Wer belegt weltweit Platz 1, wenn es um die beste Universität für Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science geht? (Bild: QS)
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz: Vom Nischenbereich zum Hype
Künstliche Intelligenz ist vor allem durch Tools wie ChatGPT in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Der Chatbot löste Ende 2022 einen wahren Hype um das Thema aus. Mittlerweile gibt es unzählige Tools, die sich für viele Aufgaben einsetzen lassen. Ob Bilderstellung, Videos oder ganze Präsentationen – kaum ein Thema wird nicht mehr von AI (artificial intelligence) tangiert. Dabei reicht die Geschichte der Künstlichen Intelligenz bis in die 1950er Jahre zurück, als Wissenschaftler erstmals den Begriff prägten und an selbstlernenden Maschinen arbeiteten. Erste Programme konnten mathematische Theoreme beweisen, und in den 1960ern entstanden die ersten autonomen Roboter und Experten-Systeme. Der Fortschritt stagnierte jedoch in den 1970ern, da reale Probleme komplexer waren als erwartet. Erst in den 1980ern erlebte die KI-Forschung einen erneuten Aufschwung, unter anderem durch Expertensysteme. Ab den 2010er Jahren trieben exponentielle Rechenleistung und große Datenmengen den KI-Boom voran, was zu Anwendungen wie Sprachassistenten und autonomem Fahren führte.
Generative Künstliche Intelligenz: Ein (Fast) Alleskönner im digitalen Zeitalter
Mit ChatGPT bahnte sich schließlich generative Künstliche Intelligenz ihren Weg. Sie ist eine Art Alleskönner in der digitalen Welt. Sie kann Fragen beantworten, Gedichte verfassen, wissenschaftliche Studien zusammenfassen, Tabellen ausfüllen, Programmcode erstellen und Bilder erzeugen. Diese flexiblen KI-Systeme verändern die Arbeitswelt grundlegend, indem sie Wissensarbeiter bei der Textproduktion, Designer bei Entwürfen und Unternehmen bei der Automatisierung von Routineprozessen unterstützen.
Die Grundlage dieser Systeme basiert auf enormer Rechenleistung, großen Datenmengen und speziellen Algorithmen wie dem Transformer-Modell. Dieses analysiert Wörter nach ihrer Bedeutung und Beziehung zueinander. Mit Hilfe von Deep Learning verbessern sich die KI-Systeme stetig. Neben Wörtern verarbeiten sie auch Pixel, Töne und sogar DNA-Code.
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme Grenzen. Sie liefern Wahrscheinlichkeitsabschätzungen, können jedoch falsche Informationen oder Verzerrungen reproduzieren. Zudem sind Fragen zur Datensicherheit, Urheberrechten und gesellschaftlichen Auswirkungen noch ungeklärt. Die rasante Entwicklung von multimodalen KI-Systemen, die Texte, Bilder und Audio verknüpfen, erfordert Antworten auf diese Herausforderungen, um die Technologie verantwortungsvoll zu nutzen.
Warum die Zukunft der KI in der Ausbildung liegt
Angesichts der rasanten Fortschritte und der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten ist es entscheidend, generative KI-Systeme weiterzuentwickeln und ihre Grenzen zu überwinden. Verbesserungen sind notwendig, um die Zuverlässigkeit der Systeme zu erhöhen, ethische Standards zu wahren und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Eine fundierte Ausbildung in Künstlicher Intelligenz und Data Science wird immer wichtiger, um die nächste Generation von KI-Technologien verantwortungsvoll zu gestalten. Weltweit bieten renommierte Universitäten exzellente Studienprogramme in diesen zukunftsträchtigen Bereichen an. Wo man diese am besten studieren kann, hat Quacquarelli Symonds (QS) analyisert, ein britisches Unternehmen im Bereich Bildung und Auslandsstudium. Hier die Top 10 der besten Unis für KI und Data Science weltweit:
Generative KI – Alleskönner der Künstlichen Intelligenz?
Wie genau das QS World University Ranking nach Fach erstellt wird
Das QS World University Ranking by Subject bewertet akademische Programme anhand von fünf Indikatoren, die zusammen die Leistung in bestimmten Studienbereichen widerspiegeln. Die Erstellung des Rankings erfolgt in mehreren Schritten, in die die verschiedenen Indikatoren einfließen:
- Akademische Reputation: Dieser Indikator basiert auf Befragungen von Wissenschaftlern weltweit. Er zeigt, welche Universitäten in einem bestimmten Forschungsbereich als exzellent gelten. Die Ergebnisse werden nach dem Fachgebiet der Befragten gefiltert, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
- Reputation als Arbeitgeber (Employer Reputation): Dieser Indikator basiert auf der Meinung von Arbeitgebern, die weltweit Absolventen rekrutieren. Die befragten Arbeitgeber geben an, welche Institutionen sie für die Rekrutierung von Absolventen als exzellent erachten und aus welchen Fachbereichen sie bevorzugt rekrutieren.
- Zitationen pro Publikation (Research Citations per Paper): Dieser Indikator verwendet Daten von Elsevier Scopus, einer umfassenden bibliografischen Datenbank, um Forschungsqualität und -einfluss anhand der Zitationshäufigkeit zu messen. Um Verzerrungen zu vermeiden, gibt es für jedes Fachgebiet eine Mindestzahl von Publikationen, die in das Ranking eingehen.
- H-Index: Der H-Index misst die Produktivität und den Einfluss eines Wissenschaftlers oder einer Abteilung einer Universität. Er basiert auf der Anzahl der Publikationen eines Wissenschaftlers und der Häufigkeit, mit der diese in anderen Publikationen zitiert werden.
- International Research Network (IRN): Der IRN-Index bewertet, inwieweit Einrichtungen in der Lage sind, die geografische Vielfalt ihres internationalen Forschungsnetzwerks durch nachhaltige Forschungspartnerschaften mit anderen Hochschulen zu diversifizieren.
Der Autor: Dr. Martin Large
Aus dem Schoß einer Lehrerfamilie entsprungen (Vater, Großvater, Bruder und Onkel), war es Martin Large schon immer ein Anliegen, Wissen an andere aufzubereiten und zu vermitteln. Ob in der Schule oder im (Biologie)-Studium, er versuchte immer, seine Mitmenschen mitzunehmen und ihr Leben angenehmer zu gestalten. Diese Leidenschaft kann er nun als Redakteur ausleben. Zudem kümmert er sich um die Themen SEO und alles was dazu gehört bei all-electronics.de.