2 Fragen zu Xai

Die Entwicklung von Explainable Artificial Intelligence (XAI) wurde von mehreren bedeutenden Forschern und Institutionen vorangetrieben. Zu den maßgeblichen Persönlichkeiten gehören: 1. **Zhi-Hua Zhou** - Bekannt für seine Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Erklärbarkeit. 2. **Judea Pearl** - Seine Arbeiten zur Kausalität haben einen großen Einfluss auf Erklärbarkeit von KI-Modellen. 3. **Timnit Gebru** - Engagiert in der Forschung zu ethischen Aspekten von KI und deren Erklärbarkeit. 4. **Danielle Belgrave** - Fokussiert auf die Erklärbarkeit in der medizinischen KI. 5. **Marco Tulio Ribeiro** - Bekannt für die Entwicklung von LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), einem wichtigen Ansatz zur Erklärbarkeit. Diese Forscher haben durch ihre Publikationen und Projekte entscheidend zur Etablierung und Weiterentwicklung von XAI beigetragen.

Ein bedeutender Durchbruch in der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI) fand etwa um 2016 statt, als das Interesse an der Interpretierbarkeit von KI-Modellen zunahm. Zu dieser Zeit wurden verschiedene Methoden entwickelt, um die Entscheidungen von komplexen Modellen, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen, verständlicher zu machen. Ein Beispiel dafür ist die Einführung von Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und SHAP (SHapley Additive exPlanations), die es ermöglichen, die Vorhersagen von Modellen zu erklären. Diese Entwicklungen haben dazu beigetragen, das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken und deren Einsatz in sensiblen Bereichen wie Medizin und Finanzen zu fördern.