{"id":17090,"date":"2022-10-24T09:59:00","date_gmt":"2022-10-24T07:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17090"},"modified":"2022-11-09T10:48:33","modified_gmt":"2022-11-09T09:48:33","slug":"kommentar-warum-ingenieure-erklaerbare-ki-benoetigen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/kommentar-warum-ingenieure-erklaerbare-ki-benoetigen\/","title":{"rendered":"Kommentar: Warum Ingenieure erkl\u00e4rbare KI ben\u00f6tigen"},"content":{"rendered":"
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KI ist f\u00fcr viele immer noch eine „Black Box“. Es braucht deshalb Methoden f\u00fcr erkl\u00e4rbare KI. (Bild: Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Entscheidungstr\u00e4ger in Unternehmen aller Branchen setzen zunehmend auf KI, um heute und in Zukunft wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Doch noch immer herrscht Misstrauen gegen\u00fcber einer \u201eBlack Box\u201c KI, deren Modelle und L\u00f6sungswege f\u00fcr uns Menschen oft nicht mehr nachvollziehbar sind. Dies wird zur Herausforderung, wenn Ingenieure erkl\u00e4ren sollen, wie ihre Modelle funktionieren \u2013 etwa wenn das Modell bestimmten Regulatorien unterliegt oder wenn potenzielle K\u00e4ufer davon \u00fcberzeugt werden sollen.\u00a0<\/p>\n

Was ist Erkl\u00e4rbarkeit von KI?\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Hier kommt erkl\u00e4rbare KI ins Spiel. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Tools und Methoden, die helfen k\u00f6nnen, Entscheidungen von KI-Modellen zu verstehen und etwaige Probleme bei Black-Box-Modellen zu entdecken und beheben zu k\u00f6nnen, wie etwa Voreingenommenheit (Bias) oder eine Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr Manipulationsversuche. Erkl\u00e4rbarkeit ist essenziell, wenn Ingenieure nachweisen m\u00fcssen, dass ein Modell bestimmten Standards oder ISO-Normen entspricht. Es geht aber auch darum, das Vertrauen in KI-Modelle im Allgemeinen zu steigern. \u00a0<\/p>\n

Erkl\u00e4rbarkeit kann Anwendern von KI helfen zu verstehen, wie Machine Learning Modelle zu Vorhersagen kommen. Daf\u00fcr k\u00f6nnen sie zum Beispiel verfolgen, welche Parameter die Entscheidung eines KI-Modells beeinflussen und wie die Einflussnahme aussieht. Doch vor allem bei komplexen Modellen ist dies nicht leicht.\u00a0<\/p>\n

Komplexit\u00e4t vs. Erkl\u00e4rbarkeit\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Deshalb stellt sich die Frage: Warum nutzen wir nicht simplere KI-Modelle? Modelle waren nicht immer komplex. Ein einfaches Beispiel daf\u00fcr ist ein Thermostat, das die Temperatur in einem Raum regelt. F\u00e4llt die Temperatur im Raum unter einen gewissen vorgegebenen Wert, schaltet die Heizung sich an, steigt sie \u00fcber diesen Wert, wird die Heizung wieder abgestellt. Doch was ist mit Parametern wie Tageszeit, B\u00fcronutzung, Strompreisen oder der Wettervorhersage? Wie hoch soll die Heizung eingestellt werden, um wirklich effizient und nachhaltig zu arbeiten? Genauso wie eine moderne Temperaturreglung in Geb\u00e4uden viel mehr Parameter ber\u00fccksichtigt, so haben sich in vielen Bereichen Modelle etabliert, die um ein Vielfaches detaillierter und damit komplexer sind. \u00a0<\/p>\n

Diese komplexen Modelle haben den Vorteil, dass sie in der Regel akkuratere Vorhersagen treffen. So k\u00f6nnen genauere Analysen durchgef\u00fchrt werden, die in bestimmten F\u00e4llen zudem schneller eine Antwort auf gestellte Fragen liefern. Dar\u00fcber hinaus arbeiten Ingenieure mit immer komplexeren Daten wie etwa gestreamten Signalen und Bildern, die direkt von KI-Modellen verarbeitet werden k\u00f6nnen. So kann bei der Modellerstellung wertvolle Zeit gespart werden. \u00a0<\/p>\n

Auch wenn die Komplexit\u00e4t all diese positiven Ver\u00e4nderungen mit sich bringt, wird es doch zunehmend zur Herausforderung, dass Modelle nicht mehr verstanden werden. Ingenieure m\u00fcssen also neue Herangehensweisen entwickeln, um auch komplexe Modelle wieder besser verstehen und Berechnungen nachvollziehen zu k\u00f6nnen. \u00a0<\/p>\n

Methoden f\u00fcr erkl\u00e4rbare KI\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Erkl\u00e4rbare Modelle zu verwenden kann wertvolle Einblicke bieten, ohne dass zus\u00e4tzliche Schritte zum Workflow hinzugef\u00fcgt werden m\u00fcssten. Beispielsweise ist im Falle von Entscheidungsb\u00e4umen oder linearen Modellen die Entscheidungsfindung unmittelbar nachvollziehbar, welche Eigenschaften ein Modell wie beeinflussen.\u00a0<\/p>\n

