Die Forschung im Bereich XAI konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die in der Lage sind, ihre Entscheidungen und Ergebnisse zu erklären. Dies ist besonders wichtig in Anwendungsbereichen, in denen die Sicherheit und die Zuverlässigkeit von künstlichen Intelligenzsystemen von entscheidender Bedeutung sind, wie zum Beispiel in der Medizin oder im Finanzwesen. XAI hat auch ethische Implikationen, da es Fragen nach der Verantwortlichkeit und der Haftung von künstlichen Intelligenzsystemen aufwirft. In der Praxis müssen rechtliche Anforderungen und Risiken bei der Entwicklung und dem Einsatz von XAI-Systemen berücksichtigt werden. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu XAI als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.
Wissenschaftliche Texte zu XAI
XAI bezeichnet Explainable Artificial Intelligence, also die erklärbare künstliche Intelligenz. Dieser Begriff wird vor allem im Kontext der Informatik und der künstlichen Intelligenz verwendet. XAI beschäftigt sich mit der Entwicklung von Methoden und Techniken, um die Entscheidungsprozesse von künstlichen Intelligenzsystemen transparenter und nachvollziehbarer zu machen. Damit soll das Vertrauen in diese Systeme gestärkt werden.
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Veröffentlichungen