Warum Künstliche Intelligenz (KI) nicht Machine Learning ist (ML)

Diese Woche werde ich einen der üblichen Marketing-Tricks in unserer heutigen Technologiegesellschaft aufdecken. Hinzufügen von KI zu jeder Art von Software, um sie neu, glänzend und technisch versiert zu machen. Wir sehen, dass dieser Begriff jeder leicht automatisierten Software hinzugefügt wird. Viele von ihnen verwenden nur maschinelles Lernen und ich würde sie nicht als KI betrachten. Also werde ich schreiben, warum ich maschinelles Lernen nicht für ausreichend halte, um den Begriff künstliche Intelligenz zu verwenden.

Maschinelles Lernen

Basierend auf meiner Analyse definiere ich Machine Learning als ein Feld der künstlichen Intelligenz, das statistische Techniken oder Algorithmen untersucht, die aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen.

Maschinelles Lernen ist sehr leistungsfähig, wenn Sie über viele Daten verfügen. Zum Beispiel wird es verwendet, um zu erkennen, ob sich eine Katze auf einem Bild befindet. Eine der Methoden geht, indem sie Millionen von Bildern an den Algorithmus liefert und ihm sagt, ob eine Katze darauf ist oder nicht. Dann, indem er dem Algorithmus ein Bild schickt, versucht er abzuziehen, ob eine Katze darauf ist oder nicht, basierend auf all den Bildern und Daten, die er bereits hat.

Künstliche Intelligenz

Ich finde, dass künstliche Intelligenz ein System von Maschinen ist, die klare und menschenähnliche Intelligenz zeigen. Genauer gesagt, ist es ein System, das menschliches Verhalten so reproduziert, dass man glauben könnte, dass dies von einem Menschen geschieht.

Das bekannteste Beispiel sind intelligente Chatbots, die nicht nur verstehen, was Sie schreiben, sondern sich auch an Ihre Sätze anpassen können, um Ihnen gültige Antworten mit manchmal mit Emotionen zu beantworten. Sie sind sogar in der Lage, Witze zu machen, witzig oder emotional zu sein.

Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um formbare Probleme anzugehen, bei denen sich der Weg zur Lösung eines Problems on-the-fly und irgendwann ändern muss, sogar durch Interaktionen mit der Außenwelt.

Beispiel: EZYcount entwickelt eine KI, die maschinelles Lernen nutzt, aber nicht nur.

Bei EZYcount bauen wir eine Lösung und sprechen über KI, denn kurz gesagt, EZYcount KI repliziert die Stelle eines Assistenten Treuhänders. Es sammelt Daten. Buchungen werden auf der Grundlage dieser Daten vorgenommen. Bei Bedarf prüft es vergangene Daten dieses Kunden, um die Sicherheit der Buchung zu erhöhen. Wenn die KI nicht sicher ist, wie sie die Buchung vornehmen soll, kommuniziert sie mit dem Kunden oder seinem Treuhänder, um die Buchung zu bestätigen.

Im Falle von EZYcount wird das maschinelle Lernen von der KI genutzt, um vergangene Daten zu betrachten und Muster zu finden, die für die neuen eingehenden Daten verwendet werden können. Machine Learning ist jedoch nur ein kleiner Teil des Gesamtsystems.

Da das System mehr ist als nur maschinelles Lernen und die Simulation menschlicher Interaktion, definiere ich es als künstliche Intelligenz.

Zum Schluss

Seien Sie stolz darauf, maschinelles Lernen zu verwenden, wenn Sie maschinelles Lernen einsetzen. Gießen Sie nicht nur künstliche Intelligenz, weil es großartig klingt!

Kennen Sie Lösungen oder Systeme, die künstliche Intelligenz auf ihrer Marketingabdeckung angeben, aber tatsächlich maschinelles Lernen nutzen? Bitte teilen Sie es uns unten mit.

Danke, dass du es mir mitgeteilt hast. Ich wünsche dir ein schönes Ende des Wochenendes.

Signature Vivien Fuhrer

Vivien, CEO EZYcount

Vivien Fuhrer
 

Vivien is EZYcount and EZYinvoice co-founder. He has many years of experience in accounting as financial director. Vivien is passionate about new technologies and how these can simplify our lives. He also enjoys hiking and surfing🏄.

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