Wie sicher ist KI?
| dc.contributor.author | Mainzer, Klaus | |
| dc.contributor.editor | Reussner, Ralf H. | |
| dc.contributor.editor | Koziolek, Anne | |
| dc.contributor.editor | Heinrich, Robert | |
| dc.date.accessioned | 2021-01-27T13:34:08Z | |
| dc.date.available | 2021-01-27T13:34:08Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | In Zeitalter der Digitalisierung nimmt die Künstliche Intelligenz eine Schlüsselstellung ein. Was ist aber Künstliche Intelligenz? Was kann sie heute und was kann sie nicht? Im Unterschied zu den logischen Formalismen der klassischen symbolischen KI wird das aktuelle Machine Learning durch statistisches Lernen dominiert, das die Bewältigung großer Datenmengen mit leistungsstarken Rechnern in Technik und Wirtschaft verspricht. Wie sicher sind aber statistische Korrelationen? Was sind und was können demgegenüber Kausalmodelle leisten? Kausalanalysen sind erkenntnistheoretisch und ethisch mit Verantwortungsfragen eng verbunden. Nur wenn diese Grundlagen der KI-Technologie klar verstanden sind, lassen sich auch ihre Anwendungen beurteilen und ethisch-rechtlich bewerten. Daher plädiert dieser Beitrag für eine Kombination von Machine Learning mit kausalem Lernen und zertifizierten KI-Programmen durch Beweisassistenten. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/inf2020_63 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-701-2 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34774 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik, Bonn | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2020 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-307 | |
| dc.title | Wie sicher ist KI? | de |
| gi.citation.endPage | 718 | |
| gi.citation.startPage | 695 | |
| gi.conference.date | 28. September - 2. Oktober 2020 | |
| gi.conference.location | Karlsruhe | |
| gi.conference.sessiontitle | Konzeptionelle Herausforderungen für die KI |
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