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. Diese Präsentation erläutert den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning und NLP. --- Hier können Sie den "ULTIMATIVEN CHATBOT LEITFADEN FÜR UNTERNEHMEN" downloaden: https://onlim.com/en/chatbot-ebook/ --- Onlim - Automatisierte Kundenkommunikation über Chatbots und Sprachassistenten. www.onlim.com

1. Künstliche Intelligenz vs.
Machine Learning vs. NLP
© Onlim GmbH 2019

2. Es ist teilweise schwerer zu überblicken
welche Teilbereiche es in der
Entwicklung von künstlicher Intelligenz
(KI) gibt und was genau die
unterschiedlichen Abkürzungen
bedeuten, als zu verstehen was die
Technologie eigentlich macht.
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3. Da es sich immer noch um eine äußerst
junge technologische Entwicklung
handelt, werden die Begriffe häufig
noch synonym für einander gebraucht.
Man hört Menschen von KI sprechen,
wenn sie eigentlich maschinelles
Lernen oder Natural Language
Processing (NLP) meinen.
Damit Sie in Zukunft mit Klarheit
bestimmen können, worum es genau
geht, stellen wir Ihnen die
markantesten Unterschiede zwischen
KI, Maschine Learning und NLP vor.
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4. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ:
Künstliche Intelligenz bezeichnet
Maschinen, die Aufgaben durchführen
können, die normalerweise menschlicher
Intelligenz bedürfen.
KI ist also eine art Programm, dass in
der Lage ist, durch Regeln und
Wahrscheinlichkeiten auf Probleme
einzugehen und Aufgaben effizient und
selbstständig zu lösen.
Das Hauptziel der Entwicklung von KI ist
es, Maschinen zu erschaffen, die auf
Basis vergangener Erfahrungen
intelligente Entscheidungen treffen
können.
Um dieses Ziel zu erreichen braucht es
zwei wichtige Funktionen, Machine
Learning und Natural Language
Processing.
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5. 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.
Ein Algorithmus sorgt dafür, dass eine
Maschine durch Beobachtung von Daten
oder vergangenen Erfahrungen lernt.
Basierend auf den Erfahrungen erstellt
die Maschine Modelle der Realität und
verwendet diese um Ereignisse zu
interpretieren. Die Maschine kann dann
bestimmte Muster erkennen und
abwägen welche Handlung am meisten
Sinn ergeben würde.
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6. MACHINE LEARNING:
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.
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7. NATURAL LANGUAGE
PROCESSING (NLP)
Man kann Maschinen den Zugang zum
Verständnis unserer Welt durch Daten
zukommen lassen. Dieser muss allerdings
erst speziell erstellt und in einem für
Maschinen leserlichen Format zur
Verfügung gestellt werden. Weil das auf
Dauer umständlich ist, beschäftigt sich
das NLP damit, dass Maschinen lernen,
menschliche Sprache (Text/gesprochen)
zu verstehen.
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.
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8. NATURAL LANGUAGE
PROCESSING (NLP)
Der nächste Schritt ist dann das
Sinnverständnis. Je nach Kontext können
gleiche Aussagen unterschiedliche
Bedeutungen haben und die Maschine
muss lernen diese Relationsebenen von
Satzteilen interpretieren zu können. Wenn
dies alles gemeistert ist, dann besteht ein
System für Maschinen, in dem sie
menschliche Sprache verstehen und
deuten können.
Zusammengefasst: KI Entscheidungen
beruhen auf der Analyse von
vorangegangenen Erfahrungen und
Daten und sind somit ein Teil des
Machine Learnings. Damit dieses noch
reibungsloser in der Interaktion von
Menschen und Maschinen ablaufen
kann, bedarf es des NLP, das für eine
vereinfachtes Verständnis zwischen
menschlichen und Maschine sorgt.
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