Der Begriff „Forschungstyp“ bezieht sich auf die Klassifizierung von Forschungsansätzen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Er beschreibt die verschiedenen Arten und Ziele, die Forscher und Entwickler bei der Erforschung und Entwicklung von KI-Technologien verfolgen. Die Unterscheidung zwischen verschiedenen Forschungstypen hilft dabei, die Komplexität des Themas zu strukturieren und die unterschiedlichen Herausforderungen und Chancen in der KI-Forschung besser zu verstehen.
Ein zentraler Forschungstyp in der KI ist die grundlegende Forschung (basic research). Diese konzentriert sich auf das Verständnis grundlegender Prinzipien und Mechanismen der künstlichen Intelligenz. Dazu gehören beispielsweise die Entwicklung neuer Algorithmen, die Erforschung von neuronalen Netzen oder die Untersuchung von maschinellen Lernmethoden. Die grundlegende Forschung zielt darauf ab, langfristige wissenschaftliche Fortschritte zu ermöglichen, auch wenn die praktische Anwendung noch nicht unmittelbar sichtbar ist.
Ein weiterer wichtiger Forschungstyp ist die angewandte Forschung (applied research). Im Gegensatz zur grundlegenden Forschung steht hier die praktische Anwendung von KI-Technologien im Vordergrund. Diese Forschung richtet sich auf konkrete Probleme oder Anwendungsbereiche, wie beispielsweise die Entwicklung von Empfehlungssystemen, die automatische Sprachübersetzung oder die Steuerung autonomer Systeme. Die angewandte Forschung zielt darauf ab, existierende Technologien zu optimieren und neue Anwendungsmöglichkeiten zu erschließen.
Neben diesen beiden Hauptkategorien gibt es auch spezialisierte Forschungstypen, wie die evaluative Forschung, die sich mit der Bewertung und Validierung von KI-Systemen beschäftigt, oder die interdisziplinäre Forschung, die KI mit anderen Disziplinen wie Medizin, Finanzen oder Robotik verbindet.
Die Kenntnis der verschiedenen Forschungstypen ist entscheidend, um die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien zielgerichtet und effizient voranzutreiben. Sie ermöglicht es Forschern und Entwicklern, ihre Ressourcen optimal einzusetzen und die richtigen Strategien für die Lösung komplexer Probleme zu wählen.