Bayes’sche Netze als Methode zur Implementierung transparenter, erklärbarer und vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz

  • Dieser Beitrag betrachtet die Verwendung von Bayes’schen Netzen als Methode zur Implementierung von transparenter, erklärbarer und vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz (KI). Er beginnt mit einer Darstellung und Diskussion von Schlüsselkonzepten im Zusammenhang mit der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz und der Implementierung von erklärbarer und vertrauenswürdiger KI. Der Beitrag diskutiert mehrere Konzepte aus dem Bereich der Bayes’schen Netze, die für die praktische Anwendung dieser Modelle in Systemen mit KI relevant sind. Zu den betrachteten Konzepten gehören unter anderem der Bayes-Faktor, die wahrscheinlichste Erklärung und die relevanteste Erklärung. Der Beitrag endet mit einem Fallbeispiel aus dem Bereich des automatisierten Fahrens, das veranschaulicht, wie transparente und erklärbare KI mithilfe von Bayes’schen Netzen umgesetzt werden kann, um eine vertrauenswürdige Lösung zu schaffen.

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Metadaten
Author:Anders L. Madsen, Galia WeidlORCiD
URL:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-43816-6_8
Parent Title (German):Vertrauen in Künstliche Intelligenz - Eine multi-perspektivische Betrachtung
Publisher:Springer Verlag
Document Type:Part of a Book
Language:German
Year of Completion:2024
Date of first Publication:2024/09/19
Release Date:2025/01/14
Tag:Automatisiertes Fahren; Bayes'sche Netze; Künstliche Intelligenz; Mischverkehr
GND Keyword:Künstliche Intelligenz; Bayes-Netz; Autonomes Fahrzeug
First Page:139
Last Page:162
Urheberrecht:1
Institutes:Einrichtungen / Kompetenzzentrum Künstliche Intelligenz
research focus :Intelligent Systems / Intelligent Mobility
Reviewed:ja
Licence (German):Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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