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„Der aktuelle Hype um KI, insbesondere datenintensive Ansätze des maschinellen Lernens, eröffnet viele spannende Forschungsfragen und innovative Anwendungsfelder. Mir ist wichtig, dass KI-Systeme so gestaltet und sozio-technisch eingebettet werden, dass sie menschliche Kompetenzen fördern, erweitern und ergänzen. Dazu ist es seitens der Forschung notwendig, Methoden für erklärendes und interaktives maschinelles Lernen zu entwickeln und für die Anwendung, grundlegendes Verständnis für Daten und Möglichkeiten und Grenzen von KI-Anwendungen zu vermitteln.“ |
Prof. Dr. rer.nat. Ute Schmid ist seit 2004 Professorin für Kognitive Systeme an der Universität Bamberg. Seit mehr als 20 Jahren lehrt und forscht sie im Bereich Künstliche Intelligenz. Sie hat an der TU Berlin Diplome in Informatik sowie Psychologie erworben, zum Dr. rer.nat. promoviert und sich für das Fach Informatik habilitiert. Sie war wissenschaftliche Assistentin im Bereich Methoden der KI an der TU Berlin, Gastwissenschaftlerin an der Carnegie-Mellon University und hat als akademische Rätin im Bereich Intelligente Systeme an der Universität Osnabrück gearbeitet. Ihr Schwerpunkt ist interpretierbares und menschenähnliches (human-level) maschinelles Lernen sowie die Generierung von Erklärungen. In zahlreichen Projekten entwickelt sie Methoden für erklärendes interaktives maschinelles Lernen für Bilddaten im Bereich der medizinischen Diagnose sowie der Qualitätskontrolle in der industriellen Produktion. Sie ist Mitherausgeberin des Handbuchs für Künstliche Intelligenz, das 2021 in der sechsten Auflage erschien. Seit 2020 ist Ute Schmid Mitglied im Direktorium des Bayerischen Instituts für Digitale Transformation (bidt). Sie leitet die Fraunhofer IIS Projektgruppe Comprehensible AI (CAI) und ist Mitglied im Bayerischen KI-Rat. Für ihr Engagement zum Wissenstransfer, insbesondere im Bereich KI wurde sie 2020 mit dem Rainer-Markgraf-Preis ausgezeichnet.