Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der größten Schlagworte für 2020 und wird in Zukunft weiter an Popularität gewinnen, wenn wir beginnen, ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Für diejenigen, die neu in diesem Bereich sind, fragen Sie sich vielleicht, warum Sie das Konzept „künstliche Intelligenz“ fast immer zusammen mit „maschinellem Lernen“ sehen?

Was sind Sie? Wie unterscheiden sie sich? Wo können sie in einem industriellen Umfeld angewendet werden? Warum sind sie so wichtig? Ähnlich wie viele andere Begriffe, die durch Industrie 4.0 entstanden sind, scheinen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen oft überstrapaziert und falsch angewendet zu werden. Dieser Artikel versucht, den Unterschied ohne Marketing-Hype zu verdeutlichen.

KI &ML definiert

Künstliche Intelligenz ist eine Technik, die es Maschinen ermöglicht, menschliches Verhalten nachzuahmen. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der KI, die statistische Methoden verwendet, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern, wenn sie an Erfahrung gewinnt. Es gibt viele Arten von künstlicher Intelligenz, die Themen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und intelligente Roboter umfassen.

Künstliche Intelligenz hat die Fähigkeit, zu erkennen, zu argumentieren und zu lernen . Maschinelles Lernen, das die Grundlage vieler künstlicher Intelligenzsysteme bildet, kann nur Vorhersagen über Ergebnisse treffen . Während ML Unterschiede in Datenmustern erkennen kann, wird es nie verstehen, was es tatsächlich tut. Die KI wird die Ergebnisse des maschinellen Lernens zusammen mit anderen Analysemethoden verwenden, um zu einem gewissen Maß an Intelligenz zu gelangen.

Diagramm der Zusammenhänge:künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

Unterschied

Maschinelles Lernen hat die Aufgabe, binäre Entscheidungen zu treffen. Etwas ist entweder wahr oder nicht. Im Laufe der Zeit wird die Methode, mit der die Entscheidung getroffen wird, verbessert, was zu einem größeren Vertrauen führt, dass die Entscheidung die richtige ist. Die Gesichtserkennung ist ein klassisches Beispiel für maschinelles Lernen. Auf einem Bild bist du es oder nicht du. Künstliche Intelligenz hingegen nutzt die kombinierten Entscheidungen vieler Eingaben, um sie alle zu verbessern. Es stützt sich auf viele verschiedene Aspekte der Entscheidungen. Wenn Sie häufig mit einer anderen Person auf Fotos zu sehen sind, lernt die künstliche Intelligenz aus dieser Erfahrung und aktualisiert den maschinellen Lernalgorithmus, um den Entscheidungsprozess zu verbessern.

Bewerbung

Die häufigste Anwendung des maschinellen Lernens ist die Mustererkennung . Mithilfe von überwachtem Lernen wird einem maschinellen Lernalgorithmus ein robuster Datensatz bereitgestellt. Zwei der gebräuchlichsten Lernmethoden sind Regression und Entscheidungsbaum. Der Programmierer identifiziert die Bedingungen, die von Interesse sind. Der Algorithmus wird dann in Zukunft nach ähnlichen Bedingungen suchen.

Systeme für maschinelles Lernen werden häufig zur Überwachung des Anlagenzustands eingesetzt. Beispielsweise wird die Vibrationsanalyse verwendet, um Probleme mit einem Lager in einem rotierenden Gerät zu erkennen. Mithilfe von maschinellem Lernen erhält ein Algorithmus einen großen Satz von Vibrationsdaten, die möglicherweise mehrere Jahre umfassen, und identifiziert Muster in den Daten. Der Programmierer identifiziert die Zeiten, zu denen ein Lagerausfall im Datensatz aufgetreten ist. Das System wird eine Entscheidung treffen, zusammen mit einem Maß an Vertrauen. Beispielsweise könnte das System zu 90 % sicher sein, dass das Lager innerhalb von sechs Wochen ausfällt.

Wo künstliche Intelligenz in diese Situation kommt, ist die Verwendung anderer Datenanalysemethoden . Dies kann die Einführung von Fertigungsdaten wie Prozessdaten oder Qualitätsdaten sein. Das KI-System wird dann versuchen, den maschinellen Lernalgorithmus zu verbessern, um Lagerausfälle besser zu erkennen. Es hat auch die Fähigkeit, die besten Bedingungen bereitzustellen, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Vielleicht gibt es in acht Wochen einen geplanten Shutdown. Das KI-System stellt die Bedingungen bereit, die erforderlich sind, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das Lager nicht vorher ausfällt.

Wichtigkeit

ML- und KI-Techniken werden entscheidend für den Erfolg in der Fertigung. Durch die Möglichkeit, mehr Daten zu erfassen, und den Einsatz von Analysetools können bessere Entscheidungen schneller getroffen werden . Dies wird sowohl die betriebliche als auch die geschäftliche Effizienz erheblich verbessern. Prozesse können verbessert werden, indem bestimmte Parameter optimiert werden, während andere Werte eingeschränkt werden – zum Beispiel die Maximierung der Effizienz bei gleichbleibender Qualität. Kaufentscheidungen können bei unterschiedlichen Marktbedingungen optimiert werden. Wie oben erwähnt, können Geräte auf optimierten Niveaus betrieben werden.

Schlussfolgerung

Ein Wort der Vorsicht, bevor Sie versuchen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu implementieren. Auch wenn die Nutzung in Ihrem Unternehmen viele Vorteile bietet, sollten sie nicht der erste Schritt in Ihrer digitalen Transformation sein . Sie benötigen ein System mit einer erheblichen Rechenleistung. Es wird empfohlen, eine Cloud-Architektur zu erkunden, da diese Systeme skaliert werden können, um Ihre Anwendungsanforderungen zu erfüllen.

Auch die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg dieser Bemühungen. Das Sprichwort „Garbage in, Garbage out“ trifft auf jeden Fall zu. Aber sobald Ihre Daten korrekt und organisiert sind und Sie die Möglichkeit haben, sie zu verarbeiten, wird künstliche Intelligenz mithilfe von maschinellem Lernen mit Sicherheit zu den oben genannten Ergebnissen führen.