PODCAST BESSER WISSEN : Der Gehirnchirurg der KI
Wenn ein neuronales Netz eine Entscheidung trifft, kann das inzwischen gravierende Auswirkungen haben, weil die sogenannte künstliche Intelligenz auf immer mehr Gebieten zum Einsatz kommt. Dabei muss es noch nicht einmal darum gehen, Verkehrsunfälle mit selbstfahrenden Autos zu verhindern. Ein aktuelles Beispiel sind potenzielle Fehldiagnosen in der Medizin.
Wenn eine KI-basierte Software fälschlicherweise einen Tumor erkennt, kann das schlaflose Nächte für die betroffene Person bedeuten. Um solche Fälle zu verhindern, reicht es aber nicht aus, die Netze mit immer mehr Daten zu füttern und zu evaluieren, welche Ergebnisse sie ausgeben. Viel wichtiger ist es, Schwachstellen im Voraus zu entdecken – das geht jedoch nur, wenn man versteht, warum das Netz seine Entscheidungen trifft.
Bislang kamen eher einfache Modelle für diese Aufgaben zum Einsatz, beispielsweise Shap und Lime, die wir in einem gesonderten Artikel erklärt haben. Unser Interviewpartner im Podcast ist Sebastian Lapuschkin(öffnet im neuen Fenster), der als Leiter der Forschungsgruppe Explainable Artificial Intelligence(öffnet im neuen Fenster) am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut Berlin neue Ansätze der Erklärbarkeit mitentwickelt.
Er entdeckte sein Interesse für Computer erst nach der Schulzeit, studierte dann Informatik an der TU Berlin und kam dort erstmals mit maschinellem Lernen in Kontakt. Bei einem Projekt zur Früherkennung von Krebs in Kooperation mit der Charité Berlin stellten die Mediziner die entscheidende Frage: Warum funktioniert euer System? Seitdem beschäftigt er sich mit der Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz und bekam für seine Arbeit unter anderem den Hugo-Geiger-Preis(öffnet im neuen Fenster) für seine herausragende Promotion.
Warum eine KI Pferde anhand von Wasserzeichen erkannte und wieso manche KI-Modelle katastrophal vergesslich werden, wenn sie neue Daten erhalten, bespricht Golem.de Videoredakteur Martin Wolf mit dem Wissenschaftler.
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