Definition und Zweck:
Explainable AI (XAI), zu Deutsch Erklärbare Künstliche Intelligenz, ist ein Teilgebiet der KI-Forschung, das sich damit beschäftigt, Methoden und Techniken zu entwickeln, die es Menschen ermöglichen, die Ergebnisse und Entscheidungen von KI-Systemen zu verstehen und nachzuvollziehen. Im Gegensatz zu „Black-Box“-KI-Modellen (insbesondere Deep Learning), deren interne Funktionsweise oft undurchsichtig ist, zielt XAI darauf ab, Transparenz und Interpretierbarkeit zu schaffen.
Das Hauptziel ist es, Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen und ihre Akzeptanz zu erhöhen, indem aufgezeigt wird, *warum* eine bestimmte Entscheidung getroffen oder ein bestimmtes Ergebnis erzielt wurde. Dies ist besonders wichtig in kritischen Anwendungen, wo die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen unerlässlich ist.
Relevanz in der industriellen Automatisierung:
In der Automatisierungstechnik, wo KI zunehmend für kritische Aufgaben eingesetzt wird, ist XAI von immenser Bedeutung:
- Qualitätssicherung: Wenn eine KI Produkte als „fehlerhaft“ klassifiziert, muss nachvollziehbar sein, warum. XAI kann die Merkmale hervorheben, die zur Klassifikation geführt haben (z.B. bestimmte Oberflächenmuster).
- Predictive Maintenance: Bei der Vorhersage eines Maschinenausfalls muss der Wartungstechniker verstehen, auf welchen Sensordaten oder Verhaltensmustern die Vorhersage basiert, um gezielte Maßnahmen ergreifen zu können.
- Prozessoptimierung: Wenn eine KI Prozessparameter vorschlägt, müssen Ingenieure die Logik dahinter verstehen, um diese zu validieren und zu implementieren.
- Sicherheit und Compliance: In sicherheitskritischen Anwendungen oder regulierten Industrien (z.B. Pharma) ist die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen oft gesetzlich vorgeschrieben.
- Fehlerdiagnose: XAI kann helfen, die Ursachen für Fehler oder Anomalien in komplexen Prozessen zu identifizieren.
- Akzeptanz: Ingenieure und Bediener akzeptieren KI-Systeme eher, wenn sie deren Entscheidungen verstehen und ihnen vertrauen können.
Methoden von XAI:
XAI nutzt verschiedene Techniken, darunter: Feature Importance (welche Eingangsdaten waren wichtig), SHAP/LIME (lokale Erklärungen), Visualisierung von Aktivierungen in neuronalen Netzen oder Regelextraktion.
Die Entwicklung von XAI ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI in der Industrie auszuschöpfen und eine vertrauenswürdige Mensch-KI-Kollaboration zu ermöglichen.
→ Siehe auch: Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Deep Learning, Predictive Maintenance, Qualitätssicherung, Anomalieerkennung
