Künstliche Intelligenz – Chancen, Risiken, Herausforderungen
Chancen und Risiken automatisierter Mustererkennung und darauf basierender Anwendungen
Dr. Florian Stoffel (polianalytics, Konstanz)
Die automatisierte Erkennung von Mustern in Datenbeständen ist die Grundlage für viele Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, die heutzutage allgegenwärtig geworden sind. Besondere Wichtigkeit kommt dabei Anwendungen wie dem autonomen Fahren oder weitgehend automatischen Systemen zur Entscheidungsunterstützung zu, die unsere Umwelt unmittelbar tangieren und teilweise erhebliches Potential für deren grundlegende Veränderung mit sich bringen. Neben neuen Chancen birgt die Anwendung entsprechender Technologien jedoch auch Risiken, die deren Einsatz zum Gegenstand kritischer Diskussion machen müssen. In diesem Vortrag werden Chancen und Risiken entsprechender Technologien dargestellt und kritisch diskutiert. Den Abschluss bildet ein Einblick in den aktuellen Stand der Forschung im Bereich transparenter, bzw. erklärbarer Methoden zur automatisierten Mustererkennung.