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30.01.2020 | Schwerpunkt | Ausgabe 1/2020 Open Access

HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 1/2020

Verbinden von Natürlicher und Künstlicher Intelligenz: eine experimentelle Testumgebung für Explainable AI (xAI)

Zeitschrift:
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik > Ausgabe 1/2020
Autoren:
Andreas Holzinger, Heimo Müller

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) folgt dem Begriff der menschlichen Intelligenz, der leider kein klar definierter Begriff ist. Die gebräuchlichste Definition, wie sie in der Kognitionswissenschaft als mentale Fähigkeit gegeben ist, enthält unter anderem die Fähigkeit, abstrakt, logisch und schlussfolgernd zu denken und gegebene Probleme der realen Welt zu lösen. Ein aktuelles Thema in der KI ist es, herauszufinden, ob und inwieweit Algorithmen in der Lage sind, solches abstraktes Denken und Schlussfolgern ähnlich wie Menschen zu erlernen – oder ob das Lernergebnis auf rein statistischer Korrelation beruht. In diesem Beitrag stellen wir eine von uns entwickelte frei verfügbare, universelle und erweiterbare experimentelle Testumgebung vor. Diese „Kandinsky Patterns“ (https://​human-centered.​ai/​project/​kandinsky-patterns, https://​www.​youtube.​com/​watch?​v=​UuiV0icAlRs), benannt nach dem russischen Maler und Kunsttheoretiker Wassily Kandinsky (1866–1944), stellen eine Art „Schweizer Messer“ zum Studium der genannten Problemstellungen dar. Das Gebiet, dass diese Problemstellungen behandelt wird „explainable AI“ (xAI) genannt. Erklärbarkeit/Interpretierbarkeit hat das Ziel, menschlichen Experten zu ermöglichen, zugrundeliegende Erklärungsfaktoren – die Kausalität – zu verstehen, also warum eine KI-Entscheidung getroffen wurde, und so den Weg für eine transparente und verifizierbare KI zu ebnen.

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Literatur
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