Künstliche Intelligenz – Dorsch

KI - Alles zum Thema Künstliche Intelligenz

SZ Plus Roboterforscher Rafael Hostettler

Unsterblich werden mit Roboy

Rafael Hostettler tüftelt seit Jahren an einem menschlichen Roboter. Seine Pläne sind groß: Roboy soll den Pflegenotstand lösen - und ein Leben nach dem Tod ermöglichen.

Von Lisa Sonnabend (Text und digitale Umsetzung) und Robert Haas (Fotos)

Künstliche Intelligenz aus ökonomischer Perspektive

Wirtschaftsinstitut Duisburger Str. 100, 45479 Mülheim an der Ruhr Gebäude 03

Wirtschaftsinstitut Duisburger Str. 100, 45479 Mülheim an der Ruhr Gebäude 03

Der Forschungsschwerpunkt wurde am 1. Oktober 2020 gegründet und umfasst mittlerweile ein Netzwerk von 15 Professorinnen und Professoren des Wirtschaftsinstituts.

Die Wirtschaftswissenschaften befassen sich mit Unternehmen, Märkten und Ländern. Konkrete betriebliche Fragestellungen zur KI beziehen sich auf die Produktion, das Marketing, das Controlling, die Finanzierung und nicht zuletzt auf den Einfluss auf das Geschäftsmodell eines Unternehmens. Ebenso wird die Diffusion von KI in einzelnen Sektoren wie im Energie- und Wassersektor untersucht. Aus volkswirtschaftlicher Sicht rücken die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, wirtschaftspolitische und gesellschaftliche Fragen in den Fokus.

Aus einer Methode wird eine Alltagserfahrung, sobald diese von Unternehmen flächendeckend eingesetzt wird. Momentan befinden sich Algorithmen auf der Basis von neuronalen Netzen in diesem Stadium der Technologiediffusion. Denn neuronale Netze arbeiten hinter den Webseiten, die sich automatisch übersetzen, hinter der Gesichtserkennung bei der Legitimationsprüfung oder hinter den Computerstimmen in den Call-Centern, die im Kontext reagieren können. Der Forschungsschwerpunkt „Künstliche Intelligenz aus ökonomischer Perspektive“ hat das Ziel, diese Entwicklung wissenschaftlich zu begleiten.

Konferenzankündigung

Begleitend zu dem Forschungsschwerpunkt "Künstliche Intelligenz aus ökonomischer Perspektive" wird im März 2023 eine Konferenz zum Thema KI aus ökonomischer Perspektive an der HRW in Mülheim an der Ruhr stattfinden.

Weitere Informationen finden Sie auf der Homepage oder im Call for Papers.

Künstliche Intelligenz – Dorsch

Künstliche Intelligenz

[engl. artificial intelligence], [KOG], Künstliche Intelligenz stellt in den Vordergrund, Intelligenz in technischen Systemen zu erzeugen, während in der Ps. meist menschliche Intelligenz analysiert werden soll. Hier eine Analogie, um den Unterschied zwischen Synthese und Analyse herauszuarbeiten: Der Ansatz der Kognitiven Ps. gleicht der Aufgabe, aus kleinen Variationen einer fertigen Suppe die Zutaten (z. B. Umwelt- und genetische Einflüsse) und deren Zusammenwirken herauszuschmecken. Die Künstliche Intelligenz als Teildisziplin der Informatik hingegen erprobt systematisch, wie man aus bekannten Elementen intelligentes Verhalten konstruieren könnte (d. h. systemat. «Kochversuche» mit bekannten Zutaten).

Künstliche Intelligenz versteht unter Intelligenz die Fähigkeit, durch effiziente Informationsverarbeitung herausragende Problemlösungen bzw. Anpassungen an die Umwelt zu ermöglichen. Dies kann durch besonders effiziente Algorithmen und Repräsentationsformate geschehen. Zudem ist die geschickte Einbindung von Umweltgegebenheiten vielversprechend, um Rechenaufwand und Speicherplatz zu sparen. Künstliche Intelligenz und Kogn. Ps. haben sich zeitlich und personell überlappend entwickelt. Zunächst stand in der Künstlichen Intelligenz vor allem das Ziel im Vordergrund, die Intelligenz des Menschen auf Maschinen nachzubauen (starke Künstliche Intelligenz). Als Messlatte für Erfolg steht in der starken Künstlichen Intelligenz der Turing-Test. Kann ein Mensch, der per Tastatur über ein Terminalsystem entweder mit einem anderen Menschen oder einem technischen System interagiert, zwischen diesen beiden Interaktionspartnern unterscheiden (z. B.

In der schwachen Künstlichen Intelligenz steht nicht im Vordergrund, menschliche Intelligenz nachzubilden. Stattdessen soll sie für praktisch relevante Teilprobleme effiziente Formen der Informationsverabeitung entwickeln. Sie soll Menschen von ermüdenden Aufgaben befreien (z. B. Handschriftenerkennung zur Sortierung von Briefpost) oder technische Probleme lösen (teilautonome Navigation für Marsroboter wegen langer Funkübertragungszeiten zum Mars).