Mehr Verlass auf DeepLearning-Entscheidungen

Menschen können Probleme entweder logisch und mit Ruhe betrachten oder spontan und emotional entscheiden. Ähnlich geht es dem Computer: Moderne Deep-Learning-Verfahren liefern schnelle Ergebnisse, die jedoch nicht nachvollziehbar sind. Wissenschaftler des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) untersuchen im Projekt ‚Fast&Slow‘ nun, wie sich diese Ergebnisse durch formale Verfahren überprüfen lassen und so verlässlicher werden – ohne an Schnelligkeit einzubüßen. Am Forschungsbereich Cyber-Physical Systems, geleitet von Prof. Dr. Rolf Drechsler, soll es einer künstlichen Intelligenz ermöglicht werden, gleichzeitig schnelle wie auch verlässliche Entscheidungen zu treffen. Denn Deep-Learning-Verfahren alleine liefern lediglich subsymbolisch errechnete Lösungen, die auf Millionen von Parametern und Unmengen von Testbeispielen basieren. Dies erfüllt oft nicht die Ansprüche an Verlässlichkeit und Vertrauenswürdigkeit. Aus diesem Grund ist es notwendig, die Ergebnisse überprüfen und der KI die korrekten Ergebnisse antrainieren zu können.