Kausale KI ist ein Schritt weiter als generative KI, wenn es um Entscheidungsfindung geht

Die Verlassung auf prädiktive KI-Modelle in verschiedenen Entscheidungsbereichen birgt das Risiko katastrophaler Folgen, da sie normalerweise Korrelation für Kausalität halten. Daher müssen Entscheidungsträger einen anderen Ansatz, die kausale KI, übernehmen, der dabei hilft, die Beziehung zwischen Wirkung und Ursache genau zu identifizieren. Kausalität gilt jetzt als eines der wichtigsten fehlenden Elemente, die für echten Fortschritt im KI-Bereich benötigt werden.

Kausale KI versteht Ursache und Wirkung

Seit einiger Zeit sagen Domain-Experten bereits, dass Maschinen mit der Fähigkeit ausgestattet werden müssen, über Effekte und Ursachen zu reasoning. Große Markennamen wie Google, Microsoft, Facebook, Uber und Amazon investieren stark in kausale KI, sodass die Forschung in der Kausalität ebenfalls beschleunigt wurde.

Gartner, das führende Technologieanalyseunternehmen, hat kausale KI ebenfalls unter die 25 sich entwickelnden Technologien aufgenommen, die das Potenzial haben, Geschäftspraktiken zu transformieren. Jetzt scheint es ein Wettrennen in der Industrie zu sein, um die außergewöhnlichen Vorteile dieser Technologie durch frühere Adoption zu nutzen, aber dafür ist es zunächst notwendig, reife kausale KI aufzubauen.

Für echte Intelligenz ist es eine notwendige Voraussetzung, Ursache und Wirkung Priorität einzuräumen. Dies ist das Problem, das prädiktive KI-Systeme fehlt, und Experten versuchen, es mit kausaler KI zu lösen. 

Wir Menschen sind schlauer als Daten, weil wir Ursache und Wirkung verstehen, Daten jedoch nicht. Wir nutzen unsere Fähigkeit, durch kausales Wissen zu schlussfolgern, um vorherzusagen, wie eine bestimmte Handlung eine Angelegenheit beeinflussen wird, und entwickeln entsprechend Strategien und Pläne. Wir können unerwünschte oder abweichende Ergebnisse von unseren erwarteten Ergebnissen imaginieren, indem wir uns auf unsere Fähigkeit zur kausalen Schlussfolgerung stützen. Dies ist die menschliche Kompetenz, zu bestimmen, warum etwas so endete, wie es tat. Daher kann auch die KI, die Ursache und Wirkung kennt, über diese Fähigkeit verfügen, die oft sehr leistungsstark ist.

Domänenwissen an Bord

Einer der wichtigsten Vorteile der kausalen KI ist die Nutzung von Domänenwissen, das von Experten auf dem Gebiet gewonnen und in den Systemprozess integriert werden kann. Auf diese Weise können Programmierer bestimmte Beziehungen definieren und das Modell dazu verpflichten, die Korrelationen zu respektieren. Diese Fähigkeit bringt Domänenexpertise in das maschinelle Lernen ein.

Das Erkennen der zugrunde liegenden Faktoren ist nicht der einzige Vorteil der kausalen KI; sie ermöglicht es auch, Prozesse zu gestalten, die die Ergebnisse verändern können, indem Algorithmen der kausalen KI verwendet werden, um Fragen für die Schlussfolgerung zu stellen. 

Nehmen wir an, Sie möchten ein Schulungsprogramm für Ausbilder bewerten, um ihre Kompetenz zu verbessern. Wie viel sollte von einem Auszubildenden erwartet werden, um seine Noten zu verbessern? Oder ein Produktionsstättenleiter weiß beispielsweise, dass der Druck in Kammer Y steigt, wenn die Hitze in Kammer X zunimmt. Dieses vom Menschen gewonnene Wissen kann in die KI eingebettet werden, um sicherzustellen, dass das System diese Kriterien immer respektiert. 

Aktuelle KI-Systeme sind nicht auf intelligente Weise mit menschlichen Werten im Einklang. Kausale KI ist der Höhepunkt der erklärbaren künstlichen Intelligenz und der Fairness von KI-Systemen. Auf Kausalität basierende Systeme liefern bessere Leistung und auch Erklärbarkeit des Prozesses, während herkömmliche KI sich auf bestimmte Aspekte der Genauigkeit konzentriert und Transparenz ignoriert. Das Beantworten komplexer Was-wäre-wenn-Fragen hilft uns zu verstehen, wie die reale Welt funktioniert, und ermöglicht es uns, die richtigen Entscheidungen für bessere Ergebnisse zu treffen.