Der Einsatz prädiktiver KI-Modelle in verschiedenen Entscheidungsbereichen birgt das Risiko katastrophaler Folgen, da diese Modelle üblicherweise Korrelation mit Kausalität verwechseln. Entscheidungsträger müssen daher einen anderen Ansatz verfolgen: kausale KI. Diese ermöglicht es, den Zusammenhang zwischen Wirkung und Ursache präzise zudent. Kausalität gilt heute als eines der wichtigsten fehlenden Elemente für echten Fortschritt im Bereich der KI.
Kausale KI versteht Ursache und Wirkung
Schon seit Längerem fordern Experten, Maschinen mit der Fähigkeit auszustatten, über Wirkungen und Ursachen zu schlussfolgern. Große Unternehmen wie Google, Microsoft, Facebook, Uber und Amazon investieren massiv in kausale KI, wodurch die Forschung auf diesem Gebiet ebenfalls an Fahrt aufgenommen hat.
Gartner, das führende Technologieanalyseunternehmen, zählte kausale KI ebenfalls zu den 25 aufstrebenden Technologien, die das Potenzial haben, Geschäftspraktiken grundlegend zu verändern. Inzwischen scheint in der Industrie ein Wettlauf darum entbrannt zu sein, die außergewöhnlichen Vorteile dieser Technologie durch eine frühzeitige Implementierung zu nutzen. Doch dafür ist der Aufbau einer ausgereiften kausalen KI unerlässlich.
Für echte Intelligenz ist es unerlässlich, Ursache und Wirkung Priorität einzuräumen. Genau dieses Problem fehlt prädiktiven KI-Systemen, und Experten versuchen, es mit kausaler KI zu lösen.
Wir Menschen sind intelligenter als Daten, weil wir Ursache und Wirkung verstehen, Daten hingegen nicht. Wir nutzen unser logisches Denken und unser Wissen über Kausalzusammenhänge, um vorherzusagen, wie sich eine bestimmte Handlung auf etwas auswirkt, und entwickeln daraufhin Strategien und Pläne. Wir können uns unerwünschte oder von unseren Erwartungen abweichende Ergebnisse vorstellen, indem wir auf unser kausales Denkvermögen zurückgreifen. Dies ist die menschliche Fähigkeit, zu verstehen, warum etwas so gekommen ist, wie es gekommen ist. Daher kann auch eine KI, die Ursache und Wirkung erkennt, über diese Fähigkeit verfügen, die oft sehr wirkungsvoll ist.
Fachkenntnisse an Bord
Einer der Hauptvorteile kausaler KI liegt in der Nutzung von Domänenwissen, das von Experten auf dem jeweiligen Gebiet gewonnen und in den Systemprozess integriert werden kann. So können Programmierer Zusammenhänge defiund das Modell entsprechend anpassen. Diese Fähigkeit verbindet Domänenexpertise mit maschinellem Lernen.
Das Erkennen der zugrunde liegenden Faktoren ist nicht der einzige Vorteil der Verwendung von Casual AI; sie ermöglicht es auch, Prozesse zu entwerfen, die die Ergebnisse verändern können, indem die Algorithmen von Casual AI Fragen stellen, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
Angenommen, Sie möchten ein Schulungsprogramm für Ausbilder evaluieren, um deren Kompetenz zu verbessern. Welche Leistungssteigerung ist von einem Teilnehmer zu erwarten? Oder beispielsweise weiß ein Produktionsleiter, dass mit steigender Temperatur in Kammer X auch der Druck in Kammer Y zunimmt. Dieses von Menschen erworbene Wissen kann in die KI integriert werden, um sicherzustellen, dass das System diese Kriterien stets berücksichtigt.
Aktuelle KI-Systeme orientieren sich nicht optimal an menschlichen Werten. Kausale KI stellt den Höhepunkt erklärbarer künstlicher Intelligenz und fairer KI-Systeme dar. Systeme, die auf Kausalität basieren, bieten eine bessere Leistung und mehr Nachvollziehbarkeit der Prozesse, während herkömmliche KI sich auf bestimmte Genauigkeitserwartungen konzentriert und Transparenz vernachlässigt. Die Antworten auf komplexe Was-wäre-wenn-Fragen helfen uns zu verstehen, wie die reale Welt funktioniert, und ermöglichen uns, die richtigen Entscheidungen für bessere Ergebnisse zu treffen.
