Wie funktioniert ein neuronales Netz eigentlich – und verstehen wir wirklich noch, warum eine KI zu einem bestimmten Ergebnis kommt?

In dieser Folge von TΞK V geht es um einen der spannendsten Punkte moderner künstlicher Intelligenz: die Frage nach Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.

Neuronale Netze lernen nicht wie klassische Software über fest programmierte Regeln. Sie erkennen Muster in großen Datenmengen und entwickeln dabei interne Strukturen, die selbst für Entwickler nicht immer vollständig nachvollziehbar sind.

Genau daraus entsteht das sogenannte Black-Box-Problem.

Wir sprechen unter anderem über:

• wie neuronale Netze grundsätzlich lernen • warum Wissen in KI-Systemen nicht einfach an einer einzelnen Stelle gespeichert ist • weshalb Entscheidungen moderner M ...