Diskussion zum Artikel "Das Problem von Uneinigkeiten: Vertiefung der Erklärbarkeit von Komplexität in der KI"

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Neuer Artikel Das Problem von Uneinigkeiten: Vertiefung der Erklärbarkeit von Komplexität in der KI :

Tauchen Sie ein in das Herz des Rätsels der Künstlichen Intelligenz und navigieren Sie mit uns durch die turbulenten Gewässer der Erklärbarkeit. In einem Bereich, in dem Modelle ihr Innenleben verbergen, enthüllt unsere Untersuchung das „Uneinigkeitsproblem“ (disagreement problem), das in den Korridoren des maschinellen Lernens widerhallt.

Diese Uneinigkeit (disagreement) ist ein offenes Forschungsgebiet in einem interdisziplinären Bereich, der als „Erklärbare Künstliche Intelligenz“ (Explainable Artificial Intelligence, XAI) bekannt ist. Die Erklärbare Künstliche Intelligenz versucht uns zu helfen, zu verstehen, wie unsere Modelle zu ihren Entscheidungen kommen, aber leider ist das alles leichter gesagt als getan. 

Wir alle wissen, dass die Modelle für maschinelles Lernen und die verfügbaren Datensätze immer größer und komplexer werden. Tatsächlich können die Datenwissenschaftler, die Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln, das Verhalten ihres Algorithmus nicht für alle möglichen Datensätze genau erklären.  Die Erklärbare Künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) hilft uns, Vertrauen in unsere Modelle aufzubauen, ihre Funktionalität zu erklären und zu überprüfen, ob die Modelle für den Einsatz in der Produktion bereit sind. So vielversprechend das auch klingen mag, dieser Artikel wird dem Leser zeigen, warum wir keiner Erklärung, die wir von einer Anwendung der Explainable Artificial Intelligence-Technologie erhalten, blind vertrauen können. 

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana