Algorithmus, KI und Machine Learning: Wo liegen Gemeinsamkeiten und Unterschiede?
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Sie scheinen allgegenwärtig, hängen irgendwie miteinander zusammen, bedeuten aber doch nicht dasselbe. Während der eine von KI spricht und eine sprechende Kaffeemaschine meint, denkt die andere bei Machine Learning an selbstfahrende Autos mit Gefühl.
Was genau ist ein Algorithmus?
Ohne Algorithmus läuft gar nichts. Punkt. Denn bevor eine Maschine auch nur daran denkt, „intelligent“ zu wirken, braucht sie erst einmal eines: eine klare Handlungsanweisung. Genau das ist ein Algorithmus. Ein Bauplan für Entscheidungen, ein Rezept für die Problemlösung. Klar definiert, nachvollziehbar und immer gleich. Wer einen Algorithmus schreibt, definiert Schritt für Schritt, was mit einer bestimmten Eingabe geschehen soll und was dabei am Ende herauskommen muss.
Das klingt erstmal trocken, ist aber ziemlich genial. Denn ein Algorithmus ist nicht wählerisch. Er arbeitet konsequent, effizient und völlig emotionslos und das ist manchmal auch gut so.
Ein Beispiel? Das Navigationssystem im Auto. Es bekommt eine Adresse, berechnet mögliche Routen, wägt Verkehrsdaten ab und spuckt den schnellsten Weg aus. Alles basiert auf Regeln, die zuvor einmal festgelegt wurden. Auch eine simple Produktsortierung im Online-Shop oder das Sortieren von E-Mails in einem Postfach funktionieren genau so.
Kein Algorithmus wird plötzlich „schlau“, wenn es ums Geld geht. Auch nicht bei Spielautomaten. Super RTP Werte klingen zwar verlockend, haben aber nichts mit cleverer Manipulation zu tun. Dahinter steckt ein fest definierter Algorithmus, der per Zufallsgenerator (RNG) über jede Spielrunde entscheidet.
Das sorgt dafür, dass Slots fair bleiben: Jeder hat, unabhängig vom Einsatzverhalten, dieselben Chancen. Die Auszahlungsquote (RTP) wird dabei nicht automatisch an Spielerprofile angepasst. Es gibt also keinen geheimen Bonus für High Roller, nur weil sie gerade besonders viel setzen. Das Spiel bleibt stur regelbasiert und genau das schützt vor gezielter Täuschung.
Wenn Algorithmen beginnen, aus Daten zu lernen
An diesem Punkt wird es spannend. Denn während klassische Algorithmen wie ein pedantischer Buchhalter immer denselben Plan verfolgen, beginnt Machine Learning dort, wo starre Regeln nicht mehr ausreichen. Statt sich auf fest programmierte Wenn-Dann-Strukturen zu verlassen, lernen Maschinen hier selbstständig aus Daten. Sie erkennen Muster, ziehen Schlüsse und treffen Entscheidungen, ohne dass jemand ihnen jede einzelne Regel vorschreiben müsste.
Im Kern funktioniert das so: Ein ML-Modell wird mit vielen Daten „gefüttert“. Etwa mit Bildern von Katzen und Hunden, Transaktionen im Online-Banking oder Sprachaufnahmen. Daraus lernt es, Zusammenhänge zu erkennen.
Hat es genug Beispiele gesehen, kann es neue, unbekannte Daten einschätzen. Plötzlich weiß die Maschine, dass dieses verschwommene Pixelchaos eine Katze sein könnte, obwohl sie genau dieses Bild nie gesehen hat.
Je nach Trainingsart unterscheidet sich das Vorgehen: Überwachtes Lernen nutzt vorab gelabelte Daten, wie beim Spamfilter, der weiß, was Spam ist und was nicht. Unüberwachtes Lernen hingegen sucht eigenständig nach Strukturen, etwa in Kundendaten, um Zielgruppen zu bilden. Bestärkendes Lernen wiederum setzt auf Belohnung und Bestrafung. Hier tastet sich das System wie ein neugieriger Welpe an die beste Strategie heran.
Künstliche Intelligenz ist besonders definiert
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ hat Charme. Er klingt ein bisschen nach Science-Fiction, ein bisschen nach Hightech und ein bisschen nach Magie. Aber wie so oft liegt der Zauber in der Verpackung. Denn was da als KI verkauft wird, ist oft gar nicht so klug, wie es klingt.
