Maschinelles Lernen (ML) vs. Künstliche Intelligenz (KI) – Was ist der Unterschied?
Wen interessiert schon der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?
Ehrlich gesagt interessierte mich das wenig und ich sah keinen Grund, meine Zeit damit zu verschwenden, etwas herauszufinden, das sicherlich nur eine unbedeutende und nutzlose Kleinigkeit war.
Als ich mich näher mit dem Thema befasste, stellte sich heraus, dass meine vorgefasste Notion völlig falsch war.
Es ist mittlerweile ganz klar, dass KI die Zukunft ist, daher sollte es selbstverständlich sein, dass es von Vorteil ist, sich mit diesem Thema gut auszukennen. Umgekehrt ist Unwissenheit von Nachteil.
Um uns auf eine Realität vorzubereiten, die von diesen Technologien geprägt sein wird, ist es an der Zeit, dass wir uns mit den Grundlagen der KI vertraut machen – einer der zentralen Kräfte, die unsere Gesellschaft neu gestalten werden.
Wenn man die Unterschiede zwischen diesen Begriffen versteht und damit auch den Umfang ihrer Bedeutung, erhält man sofort Klarheit und kann die uns zur Verfügung stehenden tools besser einsetzen. Kurz gesagt: Information ist Macht.
Also... legen wir los!
Was ist der Unterschied zwischen ML und KI?
Allgemein gesagt ist künstliche Intelligenz eine Maschine, die bestimmte Eigenschaften oder Formen menschlicher Intelligenz aufweisen kann.
Aufgrund der Breite dieser Definition umfasst sie alles vom grundlegenden maschinellen Lernen (das in Kürze erläutert wird) bis hin zu einem vollwertigen, empfindungsfähigen Roboter-Overlord.
Daher ist es ratsam, zunächst einige Schlüssel-Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu definieren.
Da künstliche Intelligenz der weitest gefasste Begriff ist, ist es an der Zeit, genauer zu werden.
Sprechen wir über maschinelles Lernen und Deep Learning.
Werfen wir zunächst einen kurzen Blick auf die Beziehung zwischen all diesen Konzepten.
Im Kern ist maschinelles Lernen nichts anderes als ein „Vorhersagemodell”. Es verfügt über (a) Daten, aus denen es lernt, und (b) einen Algorithmus, der das eigentliche Lernen zu erledigen hat.
Der Algorithmus ist lediglich eine Reihe von Regeln, die dem Code mitteilen, was zu erwarten ist (Daten über X oder Y) und was mit ihnen zu erledigen ist.
Die Qualität eines Algorithmus für maschinelles Lernen ist alles für seine Nützlichkeit. Wenn die Regeln unlogisch oder stark einschränkend sind, kann er keine nützlichen Erkenntnisse liefern.
Es ist leicht, sich von der überwältigenden technischen Tiefe dieses Feldes einschüchtern zu lassen – Entscheidungsbäume, bestärkendes Lernen und Bayes'sche Netzwerke sind nur einige von vielen Bereichen –, aber wenn Sie sich Folgendes merken, sind Sie auf der sicheren Seite:
Maschinelles Lernen ist im Grunde genommen nur eine Reihe von Regeln, wie eingehende Daten interpretiert werden sollen.
Wenn Sie ein Tool entwickeln möchten, das GPS-Routen lernt, um Autofahrern zu helfen, muss es die Vorschriften für Einbahnstraßen kennen. Andernfalls könnte es einige sehr schnelle Routen lernen, die nicht ganz so praktisch sind, wie sie zunächst erscheinen.
Wenn die Regeln jedoch ein tiefes und differenziertes Verständnis aller beteiligten Variablen widerspiegeln, kann maschinelles Lernen das scheinbar Unmögliche möglich machen.
Traditionell war die Erstellung präziser Zeitschätzungen einer der schwierigsten Aufgaben des Projektmanagers. Viele sind jedoch überrascht, dass Maschinen hier eine vergleichbare Leistung erbringen können.
ClickUp testet derzeit mit mehreren unserer Benutzer ML-Funktionen, um vorherzusagen, welche Maßnahmen eine Person wahrscheinlich ergreifen wird. Dies ermöglicht Aufgabenvorhersagen, die im Laufe der Zeit menschliche Eigenschaften wie die subjektive Einschätzung von Aufgaben mit ausreichender Genauigkeit imitieren können, sodass sie äußerst nützlich sind.
Dieser Ansatz beschleunigt den Feedback-Zyklus, und wir haben beobachtet, dass Teams innerhalb weniger Wochen von halbautomatisierten zu vollautomatisierten begrenzten Aktionen übergegangen sind. Einige Elemente, die unsere Algorithmen ausführen können, sind:
- Vorhersagen und Zuweisen von Aufgaben an die richtigen Mitglieder der Teams
- Automatisches Taggen von Benutzern in Kommentaren, die für sie relevant sind
- Visualisierung von Benachrichtigungen und Updates basierend auf ihrer Relevanz für einen bestimmten Benutzer
- Vorhersagen und Feststellen, wann Fristen nicht eingehalten werden können, und Korrigieren von Zeitschätzungen für Aufgaben.
Bonus: Alternativen zu Copy KI
Projektmanagement- und Plattformen für Produktivität verändern sich rasant, aber ML/AI ist definitiv ein Projektmanagement-Trend, der sich durchsetzen wird.
Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir vollständig verstehen, wie sich diese neuen Technologien auf das Projektmanagement auswirken werden. Je schneller sich Ihr Geschäft jedoch anpasst, desto besser sind die Mitglieder Ihres Teams auf den Projekterfolg eingestellt.
Wir glauben, dass die Zukunft denen gehören wird, die am besten in der Lage sind, die sich bietenden Chancen zu nutzen, wobei ML und insbesondere KI zu den unmittelbarsten zählen.