Was bedeutet Künstliche Intelligenz (KI)? Was heißt Maschinelles Lernen (ML)?
GiroWeb erklärt:
KI für künstliche Intelligenz (englisch AI für Artificial Intelligence) und maschinelles Lernen (ML) gehören zu den einflussreichsten Technologien der Gegenwart. Beide Technologien haben das Potenzial, unsere Arbeit und unseren Alltag grundlegend zu verändern. Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, auf Basis intelligenter Software menschenähnliches Denken und Verhalten zu imitieren und zu automatisieren. Solche KI-Systeme sind vielseitig einsetzbar, zum Beispiel in der Spracherkennung, der Bilderkennung, der Entscheidungsfindung und der Robotik.
Die KI-Technologie nutzt komplexe Algorithmen und Modelle, um Daten zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Analyse zu treffen. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Fähigkeit von Maschinen bezieht, aus Erfahrungen zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Hierbei werden Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Bestärkendes Lernen.
Beim überwachten Lernen wird das System mit Beispielen trainiert, die bereits gekennzeichnet sind. Das heißt, dass die Eingabedaten mit den erwarteten Ausgabedaten versehen sind. Das System lernt, Zusammenhänge zwischen den Eingabedaten und den Ausgabedaten zu erkennen, um Vorhersagen für neue Eingabedaten treffen zu können. Ein typisches Anwendungsbeispiel aus dem Bereich der Gemeinschaftsverpflegung ist die automatische Speisenerkennung, bei der die Software durch viele Trainingsvorgänge lernt, welche Bilder bzw. Kameraansichten ein bestimmtes Menü, eine einzelne Speise, eine bestimmte Beilage oder ein Getränk abbilden.
Beim unüberwachten Lernen werden dem System Daten ohne Kennzeichen, also ohne sogenannte Label, zur Verfügung gestellt. Das System lernt, Muster in den Daten zu erkennen, um sie zu gruppieren oder zu segmentieren. Das System kann somit Vorhersagen für neue Daten treffen, die ähnlich zu den Daten sind, mit denen es bereits trainiert wurde.
Beim bestärkenden Lernen wird das System schließlich mit einer Umgebung konfrontiert, in der es Entscheidungen treffen muss, um bestimmte Ziele oder bestimmte Vorgaben zu erreichen. Das System lernt, durch Interaktion mit der Umgebung sowie durch Erfahrung, welche Aktionen zu welchen Ergebnissen führen – und passt sein Verhalten entsprechend automatisch an.
Ein wichtiger Unterschied zwischen der künstlichen Intelligenz KI und dem maschinellen Lernen ML ist, dass KI-Systeme auch ohne ML arbeiten können, zum Beispiel durch die Verwendung von regelbasierten Systemen, wohingegen ML-Systeme immer auf bekannte Erfahrungen angewiesen sind. Generell kann man sagen, dass KI und ML eng miteinander verbunden sind, aber unterschiedliche Ansätze zur Automatisierung von menschenähnlichem Denken und Verhalten darstellen. KI bezieht sich in Theorie und Praxis auf eine breitere Palette von Technologien, die auf maschinellem Lernen aufbauen, um menschenähnliche Entscheidungen und Verhaltensweisen zu automatisieren.
KI als auch ML bieten eine Vielzahl von Vorteilen und Chancen. Einer der größten Vorteile ist die Automatisierung von Prozessen, die früher manuell durchgeführt wurden. KI-Systeme können große Datenmengen schnell und präzise analysieren, wodurch Entscheidungen schneller und genauer getroffen werden können. Dies kann zu Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und einer höheren Produktivität führen. Im Bereich der Betriebsverpflegung können auf diese Weise besonders Bezahlvorgänge an Kassen mit Selbstbedienung durch automatisierte Speisenerkennung beschleunigt, verbessert und zugleich kostengünstiger stattfinden. Ein weiterer Vorteil von KI und ML ist die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen. Durch die Analyse von Daten können KI-Systeme die Bedürfnisse und Vorlieben von Endkunden bzw. die Anforderungen von B2B-Kunden (zum Beispiel Caterern) besser verstehen und die Gestaltung maßgeschneiderter Produkte und Dienstleistungen unterstützen.
In der Gemeinschaftsgastronomie nutzen vor allem überregionale Contract-Caterer künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in größerem Umfang, wobei die meisten Aktivitäten plakativ noch als KI kommuniziert werden. Die KI dieser Catering-Anbieter sammelt immer mehr elektronische Daten über die Gäste und deren digitale Transaktionen in Betriebsrestaurants, Kantinen und Mensen. Die erhobenen Daten werden unter Berücksichtigung zahlreicher Rahmenbedingen (zum Beispiel Jahreszeiten, Wochentage, Wetter, Trends) durch das KI-System analysiert und daraus digitale Strategien für diverse Unternehmensbereiche abgeleitet. Die Optimierung von Effektivität und Effizienz in der Beschaffung, Produktion und Dienstleistung resultiert schließlich in wachsenden Marktvorteilen und teilweise sogar gänzlich neuen Angeboten. Einige Caterer probieren bereits die Nutzung von Robotern aus. Diese erste Generation Küchenroboter soll primär das Küchenpersonal entlasten und Essensgästen auch in Randstunden und im Schichtbetrieb dank Roboter-Küche gastronomische Angebote ermöglichen. Weitere Entwicklungen werden sicherlich folgen.
Mit innovativer KI reduzieren die Gastronomie-Anbieter durch präzise Personalplanung, ressourcenschonenden Wareneinsatz, minimale Lebensmittelentsorgung und effiziente Prozesse einerseits ihre Kosten. Andererseits führen digitale Prozessverbesserungen auf KI-Basis aber auch für die Kunden im Betriebsrestaurant, in der Kantine und in der Mensa zu messbaren Vorteilen. So wird weniger Zeit für die Auswahl der Speisen und Getränke bis zur abgeschlossenen Bezahlung benötigt. Weniger Wartezeit und kürzere Schlangen führen in der Gemeinschaftsgastronomie so zu einer Verlängerung der eigentlichen Essenspausen.
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