Hybride KI bezeichnet einen Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz, der verschiedene Methoden und Techniken kombiniert, um komplexe Aufgaben zu lösen. Im Gegensatz zu reinen KI-Systemen, die oft auf eine spezifische Technologie wie neuronale Netze oder symbolische Logik setzen, zielt Hybride KI darauf ab, die Stärken unterschiedlicher Ansätze zu bündeln. Dies ermöglicht es, sowohl datengetriebene als auch wissensbasierte Problemlösungen zu integrieren.
Ein typisches Beispiel für Hybride KI ist die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und symbolischer AI. Während maschinelles Lernen auf großen Datensätzen trainiert wird, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, basiert symbolische AI auf expliziten Regeln und logischen Schlussfolgerungen. Durch die Integration dieser beiden Ansätze können Systeme entwickelt werden, die sowohl die Fähigkeit besitzen, aus Daten zu lernen, als auch explizites Wissen nutzen, um Entscheidungen zu treffen.
Hybride KI findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der natürlichen Sprachverarbeitung, der Bilderkennung oder der Entscheidungsfindung. Ein Beispiel hierfür ist die Kombination von neuronalen Netzen mit Expertensystemen. Neuronale Netze können dabei genutzt werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen, während Expertensysteme auf der Grundlage von Regeln und logischen Strukturen Entscheidungen treffen.
Die Vorteile von Hybrider KI liegen in ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Durch die Kombination verschiedener Techniken können Systeme entwickelt werden, die robuster, präziser und effizienter sind als rein monotechnologische Lösungen. Gleichzeitig können sie besser auf spezifische Anforderungen zugeschnitten werden, was sie besonders attraktiv für die Lösung komplexer Probleme macht.