DEF.: Hybride KI kombiniert zwei Hauptansätze der Künstlichen Intelligenz: symbolische KI und subsymbolische KI. Symbolische KI bezieht sich auf die Verarbeitung und Manipulation von Symbolen und Regeln, um Wissen darzustellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Subsymbolische KI, wie maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, basiert auf Daten und Mustern, um aus Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
Beispiel: Ein hybrides KI-System könnte in der medizinischen Diagnose eingesetzt werden. Dabei nutzt es symbolische KI, um medizinische Richtlinien und Diagnosekriterien zu verarbeiten, während neuronale Netzwerke (subsymbolische KI) Patientendaten und -historien analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Das System könnte dann eine Diagnose vorschlagen, die auf einer Kombination aus explizitem medizinischen Wissen und erlernten Datenmustern basiert.
Wichtigste Vorteile:
- Kombination von Stärken: Nutzt die Genauigkeit symbolischer KI bei der Regelverarbeitung und die Anpassungsfähigkeit subsymbolischer KI bei der Mustererkennung.
- Verbesserte Interpretierbarkeit: Hybride Systeme können Entscheidungen oft besser erklären, da sie auf nachvollziehbaren Regeln und erkannten Mustern basieren.
- Flexibilität: Sie sind in der Lage, sich an eine Vielzahl von Aufgaben anzupassen, von streng regelbasierten bis hin zu datenintensiven Anwendungen.
- Effizienz: Durch die Kombination beider Ansätze können hybride Systeme effizienter lernen und arbeiten, indem sie die Stärken jedes Ansatzes nutzen.
Zusammenfassung: Hybride KI vereint das Beste aus beiden Welten der Künstlichen Intelligenz – die klare Strukturierung und Regelverarbeitung der symbolischen KI mit der Lernfähigkeit und Flexibilität der subsymbolischen KI. Diese Kombination ermöglicht es, komplexe Probleme effektiv zu lösen, die allein mit einem der beiden Ansätze nur schwer angegangen werden könnten.