Uni Stuttgart und IBM pushen KI-Forschung

Uni Stuttgart IBM KI Forschung

KI auf dem Vormarsch: Universität Stuttgart wird erster europäischer Standort im IBM AI Horizons Network – zur Entwicklung automatisierter Schnittstellen zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten.
Gemeinsame Sache machen der US-Tech-Dino IBM und die Universität Stuttgart: Die Uni tritt als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network bei. Im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation soll die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen vorangetrieben werden.

Uni Stuttgart vorne dabei bei KI Forschung

Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und Promovierenden, das von IBM ins Leben gerufen wurde, um in einer Reihe von Forschungsprojekten und Experimenten die Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, maschineller Sprachverarbeitung und verwandter Technologien gemeinsam voranzubringen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind weltweit bereits über 80 wissenschaftliche Arbeiten aus dem Netzwerk veröffentlicht worden.

Fast täglich interagieren wir mit Chatbots, die mittlerweile eine nutzerfreundliche Schnittstelle zu Informationsquellen und unterschiedlichen Diensten darstellen. Egal, ob Fragen zu Versicherungsleistungen, dem Bearbeitungsstand eines Darlehens oder bei der Paketverfolgung – die meisten dieser Interaktionen sind Frage- und Antwortszenarien, die sich innerhalb eines gegebenen Kontexts mit maschineller Sprachverarbeitung umsetzen lassen (auf Englisch Natural Language Processing/NLP).

IBM KI Forschung im Fokus

Eines der langfristigen Ziele der KI-Forschungs-Community ist es, NLP so weiter zu entwickeln, dass künstliche Intelligenz zukünftig in der Lage ist, menschliche Kommunikationen und Interaktionen so gut zu interpretieren, dass Systeme eigenständig und kontextuabhängig Antworten auf Anfragen formulieren können. Diese Entwicklungsstufe wird als Natural Language Understanding (NLU) bezeichnet.

KI-Systeme geben  Antworten Dank KI Forschung

Dank NLU könnten KI-Systeme zukünftig Antworten basierend auf der Analyse von Kontextinformation geben. Beispielsweise könnte ein Sprachassistent auf einem mobilen Gerät aus GPS-Informationen nicht nur auf die Relevanz bestimmter Ortsbezeichnungen schließen, sondern darauf, dass die Umgebung die Nutzerin zu einem inhaltlichen Themenwechsel inspiriert („Haben wir in dieser Gegend Partnerbetriebe im Bereich Logistik?“). Um das zu erreichen, müssen Wissenschaftler noch eine Reihe von Herausforderungen bewältigen.

Darunter die Entwicklung einer Schnittstelle zwischen unstrukturierten Daten wie mündlichen Äußerungen aber auch Tweets und Kommentaren in sozialen Medien auf der einen Seite und strukturierten Daten auf der anderen Seite, wie sie in Tabellen oder Datenbanken vorliegen.

Die Entwicklung einer solchen Schnittstelle zwischen Sprache und strukturiertem Wissen ist das Ziel des dreijährigen Kooperationsprojekts mit dem Titel “Language-Knowledge Interaction” (Interaktion zwischen Sprache und Wissen) zwischen dem Institut für maschinelle Sprachverarbeitung der Universität Stuttgart und IBM Research Europe.

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