Warum ist die Funktionsweise von KI und neuronalen Netzen intransparent?

Die Intransparenz von KI und neuronalen Netzen, oft als "Black Box"-Problem bezeichnet, ergibt sich aus mehreren Faktoren:

1. **Komplexität der Modelle**: Neuronale Netze bestehen aus vielen Schichten und Neuronen, die miteinander verbunden sind. Diese komplexe Struktur macht es schwierig, nachzuvollziehen, wie genau Eingabedaten zu bestimmten Ausgaben führen.

2. **Nichtlinearität**: Die Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen sind oft nichtlinear, was bedeutet, dass kleine Änderungen in den Eingabedaten zu großen Änderungen in den Ausgaben führen können. Dies erschwert das Verständnis der Entscheidungsprozesse.

3. **Hohe Dimensionalität**: Die Daten, mit denen neuronale Netze trainiert werden, sind oft hochdimensional. Das bedeutet, dass es viele Variablen gibt, die die Entscheidungen beeinflussen, was die Analyse und das Verständnis der Entscheidungsfindung weiter kompliziert.

4. **Training durch Beispiele**: Neuronale Netze lernen durch das Training an großen Datenmengen. Die genauen Muster, die sie aus diesen Daten extrahieren, sind oft nicht intuitiv und können für Menschen schwer zu interpretieren sein.

5. **Mangel an Erklärungsmodellen**: Während es Ansätze gibt, um Erklärungen für die Entscheidungen von KI-Modellen zu generieren (wie LIME oder SHAP), sind diese Methoden oft nicht perfekt und können zusätzliche Komplexität einführen.

Diese Faktoren tragen dazu bei, dass es herausfordernd ist, die genauen Entscheidungsprozesse von KI-Systemen zu verstehen und nachzuvollziehen.