SemAI 2022: Workshop für Semantic AI

KI-Ansätze, die auf maschinellem Lernen basieren, werden in allen Sektoren immer beliebter. Die Erfahrung zeigt jedoch, dass KI-Initiativen oft am Fehlen geeigneter Daten oder an der geringen Datenqualität scheitern. Darüber hinaus sind moderne KI-Modelle weitgehend undurchsichtig und leiden unter einem Mangel an Transparenz und Erklärbarkeit.

Semantische KI-Ansätze kombinieren Methoden der statistischen KI und der symbolischen KI, die auf semantischen Technologien wie Wissensgraphen und der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, und integrieren gleichzeitig Mechanismen für erklärbare KI. Semantische KI erfordert technische und organisatorische Maßnahmen, die entlang des gesamten Datenlebenszyklus umgesetzt werden. Während die einzelnen Aspekte der semantischen KI in ihren jeweiligen Forschungsgemeinschaften erforscht werden, hat sich eine dedizierte Gemeinschaft, die sich auf ihre Kombination konzentriert, noch nicht etabliert.

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