Ob Gesichtserkennung im Smartphone, automatisch übersetzte Texte oder Empfehlungen zu neuen Serien – Künstliche Intelligenz (KI) trifft permanent Entscheidungen in unserem Alltag. Doch auf welcher Grundlage entscheidet KI? Mit dieser Frage beschäftigt sich u.a. die Forschergruppe um Prof. Dr. Ricardo Büttner, Leiter des Zentrums für Maschinelles Lernen der Hochschule Aalen und des SmartPro-Impulsprojekts BEYOND.
In einer aktuellen Arbeit zeigt das Team um Prof. Büttner am Beispiel von EKG- (Elektrokardiogramm-) Daten, wie die Entscheidungen der KI transparent gemacht werden können. Sie wurde unter dem Thema „Explainable Artificial Intelligence“ (XAI / dt. erklärbare Künstliche Intelligenz) in der Fachzeitschrift PLOS ONE publiziert.
Darin wird deutlich, dass die KI auch ohne vorab hinzugefügtes Expertenwissen anhand der gleichen Indikatoren wie ein Kardiologe entscheidet, welche Herzrhythmusstörungen beispielsweise bei einem Patienten vorliegen. Zusätzlich zur Bestätigung dieses bereits bekannten Expertenwissens konnten neue, bislang unbekannte, Einflussfaktoren identifiziert werden, deren Zusammenspiel in Zukunft weiter erforscht werden soll.
Die Publikation ist im Rahmen des von der Carl-Zeiss-Stiftung mit bis zu 2,7 Millionen Euro geförderten Zentrums für maschinelles Lernen und des BMBF-Projekts BEYOND entstanden und kann unter folgendem Link kostenfrei abgerufen werden: Demonstration of the potential of white-box machine learning approaches to gain insights from cardiovascular disease electrocardiograms
Zitierung: Rieg T, Frick J, Baumgartl H, Buettner R (2020) Demonstration of the potential of white-box machine learning approaches to gain insights from cardiovascular disease electrocardiograms. PLoS ONE 15(12): e0243615.
Über die Carl-Zeiss-Stiftung
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Fotohinweis: © Hochschule Aalen | Sven Döring