Um den Einfluss bestimmter Merkmale auf die Entscheidung nachvollziehen zu k\u00f6nnen,\u00a0gibt es bestimmte Methoden. Durch das \u201eFeature Ranking<\/a>\u201c gewinnt man Klarheit, welche Eigenschaften den gr\u00f6ssten Einfluss auf eine Entscheidung haben. Anschliessend muss gepr\u00fcft werden, ob sich der Einfluss eines Merkmals \u00e4ndert, wenn dieses unterschiedliche Werte annimmt.\u00a0<\/p>\n

Eine andere Methode ist LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations). Hier wird versucht, sich in der Umgebung eines bestimmten Datenpunkts einem komplexen, nicht erkl\u00e4rbaren System durch das Erstellen eines weniger komplexen, erkl\u00e4rbaren Geschwister-Modells anzun\u00e4hern, das \u00e4hnliche Ergebnisse erzielt. So kann herausgefunden werden, welche Pr\u00e4diktoren die Entscheidung am meisten beeinflussen.\u00a0<\/p>\n

Wie aber entdeckt man nichtlineare Abh\u00e4ngigkeiten unter den Eingangsdaten? Daf\u00fcr k\u00f6nnen Ingenieure \u201eShapley Values\u201c nutzen. Mit ihnen l\u00e4sst sich absch\u00e4tzen, wie die Eingangsdaten eines Machine Learning-Modells die Ergebnisse beeinflussen.\u00a0<\/p>\n

Bei der Erstellung von Modellen f\u00fcr Bildverarbeitungs- oder Computer-Vision-Anwendungen geh\u00f6ren Visualisierungen zu den besten M\u00f6glichkeiten, um die Erkl\u00e4rbarkeit von Modellen zu beurteilen. Zum Beispiel k\u00f6nnen Methoden wie Grad-CAM und \u201cocclusion sensitivity\u201d diejenigen Stellen in Bildern und Texten identifizieren, die die Entscheidung des Modells am st\u00e4rksten beeinflussen.\u00a0<\/p>\n

KI jenseits von Erkl\u00e4rbarkeit\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Um erkl\u00e4rbare KI erfolgreich zu nutzen, m\u00fcssen sich Ingenieure und Wissenschaftler auch der Herausforderungen bewusst sein, die damit einhergehen. Eine Balance zwischen Erkl\u00e4rbarkeit, Komplexit\u00e4t, Einfluss von Eingangsdaten und Vertrauen in Modelle zu finden ist nicht leicht. Zudem muss klar sein, dass die Erkl\u00e4rung einer Black Box und das damit gewonnene Vertrauen bei Entscheidern oder Kontrollinstanzen nur ein Schritt auf der Reise zum sicheren Einsatz von KI ist. \u00a0<\/p>\n

Der Einsatz von KI in der Praxis erfordert Modelle, die verstanden werden k\u00f6nnen. Sie m\u00fcssen nach einem nachvollziehbaren Verfahren erstellt worden sein und auf einem Niveau arbeiten k\u00f6nnen, das f\u00fcr sicherheitskritische und sensible Anwendungen notwendig ist. An dieser Stelle setzen Experten auf Verifizierung und Validierung. So k\u00f6nnen sie sicherstellen, dass ein Modell, das in sicherheitskritischen Anwendungen eingesetzt wird, Mindeststandards erf\u00fcllt. Oder sie definieren Sicherheitszertifizierungen f\u00fcr Bereiche wie die Automobilbranche oder Luftfahrt. Ingenieure haben viele Tools und M\u00f6glichkeiten zur Hand, um das Vertrauen in KI zu steigern. Sie sollten nicht bei Erkl\u00e4rbarkeit aufh\u00f6ren.\u00a0<\/p>\n

Fazit: Erkl\u00e4rbare KI als R\u00e4dchen in einem Gesamtsystem\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Ohne Frage wird KI in Zukunft einen starken Fokus auf Erkl\u00e4rbarkeit haben. Je mehr KI in sicherheitskritische und allt\u00e4gliche Anwendungen integriert wird, umso mehr wird Erkl\u00e4rbarkeit als unerl\u00e4ssliches Attribut von KI-Modellen betrachtet werden. Und davon profitieren alle: Ingenieure haben bessere Informationen \u00fcber ihre Modelle und k\u00f6nnen Fehler schneller finden und beheben. Sie k\u00f6nnen nachvollziehbar erkl\u00e4ren, wie die Modelle bestimmte Standards erf\u00fcllen, und diese gr\u00f6ssere Transparenz gibt sowohl Entscheidungstr\u00e4gern als auch potenziellen Kunden Vertrauen. \u00a0<\/p>\n

Dennoch sollten Ingenieure, Fachexperten und Entscheidungstr\u00e4ger in Unternehmen nicht vergessen, dass Erkl\u00e4rbarkeit nur ein Zahnrad in einem grossen Uhrwerk ist und Hand in Hand \u2013 Zahn in Zahn \u2013 mit anderen wichtigen Methoden, Tools und Regelungen eingesetzt werden muss.\u00a0<\/p>\n

Quelle und weitere Informationen: https:\/\/ch.mathworks.com\/de\/<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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