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Technologie und Gesellschaft

Ein Guide durch das Hypethema der KI: Was sind neuronale Netze und wie verlieren wir die Kontrolle?

Moritz Orendt

Gründer von Blogbox, Content Captain und Atlas der Selbstständigkeit. Freelancer. Online Marketing, digitale Produktentwicklung.

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Moritz OrendtMittwoch, 27.06.2018

Die REPUBLIK pflügt sich mit einer tollen Serie durch Digitalisierung (man darf sogar selbst programmieren) und Künstliche Intelligenz

Besonders spannend finde ich den unten verlinkten Artikel, weil dort beschrieben ist, wie wir Menschen bei neuronalen Netzen ein Stück weit die Kontrolle abgeben (müssen). Der Programmierer kann nicht mehr im Detail nachempfinden, wie der Algorithmus zu dem Ergebniss kommt.

Die EU hat mit der DSGVO auch geregelt, dass Unternehmen Entscheidungen erklären müssen - auch wenn sie softwaregestützt getroffen wurden. Das klingt erstmal plausibel, aber ist das wirklich das, was wir uns wünschen? Der US-Computerexperte Pedro Domingos führt das Beispiel der Krebsdiagnose an:

Ist es mir lieber, meine Diagnose basiert auf einem Algorithmus, der zu neunzig Prozent akkurat, aber im Detail nicht erklärbar ist – oder auf einem, der zu achtzig Prozent genau ist, den ich aber verstehe? Ich würde mich für das genauere System entscheiden.

Ich auch. Und du?

Ein Guide durch das Hypethema der KI: Was sind neuronale Netze und wie verlieren wir die Kontrolle?

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Kommentare 3
  1. Marcus von Jordan
    Marcus von Jordan · vor fast 6 Jahre

    ...ich auch. Aber es wundert mich total, warum die Maschine sich schwer tut, ihre Entscheidung zu begründen. Ist es einfach zu komplex? Denn die "Rechnung" muss ja dokumentiert sein...

    1. Marcus von Jordan
      Marcus von Jordan · vor fast 6 Jahre

      jetzt les ich erst mal fertig...

    2. Moritz Orendt
      Moritz Orendt · vor fast 6 Jahre

      Ja, hmm, ich vermute die Rechnung ist zu komplex und für Menschen nicht mehr zu verstehen.

      Das, was die Maschine de facto macht, ist einen gewissen Input (zum Beispiel: Knochenstruktur) zu einem Output zu mappen (zum Beispiel: hat Krebs).

      Sie kommt zu dem Ergebnis, indem sie unglaublich viele Faktoren anschaut. Die Innovation von neuronalen Netzen ist, dass nicht mehr Menschen die Faktoren vorgeben, sondern die Maschine diese selbstständig auswählt, nachdem sie möglichst viele Datenpunkte von Leuten die Krebs haben und Leuten die keinen Krebs haben ausgewertet haben. Wenn das dann mehrere Hundert oder Tausend miteinander in Wechselwirkung stehende Faktoren sind, ist das nicht mehr für ein menschliches Hirn zu begreifen.

      Es ist eben komplexer als: Mensch hat Krebs, weil hier eine kleine Strukturveränderung zu beobachten ist. Sondern eher: Mensch hat Krebs, weil über 45, und gleichzeitig Struktur hier gewachsen. Das ist nur auffällig, weil sich Farbe hier um 0,5 Standardabweichung verändert hat und noch weitere 953 Faktoren. Und auch das wäre noch keine Beschreibung, weil die Maschine nicht in menschlicher Sprache denkt und die Übersetzung in menschliche Sprache oft nicht möglich ist.

      So erkläre ich mir das zumindest.

      Ohne Gewähr

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