Mainzer, KlausKlein, MaikeKrupka, DanielWinter, CorneliaWohlgemuth, Volker2023-11-292023-11-292023978-3-88579-731-9https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43206Um Zukünfte zu gestalten, fordert dieser Artikel ein Innovationsportfolio von IT- und KI- Technologien, die als Basis-, Brücken- und Zukunftstechnologien aufeinander abgestimmt sind [M23]. Wie ein Portfolio von Aktien ist auch ein Innovationsportfolio dynamisch und muss ständig gestaltet werden. Methodisch wird dazu auf die mathematische Theorie komplexer Systeme und nichtlinearer Dynamik zurückgegriffen, mit der sich komplexe Systeme und Netzwerke in Natur, Wirtschaft und Gesellschaft modellieren lassen. Chaos und Risiken werden auf dieser Grundlage in Frühwarnsystemen abschätzbar und in strategisches Handeln umsetzbar. Ziel ist ein nachhaltiges Innovationsportfolio (3.), in dem hybride KI mit symbolischer KI und subsymbolische KI des Machine Learning (3.1), hybrides Computing mit klassischem Computing und Quantencomputing (3.2), Hybridrechner mit Analogrechner und Digitalcomputer (3.3), hybride Robotik bzw. Embodied Robotik („Embodied Mind“) mit analoger Robotik und digitaler Robotik (3.4) und neurobiologisch orientiertem Computing (3.5) verbunden werden. Eine große Herausforderung für die Zukunft ist die Sicherung dieser Technologien durch Verifikation und Erklärbarkeit [MK22].deZukunftstechnologienInnovationsportfoliohybride KIMachine learningQuantencomputingneuromorphes Rechnenanaloges Rechnensymbolische KIsubsymbolische KIstatistisches Lernenkausales LernenVerifikationText/Conference Paper10.18420/inf2023_821617-5468