Am 28. Juni 2025 wird das Sommersemesterprogramm der Samstagsuniversität der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Rostock feierlich eröffnet. Professor Roger Labahn wird in seinem Vortrag die mathematischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) beleuchten. Das Hauptziel dieses Vortrags ist es, den Zuhörern ein besseres Verständnis der Mathematik hinter den Algorithmen des maschinellen Lernens zu vermitteln. Dabei wird insbesondere auf die Funktionsweise der neuronalen Netzwerke eingegangen, die eine Schlüsseltechnologie der modernen KI darstellen. Uni Rostock berichtet, dass der Vortrag um 11:00 Uhr im Hörsaal 1 der Physik, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Rostock, stattfinden wird.
Die Vorträge richten sich an ein breites Publikum, das Interesse an Naturwissenschaften hat, und sie sind so gestaltet, dass sie allgemeinverständlich sind. Dies ist besonders wichtig, um die komplexen Themen der KI einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Das Sommerprogramm wird mit einem weiteren Vortrag von Prof. Dr. Oliver Kühn am 5. Juli 2025 abgeschlossen, der sich mit dem Thema „Lassen Sie uns über Nanoplastik reden!“ befasst. Interessierte können sich bei Fragen direkt an Professor Labahn wenden.
Einblicke in die Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff, der eine Vielzahl von Technologien und Disziplinen umfasst. Maschinelles Lernen ist dabei eine Schlüsselkomponente, die es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Wie Fraunhofer IKS erklärt, basieren neuronale Netze, ein bedeutendes Teilgebiet des maschinellen Lernens, auf den Verbindungen von Nervenzellen im menschlichen Gehirn. Diese künstlichen neuronalen Netze bestehen aus Datenknoten, die durch gewichtete Verbindungen miteinander verknüpft sind. Durch wiederholte Datenpräsentationen wird das Netz trainiert, sodass es die Daten präziser kategorisieren kann.
Neuronale Netze können eine Vielzahl von Schichten aufweisen – je mehr Schichten, desto komplexer die Probleme, die sie lösen können. Diese tiefen neuronalen Netze, bekannt als „Deep Neural Networks“, sind in der Lage, durch „Deep Learning“ beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Sie kommen häufig in Anwendungen wie der Bilderkennung und beim Textverständnis zum Einsatz. Das bedeutet, dass KI-Systeme über immer leistungsfähigere Algorithmen verfügen, um aus großen Datenmengen Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Die Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz
Obwohl die Fortschritte der KI vielversprechend sind, bleibt es eine Herausforderung, dass bestehende Systeme oft auf spezifische Aufgaben beschränkt sind, was als „schwache KI“ bezeichnet wird. Der Übergang zu „starker KI“ oder potenzieller Superintelligenz ist derzeit noch nicht realisierbar. Auch im Rahmen des Wissenschaftsjahres 2019 wurden die Chancen und Herausforderungen der KI untersucht, was das Bewusstsein für deren vielschichtigen Natur schärfte. Laut einem Artikel von Fraunhofer IAO sind KI-Anwendungen schon heute in vielen Bereichen zu finden, von digitalen Assistenten zu bildverarbeitenden Systemen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Vortrag von Professor Labahn am 28. Juni eine hervorragende Gelegenheit bietet, Einblicke in die mathematischen Grundlagen der KI und deren Anwendungsmöglichkeiten zu erhalten. Die Teilnahme an solchen Veranstaltungen fördert nicht nur das Verständnis für eine der bedeutendsten Technologien unserer Zeit, sondern regt auch zur Diskussion über deren zukünftige Entwicklung und Herausforderungen an.
