Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
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Neuro-Symbolische Algorithmen für erklärbare künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) wird immer wichtiger. Große Sprach-, Bild- und Videomodelle werden immer häufiger als Unterstützung beim Treffen kritischer Entscheidungen eingesetzt. So sind KIs bereits Geschäftsführende oder gar Regierungsberatende und spielen in der Medizin eine wichtige Rolle. Allerdings treten dabei auch Phänomene zutage, die sich negativ auswirken können. So können existierende große Modelle ihre Trainingsdaten zwar treu wiedergeben, erfinden jedoch auch immer wieder Antworten ohne nachvollziehbaren Grund. Man spricht hier vom „Halluzinieren“. Der neue KI-Ansatz von Axel-Cyrille Ngonga Ngomo und seinem Team löst dieses grundlegende KI-Problem.
Gemeinsam haben sie eine neue Familie von neuro-symbolischen Algorithmen entwickelt. Diese ermöglichen neuartige KI-basierte Systeme, die neuronale, zeiteffiziente Ansätze mit symbolischen, dateneffizienten Ansätzen kombinieren. Die daraus entwickelten Systeme berücksichtigen Hintergrundwissen, liefern erklärbare Modelle und entsprechen den Vorgaben zum Datenschutz. Die bereitgestellten Antworten stammen immer aus Daten und sind belegbar. Sie können nicht „halluzinieren“. Gleichzeitig arbeiten die Systeme schneller und ressourcenschonender als bisher eingesetzte Modelle. Die Entwicklung ermöglicht neuartige Produkte und Lösungen in ganz unterschiedlichen Bereichen – von intelligenten Empfehlungsdiensten über datenkonforme Chatbots bis zu erklärbaren Supportsystemen in kritischen Bereichen. Die Innovation hat das Potenzial, neue Märkte entstehen zu lassen und bestehende Märkte grundlegend zu verändern. Geplant ist der Vertrieb des Kernproduktes in Form einer intelligenten Datenbanklösung mit integrierter KI. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo konnte für seine Idee bereits zahlreiche Investorinnen und Investoren, Partnerinnen und Partner sowie Fördernde gewinnen. Die erste Vertriebsphase soll spätestens Anfang 2025 beginnen.
„Unsere Innovation sind rationale KI-Grundmodelle, die nachvollziehbare, domänenspezifische Erklärungen zeit- und energieeffizient generieren können.“
Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
Professor für Data Science an der Universität Paderborn