Natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen sind beides Unterkategorien im breiteren Feld der Künstlichen Intelligenz. Oftmals werden die beiden in Verbindung miteinander erwähnt, jedoch gibt es auch entscheidende Unterschiede zwischen ihnen.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein integraler Bereich, der viele KI-Fortschritte vorangetrieben hat, einschließlich wesentlicher Entwicklungen in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Während es gewisse Überschneidungen zwischen ML und NLP gibt, haben beide Felder unterschiedliche Fähigkeiten, Anwendungsfälle und Herausforderungen. ML verwendet Algorithmen, um Computersystemen beizubringen, Aufgaben ohne direkte Programmierung auszuführen, was für viele KI-Anwendungen unerlässlich ist. NLP konzentriert sich hingegen speziell darauf, Computersystemen das Verstehen und Generieren menschlicher Sprache zu ermöglichen, wobei während des Trainings oft auf ML-Algorithmen zurückgegriffen wird.
Maschinelles Lernen (ML) beschäftigt sich mit dem Training von Computersystemen, um Daten effektiv zu verstehen und zu nutzen. Computersysteme verwenden ML-Algorithmen, um aus historischen Datensätzen Muster und Beziehungen zu finden. Ein Schlüsselmerkmal des ML ist die Fähigkeit, Computern zu helfen, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizite Programmierung, was es für die Automatisierung von Aufgaben besonders geeignet macht. Obwohl ML in letzter Zeit an Popularität gewonnen hat, besonders mit dem Aufkommen von generativer KI, gibt es die Praxis bereits seit Jahrzehnten. ML wird im Allgemeinen auf das Jahr 1943 datiert, als der Logiker Walter Pitts und der Neurowissenschaftler Warren McCulloch das erste mathematische Modell eines neuronalen Netzwerks veröffentlichten. Dies, zusammen mit anderen rechnerischen Fortschritten, ebnete den Weg für moderne ML-Algorithmen und Techniken. Die vier Hauptansätze zum Trainieren von ML-Modellen sind überwacht, unbeaufsichtigt, halbüberwacht und verstärkendes Lernen. Jeder Lernansatz umfasst eigene Praktiken für Datenerfassung, Datenbeschriftung und Algorithmustraining.
ML bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen. Die Automatisierung von Aufgaben mit ML kann Unternehmen Zeit und Geld sparen, und ML-Modelle können Aufgaben in einem Maßstab bewältigen, der manuell unmöglich zu verwalten wäre. Es gibt eine Vielzahl von Strategien und Techniken zur Implementierung von ML im Unternehmen. Die Entwicklung eines auf die spezifischen Anwendungsfälle eines Unternehmens zugeschnittenen ML-Modells kann komplex sein und erfordert eine genaue Aufmerksamkeit, technische Expertise und große Datenmengen. MLOps – eine Disziplin, die ML, DevOps und Datenengineering kombiniert – kann Teams dabei helfen, die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen effizient zu verwalten. Da ML dazu neigt, ein besseres Verständnis und eine bessere Nutzung von Daten hervorzurufen, hat es eine Vielzahl von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen, von Gesundheitswesen über Finanzdienstleistungen bis hin zu Geschäft und Einzelhandel. Beispiele für ML-Anwendungsfälle sind Vorhersagen treffen, Inhalte generieren, Datenpunkte klassifizieren und gruppieren, Empfehlungsmaschinen betreiben, selbstfahrende Autos unterstützen, medizinische Diagnosen unterstützen, Betrug oder Bedrohungen erkennen, Spam filtern, organisatorische Prozesse automatisieren und andere KI- und Software-Engineering-Prozesse ergänzen.
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, in dem Computersysteme darauf trainiert werden, menschliche Sprache zu verstehen und nachzuahmen, indem verschiedene Techniken, einschließlich ML-Algorithmen, verwendet werden. Indem ein Computer darauf trainiert wird, menschliche Sprache zu verstehen, öffnet NLP die Kommunikationswege zwischen Computern und Menschen und verbessert die Arbeitsabläufe. NLP hilft Organisationen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte natürlichsprachliche Daten wie E-Mails, Dokumente und Artikel zu analysieren und Einsichten zu gewinnen. Das Gebiet der NLP, wie viele andere Teilgebiete der KI, wird allgemein in den 1950er Jahren als Ursprung angesehen. Eine wichtige Entwicklung erfolgte im Jahr 1950, als der Informatiker und Mathematiker Alan Turing zum ersten Mal das Imitationsspiel entwickelte, später als Turing-Test bekannt. Dieser frühe Benchmark-Test verwendete die Fähigkeit, natürliche Sprache auf menschenähnliche Weise zu interpretieren und zu generieren, als Maß für die maschinelle Intelligenz – ein Schwerpunkt auf der Linguistik, der eine wesentliche Grundlage für das Gebiet der NLP darstellte. Frühe Formen der NLP basierten auf Regeln und verließen sich auf linguistische Regeln anstelle von ML-Algorithmen, um Muster in Sprache zu lernen. Mit dem Fortschritt von Computern und deren zugrunde liegender Hardware entwickelte sich NLP jedoch weiter, um mehr Regeln und schließlich Algorithmen zu integrieren, die stärker mit Engineering und ML verbunden sind. Der Aufstieg von ML in den 2000er Jahren führte zu verbesserten NLP-Fähigkeiten sowie einem Wechsel von regelbasierten zu ML-basierten Ansätzen. Heutzutage, in der Ära der generativen KI, hat die NLP ein beispielloses Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit erreicht, mit der Popularität großer Sprachmodelle wie ChatGPT. Die Fähigkeit der NLP, Computersystemen Sprachverständnis beizubringen, macht sie ideal für Anwendungsfälle wie Chatbots und generative KI-Modelle, die natürlichsprachliche Eingaben verarbeiten und natürlichsprachliche Ausgaben erzeugen.