In der heutigen komplexen Technologie-Landschaft ist die künstliche Intelligenz (KI) zu einem integralen Bestandteil unseres Lebens geworden. Doch trotz ihrer vielen Vorteile werden KI-Systeme oft für ihre Opaque und schwierige Verständlichkeit kritisiert.
Einbringen von Transparenz in künstliche Intelligenz ist daher ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme.
Was ist Erklärte KI?
Erklärbare KI bezieht sich auf den Satz an Methoden und Werkzeugen, die verwendet werden, um komplexe KI-Systeme zu interpretieren und verstehen zu machen.
- Methoden:
- Werkzeuge:
Die Notwendigkeit von Erklärbarkeit
Als die KI weiterhin verschiedene Branchen wie Gesundheit und Finanzen erreicht, wird die Notwendigkeit von Erklärlichkeit immer dringlicher.
- Benutzer fordern mehr Einblick in die Entscheidungsfindung durch KI.
- Regulatorische Behörden verlangen Transparenz in künstlich-intelligent gesteuerten Systemen.
Schüsseltechniken der Erklärten KI
- Lokale Interpretierbare Modellunabhängige Erklärungen (LIME): LIME bietet Feature-Wichtigkeitswerte an, die die Bedeutung von Merkmalen in einem Modell erklären.
- SHAP: SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist ein Verfahren zur Erklärung der Entscheidungen eines KI-Modells durch Berechnung der Kontribution jedes Features zu einer Entscheidung.
- Partielle Abhängigkeitspläne: Partielle Abhängigkeitspläne sind eine Visualisierungsmethode, die verwendet wird, um die Beziehungen zwischen Variablen in einem Datenmodell zu visualisieren.
Implementierung von Erklärter KI
Erfolgreiche Implementierung von Erklärter KI ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz. Es wird anerkannt werden, dass XAI nicht nur zur Verbesserung der KI-Systeme, sondern auch zum Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der Menschen beiträgt.