Im Grunde ist Künstliche Intelligenz ein Sammelbegriff. Alles, was Maschinen dazu bringt, menschenähnliche Fähigkeiten zu simulieren. Denken, Lernen, Entscheiden, Kommunizieren, kann unter diesem Label laufen. Machine Learning gehört dazu, ebenso wie einfache Regelwerke, die etwa in Chatbots zum Einsatz kommen.
Doch genau hier wird es unscharf. Denn nicht alles, was sich „intelligent“ nennt, verdient diesen Titel. Viele Systeme, die als KI beworben werden, basieren auf simplen Entscheidungsbäumen oder vordefinierten Skripten. Das kann nützlich sein, ist aber weit entfernt von echter Adaptivität. Wenn ein Chatbot aus einer Liste von Antworten auswählt, handelt er nicht klüger als ein Anrufbeantworter mit Stimmungsschwankung.
Deep Learning und neuronale Netze
Und genau dort, in dieser innersten Schublade, wird es technisch komplex und gleichzeitig ziemlich beeindruckend. Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze, um besonders schwierige Aufgaben zu lösen.
Es ist die Königsklasse des maschinellen Lernens, wenn es um unstrukturierte Daten geht. Bilder, Sprache, Geräusche. All das, was für klassische Systeme schwer greifbar ist, lässt sich mit Deep Learning auf eine völlig neue Ebene bringen.
Das Prinzip erinnert entfernt an das menschliche Gehirn. Informationen fließen durch Schichten von künstlichen Neuronen, werden gewichtet, weitergeleitet und bewertet. Je tiefer das Netz, daher der Name, desto feiner kann es Muster erkennen. Nach jedem Durchlauf wird korrigiert, angepasst und optimiert, bis das System lernt, was es lernen soll.
Das Ergebnis sind Anwendungen, die verblüffend gut funktionieren: Sprachassistenten, die nicht nur zuhören, sondern verstehen. Bildanalysen, die Tumore in Röntgenaufnahmen entdecken. Systeme, die in Sekundenschnelle erkennen, ob eine Straße frei oder versperrt ist.
Doch so beeindruckend das klingt, die Kehrseite ist die Intransparenz. Denn oft weiß am Ende selbst der Entwickler nicht mehr genau, warum das System tut, was es tut. Die sogenannte Blackbox bleibt ein ungelöstes Dilemma.
Wer bestimmt eigentlich, was wirklich intelligent ist?
Und damit wird aus Technik plötzlich eine Frage der Verantwortung. Denn je mehr Systeme lernen, je mehr sie Entscheidungen treffen, desto drängender wird die Frage: Wer versteht eigentlich noch, was da passiert?
Maschinen haben kein Bewusstsein, keine Ethik, kein Bauchgefühl. Sie handeln auf Basis von Daten und wenn diese Daten fehlerhaft, einseitig oder diskriminierend sind, spiegelt sich das im Ergebnis. Zahlreiche Fälle zeigen, wie schnell algorithmische Entscheidungen Menschen benachteiligen können. Etwa bei Kreditvergaben, in Bewerbungsverfahren oder bei der Polizeiarbeit.
Dazu kommt: Viele Modelle sind schwer nachvollziehbar. Selbst Experten können oft nicht erklären, warum ein System so und nicht anders entscheidet. Das Vertrauen in KI schwindet schnell, wenn solche Entscheidungen intransparent oder fehlerhaft wirken. Und genau hier braucht es den Menschen, als Kontrollinstanz, als Gewissen, als Maßstab.
Warum der Unterschied nicht nur technisch, sondern auch wirtschaftlich entscheidend ist
Gerade in Unternehmen zeigt sich, wie entscheidend es ist, diese Unterschiede zu kennen. Wer glaubt, mit einem „KI-System“ automatisch auf dem neuesten Stand der Technik zu sein, könnte am Ende viel Geld für einen glorifizierten Algorithmus ausgeben.
Und wer Machine Learning einsetzt, wo ein einfacher Regelautomat genügt hätte, investiert womöglich in die falsche Richtung und verspielt dabei nicht nur Zeit und Budget, sondern auch wertvolle Planungssicherheit.
Es geht also nicht nur um Technikverständnis, sondern um wirtschaftliche Weitsicht. Denn richtige Begriffe führen zu richtigen Entscheidungen, bei der Tool-Auswahl, in der Kundenkommunikation und bei der Weiterentwicklung von Produkten. Wer differenzieren kann, spart Ressourcen, erhöht die technische Sicherheit der Prozesse, vermeidet Enttäuschungen und holt aus Technologie das heraus, was sie wirklich leisten kann.
Technologie
via ZDNet.de https://www.zdnet.de/
August 3, 2025 at 06:54PM
