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Künstliche Intelligenz : Deep Learning alleine reicht nicht

  • -Aktualisiert am

Wolfgang Wahlster ist seit mehr als 40 Jahren KI-Forscher und war Vorstandsvorsitzender des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Bild: Lorenzo Petrantoni

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie unserer Zeit. Um noch weiter zu kommen, ist eine neue Generation von KI-Systemen nötig. Ein Gastbeitrag.

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          Intelligentes Verhalten von Menschen beruht ohne Zweifel auf deren Wissen. Der Wissenserwerb wiederum basiert vor allem auf drei Komponenten: dem Lernen aus Beobachtungsdaten, der Lektüre von Lehrbüchern und Fachliteratur sowie dem Dialog mit Lehrenden und erfahrenen Experten.

          Trotz aller Erfolge der Künstlichen Intelligenz (KI) in der stark verbesserten Mustererkennung von Bildern, Sprache und Anomalien beispielsweise in Maschinendaten oder in Finanzdaten mit Hilfe des maschinellen Lernens über Massendaten wurde in den letzten beiden Jahren verstärkt der Ruf nach neuen, disruptiven KI-Ansätzen für den Wissenserwerb laut, die über das aktuelle Deep Learning auf der Basis mehrschichtiger neuronaler Netze deutlich hinausgehen.

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