Center for Advanced Studies LMU (CAS)
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Next Generation AI

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) sind schon jetzt nicht mehr aus unserer Lebenswelt wegzudenken: Sie reichen vom autonomen Fahren über Spracherkennung bis hin zum Gesundheitssektor. Gleichzeitig verändern moderne, typischerweise datengetriebene KI-Methoden fast alle Wissenschaften und lösen oft klassische Methoden als state of the art ab. In der Konsequenz ist so gut wie jedes aktuelle Forschungsgebiet auch von Forschungsfragen im Bereich der KI betroffen.

Allerdings ist der Großteil der KI-Forschung rein empirisch getrieben und es mangelt an einer umfassenden theoretischen Fundierung, die beispielsweise grundlegende methodische Entscheidungen reflektiert. Gleichzeitig bleiben auch die Grenzen dieser Methoden oft ungeklärt. Ausgelotet werden müsste zudem, wie KI-basierte Methoden optimal mit klassischen Methoden kombiniert werden können.

Derzeit lassen sich weltweit zwei grundlegende Strömungen der KI-Forschung identifizieren: Auf der einen Seite werden die neuesten Methoden adaptiert und auf unterschiedlichste wissenschaftliche Bereiche angewandt. Auf der anderen Seite versuchen Forscher/innen, die oben genannten methodisch-theoretischen Probleme anzugehen und die nächste Generation der künstlichen Intelligenz zu entwickeln. Auch an der LMU München sind beide Richtungen prominent vertreten: siehe https://www.lmu.de/ai. Beide Ausrichtungen der KI-Forschung erfordern hochgradig interdisziplinäre Anstrengungen und sind überdies eng untereinander verknüpft.

Ziel des CAS-Schwerpunktes ist es daher, eher methodisch/theoretische mit eher anwendungsorientierten Wissenschaftler/innen über alle Fakultäten hinweg zu vernetzen. Dabei konzentriert sich die Arbeitsgruppe des Schwerpunktes auf die folgende zentralen Problemstellungen:

  1. KI und Ungewissheit
  2. KI und Domänenwissen
  3. Grenzen der KI
  4. Soziale Aspekte der KI (Erklärbarkeit, Fairness, etc.)

Sprecherin

Arbeitsgruppe

Wissenschaftlicher Beirat

  • Prof. Dr. Ruth Bielfeldt
    (Klassische Archäologie, Fakultät für Kulturwissenschaften, LMU)
  • Prof. Dr. Christof Breitsameter
    (Moraltheologie, Katholisch-Theologische Fakultät, LMU)
  • Prof. Dr. Stefan Feuerriegel
    (Künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen, Fakultät für Betriebswirtschaft, LMU)
  • Prof. Dr. Stephan Hartmann
    (Wissenschaftstheorie, Fakultät für Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft, LMU)
  • Prof. Dr. Heiner Igel
    (Geophysik, Fakultät für Geowissenschaften, LMU)
  • Prof. Dr. Michael Ingrisch
    (Clinical Data Science in Radiology, LMU Klinikum)
  • Prof. Dr. Alexander Keller
    (Zelluläre und Organismische Netzwerke, Fakultät für Biologie, LMU)
  • Prof. Dr. James Kirby
    (Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften, LMU)
  • Prof. Dr. Hubertus Kohle
    (Kunstgeschichte, Fakultät für Geschichts- und Kunstwissenschaften, LMU)
  • Prof. Dr. Frauke Kreuter
    (Statistics and Data Science in Social Sciences and the Humanities, Fakultät für Mathemathik, Informatik und Statistik, LMU)
  • Prof. Dr. Christian List
    (Mathematische Philosophie, Fakultät für Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft, LMU)
  • Dr. Julian Müller
    (Allgemeine Pädagogik, Fakultät Humanwissenschaften, Otto-Friedrich-Universität Bamberg)
  • Prof. Dr. Björn Ommer
    (KI und Kulturanalytik, Fakultät für Geschichts- und Kunstwissenschaften sowie Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik, LMU)
  • Prof. Dr. Monika Schnitzer
    (Komparative Wirtschaftsforschung, Volkswirtschaftliche Fakultät, LMU)
  • Prof. Dr. Jochen Weller
    (Physical Cosmology, Fakultät für Physik, LMU)
  • Prof. Dr. Mark A. Zöller
    (Deutsches, Europäisches und Internationales Strafrecht und Strafprozessrecht, Wirtschaftsstrafrecht und das Recht der Digitalisierung, Juristische Fakultät, LMU)

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