Künstliche intelligente Systeme spielen in unserer Gesellschaft längst überall eine große Rolle – Apps messen den Puls oder erstellen Playlists, Roboter assistieren im OP, Anbieter von Shopping-Plattformen nutzen sie, um die Vorlieben ihrer Kundschaft vorherzusehen. Mit dem Textroboter ChatGPT sorgt aktuell besonders die sprachbasierte KI für Furore: Jeder und jede kann mühelos selbst ausprobieren, ob sich Aufsätze, Blogposts oder Songs auf diese Weise wirklich besser schreiben lassen.

Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und ist eine der zentralen Zukunftstechnologien. Innerhalb kürzester Zeit analysieren und kombinieren KI-Anwendungen große Datenmengen. Intelligente Systeme übertragen menschliche Fähigkeiten wie Wahrnehmen, Denken, Planen, Lernen, Sprechen oder Handeln auf Maschinen, Roboter oder Softwaresysteme und befähigen sie dazu, Aufgaben und Probleme eigenständig zu bearbeiten und zu lösen – im smarten Haushalt ebenso wie in der vernetzten Fabrik, in der Landwirtschaft oder im Verkehr.

KI ist eine Querschnittstechnologie

Anwendungen, die auf KI basieren, treiben die digitale Transformation voran. Schon heute werden KI-Expertinnen und Experten weltweit händeringend gesucht, der Bedarf wird in den kommenden Jahren weiter steigen. Viele Universitäten und Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) in Deutschland bieten bereits entsprechende Studiengänge an. Als Teilgebiet der Informatik ist Künstliche Intelligenz häufig in Fächer wie Robotik, Computerlinguistik oder Data Science integriert, eigenständige Studiengänge sind noch selten. KI ist eine Querschnittstechnologie, das Studium ist daher in der Regel interdisziplinär ausgerichtet, mit so unterschiedlichen Schwerpunkten wie beispielsweise Mechatronik, Medizin oder Kognitionswissenschaften.

An der Hochschule Karlsruhe (HKA) startet zum Wintersemester 2023/24 der neue Bachelorstudiengang . Er betrachtet KI nicht aus Sicht der Datenverarbeitung, sondern stellt die praktische Anwendung in den Mittelpunkt. Elemente aus der Elektro- und Informationstechnik und dem Maschinenbau sind ebenso Teil des Studiums wie ethische und gesellschaftliche Aspekte. Denn mit dem zunehmenden Einsatz intelligenter Systeme stellen sich auch Fragen nach der Sicherheit und einem verantwortungsvollen Umgang mit der Technik.

Das noch relativ junge Fachgebiet Data Science verbindet die Kerngebiete Informatik, Mathematik und Statistik miteinander und erleichtert mit Hilfe von KI-Methoden Entscheidungsprozesse. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler werten umfangreiche Datensätze aus, generieren aus ihnen Informationen und leiten daraus Handlungsempfehlungen ab. Das können beispielsweise unternehmerische Entscheidungen, Produktempfehlungen oder Hinweise zum Erfolg medizinischer Therapien sein. In Deutschland gibt es mehr als 300 Studiengänge in diesem Fach, an der  beispielsweise, oder an der . Absolventinnen und Absolventen werden in allen Bereichen gebraucht, in der Wirtschaft ebenso wie in der Wissenschaft.

KI-Forschung: Enge Kontakte in die Industrie

ChatGPT ist derzeit ein besonders prominentes Beispiel eines Sprachverarbeitungsmodells aus der Computerlinguistik. Das Studienfach, auch bekannt als Natural Language Processing (NLP), betrachtet und analysiert Sprache mit dem Ziel, Computern das so gewonnene Verständnis von Sprache „beizubringen“. Am Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung der Ludwig-Maximilians-Universität München wird ein Bachelorstudiengang Computerlinguistik mit den vier möglichen Nebenfächern Informatik, Philosophie, „Sprache, Literatur und Kultur“ sowie Deutsch als Fremdsprache (DaF) angeboten. Auch die englischsprachigen  schaffen mit Kursen wie Parsing*, Text­technologie und Grammatikformalismen eine enge Verbindung zwischen den Geistes- und den Naturwissenschaften.

Das Spektrum an Studiengängen, die sich mit den vielfältigen Anwendungsgebieten von KI beschäftigen, ist also groß. Und es wächst stetig weiter. Deutschlandweit forschen hochkarätige KI-Expertinnen und -Experten aus aller Welt an innovativen Entwicklungen in den Schlüsseltechnologien KI und Machine Learning (ML). Deutsche Universitäten arbeiten dabei hochschulübergreifend in Netzwerken zusammen und bündeln beispielsweise in den ihre Stärken. Die drei Graduiertenschulen ELIZA, relAI und SECAI pflegen intensive Kontakte in die Wirtschaft und zu außeruniversitären Forschungseinrichtungen. Unternehmen werden von Anfang an in die Ausbildung mit einbezogen und erleichtern KI-Talenten den Übergang von der wissenschaftlichen Forschung in die Wirtschaft.

*Der Begriff Parsing beschreibt das Zerlegen eines Objektes in seine Einzelteile.