zweig des Maschinellen Lernens, bei dem Modelle mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwenden, um aus Daten zu lernen.

Der Begriff „deep“ (tief) bezieht sich auf die vielen verborgenen Schichten (typischerweise mehr als drei) – diese mehrschichtige Struktur ermöglicht es dem Modell, komplexe Merkmale auf hohem Abstraktionsniveau zu erlernen. Deep Learning ist inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, bei dem künstliche „Neuronen“ miteinander verbunden sind und biologische neuronale Netze nachahmen.

Die Stärke von Deep Learning liegt in der Fähigkeit zur automatischen Merkmalsextraktion aus Rohdaten: Deep-Learning-Modelle können selbständig wichtige Muster und Merkmale erkennen, ohne dass Menschen diese explizit vorgeben müssen. Dadurch ist Deep Learning besonders effektiv bei komplexen Datenformen wie Bildern, Audio und natürlicher Sprache – Bereiche, in denen die manuelle Definition nützlicher Merkmale sehr schwierig ist.

Allerdings benötigen Deep-Learning-Modelle zur Erzielung hoher Leistung meist sehr große Datenmengen und leistungsfähige Rechenressourcen (GPU, TPU usw.) für das Training. Im Gegenzug können Deep-Learning-Modelle bei Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung, maschineller Übersetzung oder Spielen sogar menschliche Leistungen erreichen oder übertreffen.

Die Beziehung zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning

Wie bereits erwähnt gilt: Deep Learning ⊂ Maschinelles Lernen ⊂ KI. KI ist das umfassendste Gebiet, Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, und Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des Maschinellen Lernens. Das bedeutet, dass alle Deep-Learning-Algorithmen auch Maschinelles Lernen sind, und alle ML-Methoden Teil der KI sind.

Umgekehrt gilt das nicht immer – nicht alle KI-Systeme verwenden Maschinelles Lernen, und Maschinelles Lernen ist nur eine von vielen Methoden zur Umsetzung von KI.

Beispielsweise kann ein KI-System ausschließlich auf von Menschen programmierten Regeln basieren (ohne Maschinelles Lernen), wie ein KI-Programm zur Obstklassifikation anhand von Barcode-Labels. Wenn die Aufgaben komplexer sind und mehr Daten vorliegen, werden hingegen Maschinelles Lernen und Deep Learning eingesetzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die Hauptunterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning

Obwohl sie hierarchisch verbunden sind, unterscheiden sich KI, ML und DL deutlich hinsichtlich ihres Umfangs, ihrer Funktionsweise und technischen Anforderungen:

Fachlicher Umfang

KI ist ein Oberbegriff, der alle Methoden umfasst, mit denen Maschinen Intelligenz simulieren (sowohl regelbasiert als auch datenbasiert). Maschinelles Lernen ist enger gefasst und umfasst nur KI-Methoden, bei denen Maschinen aus Daten lernen. Deep Learning ist noch spezieller – es ist ein Teilbereich des ML, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, weshalb DL gleichzeitig ML und KI ist.

Lernmethode und menschlicher Eingriff

Beim traditionellen Maschinellen Lernen ist der menschliche Einfluss noch deutlich spürbar – beispielsweise müssen Ingenieure passende Merkmale (Features) aus den Daten auswählen und extrahieren, die dann dem Lernalgorithmus zugeführt werden.

Im Gegensatz dazu übernimmt Deep Learning den Großteil der Merkmalsextraktion automatisch; mehrschichtige neuronale Netze können wichtige Merkmale auf verschiedenen Abstraktionsebenen selbständig aus Rohdaten lernen, wodurch die Abhängigkeit von menschlichem Expertenwissen reduziert wird.

Einfach gesagt: Bei komplexen Aufgaben (z. B. Bilderkennung) benötigt ein traditionelles ML-Modell oft vom Ingenieur vorgegebene Merkmale wie Form, Farbe oder Kanten, während ein DL-Modell das Bild „selbst anschaut“ und diese Merkmale automatisch lernt.

Datenanforderungen

ML-Algorithmen liefern oft gute Ergebnisse auch mit mittleren oder kleinen Datenmengen, vorausgesetzt die Daten sind qualitativ hochwertig und die Merkmale klar definiert. Deep-Learning-Modelle hingegen benötigen meist sehr große Datensätze (Millionen von Beispielen), um ihre Vorteile voll auszuspielen.

Beispielsweise kann ein Deep-Learning-Spracherkennungssystem Zehntausende Stunden Sprachaufnahmen zum Training benötigen, um hohe Genauigkeit zu erreichen. Dies macht Deep Learning besonders geeignet für das Zeitalter von „Big Data“, in dem über 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert sind (z. B. Texte, Bilder) und nur durch Deep Learning effektiv verarbeitet werden können.

Recheninfrastruktur

Da Deep-Learning-Modelle oft sehr komplex sind und große Datenmengen verarbeiten müssen, erfordert ihr Training hohe Rechenleistung. Traditionelle ML-Algorithmen können oft auf CPUs laufen, sogar auf normalen PCs, während Deep Learning fast immer auf GPUs (oder TPU, FPGA) angewiesen ist, um parallele Matrixberechnungen zu beschleunigen.

