Autonome Agenten und hybride Systeme - mit Prof. Dr. Frank Passing / Intuitiv AI

Summary


In dieser Folge des Deep Tech Deep Talk spricht Oliver Rößling
mit Professor Dr. Frank Passing über Künstliche Intelligenz (KI)
und deren Anwendung in verschiedenen Branchen. Frank Passing ist
Professor für Machine Learning und KI und Gründer von Intuitive
AI. Sie diskutieren die Entwicklung von KI-Technologien, den
Einfluss der Automobilindustrie auf Franks Karriere und die
Bedeutung von Datenqualität. Sie erläutern auch die Unterschiede
zwischen regelbasierten und datenbasierten KI-Systemen und wie KI
in komplexen Branchen wie Finanzwesen und Compliance eingesetzt
werden kann. Außerdem diskutieren sie die verschiedenen Ansätze
bei der Entwicklung von KI-Modellen und die Bedeutung von
hybriden Systemen. In diesem Teil des Gesprächs geht es um den
Einsatz autonomer Agenten und die Nutzung von künstlicher
Intelligenz (KI) zur Vereinfachung von Arbeitsprozessen. Es wird
diskutiert, wie autonome Agenten Entscheidungen treffen und
handeln können und wie sie in Unternehmen eingesetzt werden
können. Es wird auch über die Autonomie von Agenten und die
möglichen Gefahren und Potenziale diskutiert. Der Einsatz von
kleinen Modellen und die Effizienz von KI werden ebenfalls
angesprochen. Es wird betont, dass der Mensch immer noch die
letzte Entscheidung treffen sollte und dass KI die
Arbeitsprozesse erleichtern kann. Es wird auch über die
Herausforderungen des Wissensmanagements und die Entwicklung
neuer Produkte gesprochen.


Keywords


Deep Tech, Künstliche Intelligenz, Machine Learning,
Automobilindustrie, Datenqualität, Regelbasierte Systeme,
Datenbasierte Systeme, Finanzwesen, Compliance, KI-Modelle,
Hybride Systeme, autonome Agenten, künstliche Intelligenz,
Entscheidungsprozesse, Arbeitsprozesse, kleine Modelle,
Effizienz, Potenziale, Gefahren, Autonomie, Wissensmanagement,
Produktentwicklung


Takeaways


Die Entwicklung von KI-Technologien hat sich in den letzten
Jahren stark verändert und bietet heute viele neue Möglichkeiten.

Datenqualität ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg
von KI-Projekten.

Es gibt Unterschiede zwischen regelbasierten und
datenbasierten KI-Systemen, und beide Ansätze haben ihre Vor- und
Nachteile.

KI kann in komplexen Branchen wie dem Finanzwesen und der
Compliance eingesetzt werden, um Prozesse zu verbessern und
rechtliche Anforderungen zu erfüllen.

Hybride Systeme, die sowohl große Sprachmodelle als auch
spezifische KI-Agenten nutzen, können besonders effektiv sein.
Autonome Agenten können spezifische Arbeitsprozesse vereinfachen
und Entscheidungen treffen.

Der Einsatz von kleinen Modellen kann effizienter sein und
Energie sparen.

Der Mensch sollte immer noch die letzte Entscheidung treffen
und die KI unterstützen.

Es gibt Potenziale und Gefahren bei der Nutzung von autonomen
Agenten und künstlicher Intelligenz.

Das Wissensmanagement und die Entwicklung neuer Produkte sind
wichtige Aspekte bei der Nutzung von KI.



Chapters


00:00 Die Entwicklung von KI-Technologien und ihre
Anwendungsmöglichkeiten


02:56 Die Bedeutung von Datenqualität für KI-Projekte


07:30 Unterschiede zwischen regelbasierten und datenbasierten
KI-Systemen


11:44 KI im Finanzwesen und in der Compliance


17:21 Die Vorteile hybrider KI-Systeme


19:44 Der Einsatz autonomer Agenten zur Vereinfachung von
Arbeitsprozessen


22:03 Die Autonomie von Agenten und die Potenziale und Gefahren


23:54 Effizienz und Energieeinsparung durch den Einsatz kleiner
Modelle


26:13 Die Rolle des Menschen bei der Entscheidungsfindung


29:53 Herausforderungen des Wissensmanagements und der
Produktentwicklung