Hybride KI

Aaron Rudolf

25. September 2024

Was ist Hybride KI?

Das Wort “hybrid” stammt aus dem Lateinischen und bedeutet so viel wie “aus Verschiedenem zusammengesetzt” oder “von zweierlei Herkunft”.
Im Wesentlichen werden also bei hybrider Künstlicher Intelligenz verschiedene Subsysteme für eine optimale Leistungsfähigkeit zusammengefügt.

Hybride KI wird in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, wie beispielsweise in der Medizin, der Robotik, der Sprachverarbeitung und der Bilderkennung, um nur einige Beispiele zu nennen. Sie ist eine vielversprechende Richtung in der KI-Forschung und -Entwicklung, die es sich zur Aufgabe macht, Grenzen einzelner Techniken zu erweitern und die Effizienz und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen weiter zu verbessern.

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Was sind die Bestandteile der hybriden KI?

Die hybride KI kombiniert symbolische KI (auch bekannt als regelbasierte KI) mit nicht-symbolischer KI, wie dem Machine Learning.

Symbolische KI

Symbolische Künstliche Intelligenz stützt sich auf logische Schlussfolgerungen und Semantik. Wissen wird in Form von Regeln und Symbolen, dem Expertenwissen, kodiert, was die Künstliche Intelligenz als Basis für die Entscheidungsfindung nimmt. Dabei ähnelt es menschlichem Denken, indem es in jeder Situation regelbasierte Schlussfolgerungen zieht.

Nicht-symbolische KI

Nicht-symbolische KI (z. B. Machine Learning) hingegen erlernt die Lösungsstrategie anhand von Beispieldaten. Hier findet also ein Training statt. Durch meist große Datensätze lernen die Systeme Regelmäßigkeiten und Muster zu erkennen und erweitern so ständig ihr Wissen.

Zusammenführung in der hybriden KI

Wir haben also auf der einen Seite die regelbasierte bzw. wissensbasierte und auf der anderen Seite die datenbasierte KI. Im hybriden Ansatz werden beide Formen kombiniert genutzt, aber wie soll das funktionieren?

Tatsächlich ergänzen sich beide Ansätze hervorragend, da sie die Schwächen des jeweils anderen Systems ausgleichen. Die symbolische KI ist besonders leistungsstark im logischen Schlussfolgern, während die nicht-symbolische KI vor allem Regelmäßigkeiten gut erkennen und Daten verarbeiten kann.

Ein Beispiel:

Sie setzen ein Customer Relationship Management (CRM) System ein, das zur Verbesserung des Kundenservice verwendet wird.

In diesem Szenario könnte die hybride KI-Anwendung folgendermaßen funktionieren:

1. Kundenserviceanfragen klassifizieren: Ein regelbasiertes Expertensystem könnte die eingehenden Kundenserviceanfragen analysieren und anhand vordefinierter Regeln wie Schlüsselwörtern oder Phrasen kategorisieren. Das hilft dabei, Anfragen schnell in die richtigen Bereiche oder Teams zu leiten.
2. Sprachverarbeitung und Sentimentanalyse: Ein neuronales Netzwerk könnte für die Sprachverarbeitung und Sentimentanalyse eingesetzt werden, um den Ton und das Gefühl der Kundenanfragen zu verstehen. Dadurch könnte das System erkennen, ob ein Kunde frustriert, zufrieden oder neutral eingestellt ist.
3. Antwortgenerierung: Eine Kombination aus symbolischer KI und maschinellem Lernen könnte verwendet werden, um relevante und kontextuell passende Antworten auf Kundenanfragen zu generieren. Dabei würden sowohl die vordefinierten Regeln des Unternehmens als auch die Muster aus vergangenen Kundengesprächen berücksichtigt.
4. Priorisierung und Weiterleitung: Basierend auf der Klassifizierung, Sentimentanalyse und Antwortgenerierung könnte die hybride KI entscheiden, welche Anfragen priorisiert werden müssen und ob bestimmte Anfragen an spezialisierte Teams oder höhere Hierarchieebenen weitergeleitet werden sollten.

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Vorteile der hybriden KI

Dadurch das zwei leistungsstarke Ansätze kombiniert werden, ergeben sich einige Vorteile für Ihr Unternehmen:

• Verbesserte Leistung und Genauigkeit durch die gezielte Nutzung der Stärken verschiedener KI-Techniken
• Flexibilität durch eine Bandbreite verschiedener KI-Techniken, die je nach Anforderungen eingesetzt werden können
• Robuste Lösungen, die widerstandsfähiger gegenüber Ausreißern und unvorhergesehenen Situationen wird
• Bessere Interpretierbarkeit und Transparenz durch Regeln und symbolische Repräsentationen
• Effiziente Datenverarbeitung optimiert den Energieverbrauch, indem die am besten geeigneten Methoden für bestimmte Aufgaben genutzt werden
• Durch die Integration von Symbolen und Regeln kann hybride KI auch dann gute Ergebnisse erzielen, wenn nur begrenzte Trainingsdaten zur Verfügung stehen
• Erweiterte Anwendungsbereiche durch die Kombination von KI-Techniken, wie beispielsweise Diagnose, Planung und Mustererkennung
• Durch die Nutzung vorhandener Ressourcen aus verschiedenen KI-Paradigmen können Unternehmen Innovationen schneller vorantreiben
• Besseres Risikomanagement, da Risiken und Unsicherheiten in komplexen Entscheidungsprozessen besser zu bewerten und zu steuern sind
• Optimierung von Ressourcen, indem effizientere Lösungen für komplexe Probleme genutzt werden können

Fazit

Das Thema Künstliche Intelligenz ist inzwischen schon in vielen Unternehmen angekommen und einige nutzen bereits verschiedene KI-Ansätze zu Ihrem Vorteil. Hybride KI rückt dabei immer mehr in den Vordergrund, da sie die Stärken der symbolischen und nicht-symbolischen KI vereint, um die Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext optimal nutzen zu können. Dabei nutzen Unternehmen Expertenwissen als Grundlage für Regeln und Formeln, um der KI logisches Schlussfolgern anzulernen und Datensätze, um Mustererkennung und Regelmäßigkeiten ausfindig zu machen.
Dieser Ansatz findet heute schon oft in der Medizinbranche in der Diagnostik aber auch in einigen Kundenservicebereichen vieler Unternehmen seine Anwendung und wird dauerhaft weiterentwickelt. Somit entstehen zunehmend immer robustere hybride KI-Systeme.

FAQ

Was ist die hybride KI?

Die hybride KI beschreibt den Zusammenschluss verschiedener KI-Systeme und -Ansätze zur optimalen Nutzung der einzelnen Stärken.

Was kombiniert die hybride KI?

Die hybride KI kombiniert symbolische mit nicht-symbolischer KI. Es werden also regelbasierte und datenbasierte Systeme zusammen genutzt, um Unternehmensprozesse robuster und verlässlicher zu gestalten.

Was sind die Vorteile der hybriden KI?

Hybride KI bietet viele Vorteile für Ihr Unternehmen. Neben robusteren Prozessen ermöglicht sie vor allem effizientere Datenverarbeitung und bessere Ressourcennutzung. Sie können dadurch Ihre Prozesse und deren Ergebnisse besser interpretieren und alles in allem transparenter gestalten. Durch hochwertigere Datenverarbeitung gelingt ebenfalls das Risikomanagement besser.