Hybride KI: Daten und Wissen vereint für robuste und erklärbare KI

Die Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Besonders beeindruckend sind die KI-Modelle, die mithilfe von maschinellem Lernen Texte oder Bilder auf Basis riesiger Datenmengen erstellen können. Diese datenbasierten KI-Ansätze haben jedoch auch ihre Einschränkungen. Einerseits benötigen sie viel Ressourcen für das Training, andererseits sind sie oft nicht transparent genug. Gerade in sensiblen Bereichen wie der Medizin ist es wichtig, auf robuste und transparente KI-Systeme zurückgreifen zu können.

Hier kommt die hybride KI ins Spiel. Diese vereint datenbasierte KI-Ansätze mit menschlichem Wissen und verspricht dabei energieeffiziente, robuste und transparente KI-Systeme. Die Plattform Lernende Systeme hat in einer Kurzpublikation die Konzepte und Potenziale der hybriden KI erklärt. Dabei zeigt sich, dass datenbasierte Ansätze zwar spezifische Aufgaben bewältigen können, aber oft an ihre Grenzen stoßen. Hier können wissensbasierte KI-Verfahren in Kombination Lösungen bieten. Die hybride KI ermöglicht es, bereits vorhandenes Wissen in den Lernprozess einzubeziehen und somit den Ressourcenbedarf zu reduzieren.

Die Professorin für Angewandte Informatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Ute Schmid, betont, dass hybride KI-Systeme nicht nur robuste Modelle ermöglichen, sondern auch die Transparenz erhöhen. Im Gegensatz zu rein datenbasierten Ansätzen lassen sich bei der hybriden KI die Ergebnisse besser nachvollziehen und mögliche Verzerrungen in den Datensätzen vermeiden. Zudem ermöglicht die hybride KI die nahtlose Integration menschlichen Wissens, was in sensiblen Anwendungsbereichen von großer Bedeutung ist.

Die hybride KI wird bereits in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Beispielsweise bei der Tumordiagnose, der Vorhersage von Kipppunkten in der Klimaforschung und der Robotik zur Rehabilitation von Schlaganfallpatienten. Durch die Kombination von Daten und Wissen können hier effektive Lösungen geschaffen werden, die sowohl robust als auch transparent sind.

Allerdings bringt der Einsatz von hybrider KI auch einige Herausforderungen mit sich. Es fehlen beispielsweise noch Richtlinien für die Implementierung und Vergleichswerte in der Forschung und Entwicklung von hybriden Systemen. Die Entwicklung solcher Richtlinien erfordert die kooperative Zusammenarbeit von Forschern und Experten aus verschiedenen Fachbereichen.

Das Magazin „KI Kompakt“ bietet einen prägnanten Überblick über die neuesten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz. In Zusammenarbeit mit Experten der Plattform Lernende Systeme werden Potenziale, Risiken und offene Fragen beleuchtet. Die aktuelle Ausgabe behandelt das Thema „Hybride KI: Die Nutzung von kombiniertem Wissen und Daten“ und kann kostenfrei als Download zur Verfügung gestellt werden.

Die Plattform Lernende Systeme fungiert als Netzwerk von Fachleuten, die sich mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen. Sie vereint bestehendes Expertenwissen und fördert den interdisziplinären Austausch und den gesellschaftlichen Dialog. Ziel ist es, Deutschland als führenden Anbieter von vertrauenswürdiger KI zu etablieren und diese Schlüsseltechnologie weitreichend in Wirtschaft und Gesellschaft zu nutzen.

Die hybride KI bietet vielversprechende Möglichkeiten, um Sicherheit und Transparenz in KI-Systemen zu steigern. Durch die Kombination von datenbasierten Ansätzen mit menschlichem Wissen können robuste und transparente Modelle geschaffen werden. Die Plattform Lernende Systeme arbeitet daran, die Potenziale der hybriden KI weiter zu erforschen und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen voranzubringen.

Schlagwörter: Hybride Künstliche Intelligenz + Datengetriebene KI + Wissensbasierte KI

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