What is Explainable Artificial Intelligence (XAI)?
Eine neue Designgrenze im Bereich des maschinellen Lernens
Da intelligente Algorithmen, künstliche Intelligenz und Anwendungen des maschinellen Lernens Einzug in unser tägliches Leben halten, sind sie nicht mehr nur Konzepte, sondern eine wachsende Realität. Von Gesichtserkennung und autonomen Fertigungsmaschinen bis hin zu personalisierten Social-Media-Algorithmen und intelligenten Website-Chatbots sind diese KI-basierten Systeme zur Norm geworden. Eine Vielzahl von Branchen wie Bildung, Gesundheitswesen, Behörden, Gastgewerbe und Fertigung sind zunehmend auf diese Systeme angewiesen, von der Betriebsebene bis hin zum Marketing.
Die meisten Innenabläufe dieser KI-Systeme sind jedoch in einer sogenannten Blackbox gesichert. Das heißt, die Ein- und Ausgänge sind bekannt, aber das Wie und Warum solcher Entscheidungen getroffen wird, ist uns Menschen, die wir sie nutzen, unklar. Dies gilt insbesondere für Anwendungsfälle, in denen es sich um einen Deep-Learning-Prozess handelt, bei dem die Maschine mit zunehmender Nutzung intelligenter wird und mehr Daten eingehen, wodurch ein neuronales Netzwerk entsteht, das im Laufe der Zeit immer komplexer wird. (Stellen Sie es sich wie ein menschliches Gehirn vor!)
Das vergangene Jahrzehnt hat uns gezeigt, wie leistungsfähig KI sein kann. Parallel zu diesem Wahnsinn gab es eine zunehmende Sorge um die Sicherheit und die Ethik rund um KI im Allgemeinen. Wir wissen, dass sie mächtig ist, aber wie mächtig kann sie sein? Diskriminiert es? Sind die Schlussfolgerungen vertretbar? Warum sollten wir ihm vertrauen?
Das Innenleben dieser virtuellen digitalen Köpfe zu kennen und zu verstehen, ist von größter Bedeutung. Der Mangel an Erklärbarkeit und Argumentation behindert unsere Fähigkeit, diesen KI-Systemen zu vertrauen. Schließlich sind wir es, die es gebaut haben. Warum sollten wir es nicht verstehen wollen?
Mit Explainable AI (XAI) Transparenz in der KI schaffen
Um der wachsenden Besorgnis über die Transparenz von Algorithmen des maschinellen Lernens Rechnung zu tragen, wurde mit der EU-Datenschutz-Grundverordnung im Jahr 2018 eine Klausel zum Recht auf Erklärung eingeführt. Gleichzeitig bemüht sich auch die US-amerikanische Defence Advanced Research Project Agency (DARPA) darum, erklärbare KI-Lösungen zu erforschen und zu produzieren , damit die KI-Blackbox in Zukunft transparenter werden kann.
Was zielt Explainable AI (XAI) darauf ab?
Kurz gesagt, zielt XAI darauf ab:
- Erstellen Sie besser erklärbare Modelle, die eine Überprüfung und Rückverfolgbarkeit der von den KI-Systemen ausgeführten Aktionen ermöglichen.
- Gibt menschlichen Benutzern die Möglichkeit, KI-Aufgaben und Entscheidungsschleifen bei jedem Schritt zu stoppen und zu steuern.
- Bereitstellung eines transparenten Berichts und einer Begründung für menschliche Benutzer, wie und warum bestimmte Schlussfolgerungen gezogen werden, damit wir Menschen den Prozess verstehen und ihm angemessen vertrauen können.
Erklärbare KI im Kontext von Geschäftsdaten
Da wir hier alle verrückt nach Datenvisualisierung sind, sollten wir ein wenig darüber nachdenken, wie XAI auf uns zutreffen würde, oder?
Mit automatisierten Grafiken, intelligenten Dashboards und Datenanalysen, die Teil der täglichen Entscheidungsfindung im Betrieb sind, würden kluge und kritische Führungskräfte oft fragen:
Was ist die Grundlage dieser Vorhersage?
Welche Faktoren spielen eine Rolle, um zu dieser Prognoseschlussfolgerung zu gelangen?
Was sind die Parameter für Erfolg und Misserfolg bei dieser empfohlenen Vorgehensweise?
Warum sollte diese taktische Botschaft eher die Buyer Persona A ansprechen als die Buyer Persona B?
Die Bemühungen zur Visualisierung neuronaler Netze reichten von einfacheren Formen wie Entscheidungsbäumen bis hin zu komplexeren Formen wie der Organisation von Daten auf der Grundlage der Netzwerktopologie, der Sequenzierungslogik, die im Laufe der Zeit verstärkt wird, und Berechnungen gegen vergangene Ergebnisse und Faktoren des aktuellen Zustands. Vor diesem Hintergrund befindet sich die Erforschung von XAI, insbesondere im Hinblick auf Deep Learning, noch in einem sehr frühen Stadium. Am besten glauben wir jedoch, dass in naher Zukunft ausreichende Fortschritte erzielt werden, damit wir, die menschlichen Nutzer, sowohl Leistung als auch Genauigkeit haben können, da der Einsatz von KI in unserem Leben immer tiefgreifender wird.
Designer mit Erfahrung in XAI
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