Die Begriffe Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind zurzeit fast allgegenwärtig. Beinahe wöchentlich gibt es neue Durchbrüche und erstaunliche Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Doch was genau ist eigentlich der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Machine Learning?
Grundsätzlich sind die Begriffe Künstliche Intelligenz und Machine Learning nur Oberbegriffe, um verschiedene Prinzipien zusammenzufassen. Die beiden Begriffe werden heutzutage oft synonym verwendet - und das ist auch verständlich. Doch dazu später mehr. Zuerst sollte geklärt sein, was Künstliche Intelligenz überhaupt ist. Hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz steckt grundsätzlich die Idee, menschliches Verhalten von Computern nachahmen zu lassen. Damit ist das eine ziemlich weit gefasste Definition.
Denn selbst einfachste regelbasierte Chatbots wie zum Beispiel ELIZA aus den 1960er Jahren fallen demnach unter den Begriff Künstliche Intelligenz, auch wenn es natürlich schwerfällt ELIZA gemessen an heutigen Standards wie ChatGPT als intelligent zu bezeichnen. Insbesondere weil ELIZA im Prinzip nur vorgefertigte Phrasen anhand von Signalwörtern auswählt. Aber: ELIZA ist eine Künstliche Intelligenz, weil das Programm menschliches Verhalten in Form eines Gesprächs nachahmt.
Machine Learning (auf Deutsch maschinelles Lernen) ist nur ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Die Definition für Machine Learning ist entsprechend etwas konkreter als die für Künstliche Intelligenz. Und zwar bezeichnet Machine Learning das Trainieren von sogenannten Modellen mithilfe von Daten, sodass das Modell sich im Laufe des Trainings verbessert und lernt, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. ELIZA kann also nicht als Machine Learning Modell bezeichnet werden, da das Programm nicht aus Daten gelernt hat, ein Gespräch zu führen. Der Trainingsaspekt fehlt vollkommen.
Der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Machine Learning liegt also im Umfang der Definitionen. Der Begriff Künstliche Intelligenz ist weit gefasst und schließt Machine Learning mit ein. Somit ist im Grunde jedes Machine Learning Modell eine Künstliche Intelligenz, aber eben nicht jede Künstliche Intelligenz ein Machine Learning Modell. So gibt es zum Beispiel jede Menge Ansätze, wie Computer Spiele spielen können, die eben nicht unbedingt auf einem Training aus Daten basieren müssen. Und je nach Anwendungsfall und Gegebenheiten kann auch ein Ansatz, der nicht auf ML basiert, sehr gute Ergebnisse erzielen. Das bedeutet eben auch, dass Künstliche Intelligenz im Unterschied zu Machine Learning nicht unbedingt auf großen Datenmengen basieren muss.
Jedoch ist es in vielen Fällen oft zu komplex oder gar unmöglich, ohne Machine Learning gute Ergebnisse zu erzielen. Wenn also genügend passende Daten zur Verfügung stehen, ist es oft naheliegend auf Machine Learning zu setzen - vor allem weil heutzutage fast überall Unmengen an Daten existieren oder gesammelt werden können.
Daher basieren momentan auch tatsächlich die meisten KI Anwendungen auf Machine Learning Ansätzen, weshalb die Begriffe häufig synonym verwendet werden.
Es besteht also tatsächlich ein wesentlicher Unterschied zwischen den Begriffen Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Und zwar liegt dieser darin, dass Machine Learning nur einen Teilbereich von Künstlicher Intelligenz bezeichnet und somit nicht jede KI auch in den Bereich Machine Learning fällt. Die heutigen KI Modelle setzen jedoch in der allermeisten Fällen auf Machine Learning Methoden, weshalb eine strenge Unterscheidung oft gar nicht notwendig ist. Letztendlich sollte man wissen, dass es verschiedene Ansätze zu Künstlicher Intelligenz gibt und eben doch ein Unterschied zwischen KI und Machine Learning besteht wie das Beispiel von ELIZA zeigt.