Die Entwicklungen in der K\u00fcnstlichen 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 k\u00f6nnen. Diese datenbasierten KI-Ans\u00e4tze haben jedoch auch ihre Einschr\u00e4nkungen. Einerseits ben\u00f6tigen sie viel Ressourcen f\u00fcr 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 zur\u00fcckgreifen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Hier kommt die hybride KI ins Spiel. Diese vereint datenbasierte KI-Ans\u00e4tze 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 erkl\u00e4rt. Dabei zeigt sich, dass datenbasierte Ans\u00e4tze zwar spezifische Aufgaben bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen, aber oft an ihre Grenzen sto\u00dfen. Hier k\u00f6nnen wissensbasierte KI-Verfahren in Kombination L\u00f6sungen bieten. Die hybride KI erm\u00f6glicht es, bereits vorhandenes Wissen in den Lernprozess einzubeziehen und somit den Ressourcenbedarf zu reduzieren.<\/p>\n
Die Professorin f\u00fcr Angewandte Informatik an der Otto-Friedrich-Universit\u00e4t Bamberg, Ute Schmid, betont, dass hybride KI-Systeme nicht nur robuste Modelle erm\u00f6glichen, sondern auch die Transparenz erh\u00f6hen. Im Gegensatz zu rein datenbasierten Ans\u00e4tzen lassen sich bei der hybriden KI die Ergebnisse besser nachvollziehen und m\u00f6gliche Verzerrungen in den Datens\u00e4tzen vermeiden. Zudem erm\u00f6glicht die hybride KI die nahtlose Integration menschlichen Wissens, was in sensiblen Anwendungsbereichen von gro\u00dfer Bedeutung ist.<\/p>\n
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 k\u00f6nnen hier effektive L\u00f6sungen geschaffen werden, die sowohl robust als auch transparent sind.<\/p>\n
Allerdings bringt der Einsatz von hybrider KI auch einige Herausforderungen mit sich. Es fehlen beispielsweise noch Richtlinien f\u00fcr 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.<\/p>\n
Das Magazin „KI Kompakt“ bietet einen pr\u00e4gnanten \u00dcberblick \u00fcber die neuesten Entwicklungen im Bereich K\u00fcnstliche 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 Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p>\n
Die Plattform Lernende Systeme fungiert als Netzwerk von Fachleuten, die sich mit K\u00fcnstlicher Intelligenz besch\u00e4ftigen. Sie vereint bestehendes Expertenwissen und f\u00f6rdert den interdisziplin\u00e4ren Austausch und den gesellschaftlichen Dialog. Ziel ist es, Deutschland als f\u00fchrenden Anbieter von vertrauensw\u00fcrdiger KI zu etablieren und diese Schl\u00fcsseltechnologie weitreichend in Wirtschaft und Gesellschaft zu nutzen.<\/p>\n
Die hybride KI bietet vielversprechende M\u00f6glichkeiten, um Sicherheit und Transparenz in KI-Systemen zu steigern. Durch die Kombination von datenbasierten Ans\u00e4tzen mit menschlichem Wissen k\u00f6nnen 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.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Hybride K\u00fcnstliche Intelligenz + Datengetriebene KI + Wissensbasierte KI<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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