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artificial intelligence Jeder MRK-Arbeitsplatz ist anders Sicherheitsbeauftragte müssen daher für jeden eine eigene Risikound Gefährdungsbeurteilung durchführen Algorithmen könnten sie dabei unterstützen doch dafür müssen sie nachvollziehbare Ergebnisse liefern Defense Advanced Research Projects Agency DARPA zurückgeht einer Behörde des US-Verteidigungsministeriums Lange hielt sich das Interesse der Industrie daran in Grenzen Doch seit KI nicht mehr nur bei Amazon Bücher oder bei Netflix Filme empfiehlt sondern in Produktionshallen Maschinen und Roboter dirigiert oder Autofahrern dabei hilft ihren Wagen sicher durch belebte Innenstädte zu steuern und unfallfrei einzuparken hat sich das grundlegend geändert Denn warum sollten Menschen ihr Schicksal selbstfahrenden Autos oder kollaborativen Robotern anvertrauen wenn deren Algorithmen intransparente und mitunter sogar falsche Entscheidungen fällen? Aber nicht nur das menschliche Bedürfnis nach Sicherheit und einer Erklärung für unerwartete oder tiefgreifende Ereignisse sondern auch die Datenschutz-Grundverordnung DSGVO der Europäischen Union verleiht xAI Relevanz Gemäß Artikel 12 sind Unternehmen die personenbezogene Daten verarbeiten verpflichtet Betroffenen darüber in präziser transparenter verständlicher und leicht zugänglicher Form Auskunft zu geben Das gilt nach Artikel 13 auch bei einer automatisierten Entscheidungsfindung bei der betroffene Personen Anspruch auf aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen haben Noch grundsätzlicher wird eine 52-köpfige Expertengruppe der Europäischen Kommission die im vergangenen April Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI vorgelegt hat Sie erklärt die EUVerträge die EU-Grundrechte-Charta und die internationalen Menschenrechte zur Basis für die Entwicklung Einführung und Nutzung von KI-Systemen und formuliert aufbauend darauf vier ethische Grundsätze Vertrauenswürdige KI müsse die Autonomie des Menschen achten Schaden verhüten fair und erklärbar sein Denn nur nachvollziehbare Entscheidungen könnten ordnungsgemäß angefochten werden Erklärbare Modelle Diese rechtlichen und moralischen Rahmenbedingungen werfen eine Reihe von Fragen auf mit denen sich xAI-Forscher beschäftigen müssen Zunächst Welche Methoden und Verfahren gibt es überhaupt damit uns Blackbox-Algorithmen künftig nicht nur ihr Ergebnis sondern auch den Lösungsweg mitteilen? Eine Antwort auf die Frage hängt davon ab welches Modell dem KI-Verfahren zugrunde liegt Denn es gibt von Natur aus erklärbare oder auch Whitebox-Modelle die Anwender gut nachvollziehen können und es gibt von Natur aus nicht erklärbare Modelle für die ein alternativer Weg zur Erklärbarkeit gefunden werden muss Wie bereits erwähnt arbeiten erklärbare Modelle zwar der Verständlichkeit zu für ein KI-Ergebnis reicht ihre Genauigkeit jedoch oft nicht aus Hierzu gehören lineare Modelle Dabei werden die Daten je nachdem auf welcher Seite einer Geraden sie liegen einer Klasse zugeordnet Sie besitzen also eine nachvollziehbare Entscheidungsgrenze Eine weitere Erklärungshilfe für MLErgebnisse sind Entscheidungsbäume Diese eignen sich insbesondere dann wenn eine lineare Entscheidungsgrenze nicht mehr ausreicht und repräsentieren anhand ihrer Verästelung regelbasierte cyber motor WITTENSTEIN eins sein mit der Zukunft www wittensteincybermotor de Die nächste Generation unseres industrietauglichen Kleinservoantriebssystems setzt wieder einmal Maßstäbe + Multi-Ethernet-Schnittstelle für maximale Konnektivität + Um 30 % kompaktere Servoregler + Kompakt-Antriebssystem für die Feldebene + Dezentrale Intelligenz + Miniaturisierter Multiturn Encoder + Optional Haltebremse Getriebe Spindeltrieb u v m Dies eröffnet Ihnen neue Freiheiten bei der Maschinenkonzeption Besuchen Sie uns auf der HANNOVER MESSE 2020 Halle 5 Stand C13 Kompaktheit Flexibilität Präzision Konnektivität Dynamik Ein Plus an Performance Kleinservoantriebssystem weitergedacht www computerautomation de ● smart factory 2020 25 Bild Fraunhofer IPA Rainer Bez