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

Abstract

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/kandinskypatterns, 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.

Barriers to the Use of Artificial Intelligence in the Product Development – A Survey of Dimensions Involved

“…Human intelligence is intuitive and has advantages in flexibility and transfer, empathy and creativity, whereas machine intelligence has advantages in consistency, speed, efficiency, and pattern recognition (Dellermann et al, 2019). Human intelligence as such is also more reliable and robust against catastrophic errors (Holzinger and Müller, 2020). In terms of the perfect composition of system intelligence in specific business processes, there are no sound scientific results.…”