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Wie hängen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und neuronale Netze zusammen?

Wie Hängen Künstliche Intelligenz Machine Learning Und Neuronale Netze zusammen Blogbeitrag

Was ist Künstliche Intelligenz? Wie funktioniert Machine Learning? Was sind neuronale Netze? Immer wieder erhalten wir bei Kauz als KI-orientiertes Unternehmen in der Chatbot-Entwicklung diese Fragen. KI-Experte Dr. Thomas Rüdel, CEO und Gründer von Kauz, erklärt sie nachfolgend fachlich im Detail.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Bei KI geht es darum, menschliche Intelligenz nachzubilden. Dabei kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, insbesondere sprachbasierte / linguistische Techniken und statistische Techniken wie Machine Learning und speziell neuronale Netze.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind eine Sonderform des Machine Learnings. Eine besonders leistungsfähige Form neuronaler Netze wird im Rahmen des sogenannten Deep Learning eingesetzt, das in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat. In einigen Bereichen (z.B. Bilderkennung, Spiele wie Go und Schach) wurden damit große Erfolge erzielt.

Ist KI identisch mit Machine Learning und Deep Learning?

Durch viele Erfolge entstand in der Öffentlichkeit der Eindruck, KI sei eigentlich identisch mit Machine Learning oder sogar mit Deep Learning, und mit Deep Learning ließen sich alle KI-Probleme lösen. Das ist nicht der Fall. In der Zwischenzeit sind die Grenzen dieser Verfahren auch deutlich geworden: Sie sind extrem datenintensiv, intransparent, und bauen kein eigentliches Verständnis auf.

Wofür eignet sich Deep Learning?

Deep Learning eignet sich für Mustererkennung, wie Bildverarbeitung. Es entspricht dem Lernen durch Zuschauen, während die sprachbasierte KI eher dem Lernen durch Informationsaufnahme (wie in der Schule) entspricht.

Wie kann man die linguistischen Verfahren differenzieren?

Die linguistischen Verfahren kann man weiter differenzieren. Besonders relevant sind NLU (Natural Language Understanding = Die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen) und NLG (Natural Language Generation = die Fähigkeit, selbst Sätze in menschlicher Sprache zu formulieren).

Besser ist es jedoch, die Ansätze ergänzend zu sehen. Dann besteht KI aus einer Kombination von Sprachlicher Intelligenz und Machine Learning, wovon Deep Learning ein Teilgebiet ist.

Unser Ansatz bei Kauz zur Entwicklung hochwertiger Chatbost ist der sprachbasierten / linguistischen KI zuzuordnen, wobei wir Machine Learning-Techniken für Teilaufgaben einsetzen, z.B. Autokorrektur oder automatische Übersetzung.

Ansonsten arbeiten wir mit NLU, d.h. Lexika, Ontologien, Parsern, semantischen Analysen und ähnlichen Techniken. Viele andere Chatbots setzen Machine Learning auch für das eigentliche Sprachverständnis ein, das führt aber eindeutig zu schlechteren Ergebnissen bzw. zu sehr viel höherem Aufwand (scheinbar paradoxerweise, aber das Training von Machine Learning-basierten System kann sehr aufwändig sein).

Erfahre, warum NLU so besonders erfolgreich funktioniert: Lies die Chatbot Studie im Finanzbereich. Sie belegt, dass NLU ein Erfolgsfaktor für hochwertige Chatbots ist. Und erfahre mehr über die neuste Technologie: GPT-3: Ein Durchbruch in Richtung allgemeiner KI?

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