Die Trainingszeit für Deep-Learning-Modelle ist ebenfalls deutlich länger als bei einfachen ML-Modellen und kann je nach Datenmenge Stunden bis Tage dauern.

Leistung und Genauigkeit

Das übergeordnete Ziel von KI ist es, eine Aufgabe erfolgreich zu lösen, nicht unbedingt durch Lernen aus Daten. Maschinelles Lernen zielt darauf ab, die Vorhersagegenauigkeit durch Lernen aus Trainingsdaten zu optimieren, wobei die Erklärbarkeit des Modells oft zugunsten der Genauigkeit geopfert wird.

Deep Learning kann bei ausreichender Daten- und Rechenkapazität eine deutlich höhere Genauigkeit als traditionelle ML-Methoden erreichen – viele Deep-Learning-Anwendungen haben Rekordgenauigkeiten erzielt, allerdings zu höheren Rechenkosten.

Geeignete Anwendungsbereiche

Maschinelles Lernen wird häufig für Datenanalyse und Vorhersagen bei moderaten Datenmengen und moderatem Rechenaufwand eingesetzt. Beispiele sind Kundenverhaltensvorhersagen, Kreditrisikoanalyse, Betrugserkennung oder Spamfilter – Aufgaben mit relativ strukturierten Daten.

Im Gegensatz dazu ist Deep Learning überlegen bei komplexen Aufgaben mit hohen Genauigkeitsanforderungen und unstrukturierten Daten wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, autonomes Fahren usw. Diese Bereiche verfügen oft über riesige Datenmengen und erfordern Modelle, die feine Merkmale erkennen können, was mehrschichtige neuronale Netze leisten.

Praktische Anwendungen von KI, ML und Deep Learning

Um die Unterschiede besser zu verstehen, betrachten wir einige typische Anwendungsbeispiele der jeweiligen Technologien:

Künstliche Intelligenz (KI): KI ist in vielen intelligenten Systemen um uns herum präsent, von Vorhersagealgorithmen für Nutzerbedürfnisse bei Google, über Fahrdienst-Apps wie Uber/Grab mit optimierten Routen, bis hin zu autonomen Flugsystemen in der Luftfahrt. Programme wie Deep Blue im Schach oder AlphaGo im Go gelten ebenfalls als KI.

Beachten Sie, dass einige KI-Systeme kein Maschinelles Lernen verwenden, z. B. KI-gesteuerte NPCs (Computerspielfiguren), die auf festen Regeln basieren, die von Programmierern definiert wurden.

Maschinelles Lernen: ML wird breit in vielen Bereichen eingesetzt. Typische Beispiele sind intelligente virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant, die aus Nutzerdaten lernen, um Befehle zu verstehen und passende Antworten zu geben. Auch Spam- und Malware-Filter nutzen ML-Algorithmen, um unerwünschte E-Mails anhand gelernter Muster zu erkennen.

Darüber hinaus wird traditionelles ML in Geschäftsprognosen, Finanzrisikoanalysen und Empfehlungssystemen wie Netflix-Filmvorschlägen oder Amazon-Produktempfehlungen verwendet.

Deep Learning: Deep Learning steht hinter den jüngsten Durchbrüchen in der KI. Systeme zur Spracherkennung (z. B. Umwandlung von Sprache in Text, virtuelle Assistenten), Bilderkennung (Objekt- und Gesichtserkennung) und autonome Fahrzeuge, die Videos in Echtzeit analysieren, nutzen Deep Learning für hohe Genauigkeit.

Deep Learning ist auch die Grundlage für moderne generative KI (Generative AI), wie GPT-4, das hinter ChatGPT steht. Diese riesigen Foundation Models werden mit enormen Mengen an Text- und Bilddaten trainiert und können neue Inhalte erzeugen sowie vielfältige Aufgaben erfüllen. Die Anwendung solcher leistungsstarker Deep-Learning-Modelle kann die Wertschöpfung im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich beschleunigen.

Zusammenfassend sind KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning keine Synonyme, sondern stehen in einer hierarchischen Beziehung mit klaren Unterschieden.

KI ist das umfassende Bild der maschinellen Intelligenz, wobei Maschinelles Lernen und Deep Learning wichtige Ansätze zur Umsetzung dieses Ziels sind. Maschinelles Lernen ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, während Deep Learning mit mehrschichtigen neuronalen Netzen noch tiefere Lernfähigkeiten bietet und bei großen Datenmengen besonders leistungsstark ist.

Das richtige Verständnis der Unterschiede zwischen KI, ML und DL hilft nicht nur, die Begriffe präzise zu verwenden, sondern auch, die passende technologische Lösung auszuwählen: Manchmal reicht ein einfaches ML-Modell aus, während komplexe Aufgaben Deep Learning erfordern. In Zukunft, mit zunehmenden Datenmengen und steigenden Anforderungen, wird Deep Learning voraussichtlich eine Schlüsselrolle bei der Förderung neuer Fortschritte im Bereich der KI spielen.