Künstliche Intelligenz
Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt ein Computerprogramm, das lernen kann ein Problem zu lösen.
Dafür braucht die KI Informationen über ein Problem, häufig Daten genannt, mit denen sie lernen kann.
Während des Lernens oder Trainings wird die KI immer besser darin ein Problem zu lösen. Die KI lernt anhand der Daten wie ein Problem zu lösen ist. Nach einem erfolgreichen Training kann die KI Probleme lösen, die Problemen ähnlich sind, mit denen sie trainiert hat
Daten
Daten sind Informationen, die über irgendetwas, Personen oder Dinge oder Ereignisse gesammelt werden. Diese Daten werden in Datensätzen gesammelt. Datensätze werden mit Statistik ausgewertet und interessante Zusammenhänge aus ihnen geschlussfolgert.
Datensätze können mit KI genutzt werden, sodass die KI Zusammenhänge aus den Daten lernt und das gelernte Wissen nutzt, um beispielsweise Probleme zu lösen oder Worte und Bilder zu generieren.
KI trifft Entscheidungen - für uns
KI findet sich in allen Bereichen des täglichen und beruflichen Lebens. Sie trifft jeden Tag Entscheidungen für uns.
In vielen Fällen entscheidet KI was wir im Internet zu sehen bekommen, wie sich Maschinen verhalten, manchmal sogar ob wir bei der Ärzt:in eine Diagnose erhalten.
KI als Black Box
Heute arbeiten fast alle KIs als so genannte Black Box. Das heißt, die KI funktioniert aber niemand versteht warum und wie; Weder Entwickler: noch Nutzer:innen.
KI macht Fehler
Dabei machen KI Fehler. Je nach Anwendung können Fehler harmlos oder lebensgefährlich sein. Chatbots erfinden falsche Fakten und lügen wie Weltmeister, Bilderkennung versagt und sieht statt einer Person nur den blauen Himmel.
Erklärbarkeit von KI
Eine neue Technologie muss kein Rätsel bleiben und die Black Box einer KI kann geöffnet werden.
Das wissenschaftliche Feld der Erklärbarkeit befasst sich mit der Frage wie eine Black-Box-KI untersucht werden kann, um zu verstehen wie sie funktioniert und wie sie Entscheidungen trifft.
Erklärbarkeits-Methoden können zum Beispiel sichtbar machen, worauf eine KI achtet, wenn sie ein Bild betrachtet und eine Entscheidung trifft.
Diese Methoden können auch aufzeigen, welche Probleme eine KI nur schlecht lösen kann und oft auch warum das der Fall ist.
Mit Erklärbarkeit kann eine KI auf Fehler untersucht werden, um sie zu verbessern. Man kann eine KI damit aber auch auf Fairness untersuchen, beispielsweise ob sie Menschen gleichbehandelt, unabhängig von Hautfarbe oder Geschlecht.