Entscheidungsmodell

Entscheidungsmodelle als Grundlage für konkrete Problemlösungen

Das Entscheidungsproblem wird in der realen Welt von vielen äußeren Umständen beeinflusst. Die maschinelle Abbildung dieses Problems muss dabei zwangsweise abstrahieren und somit auswählen, welche Elemente fallengelassen werden. Das Entscheidungsmodell vereinfacht daher, erzeugt aber gleichzeitig ein strukturgleiches Abbild des Problems. Im Prinzip sieht jedes Entscheidungsmodell wie folgt aus:

1. Ermittlung des Aktionenraums: Welche Handlungen stehen zur Auswahl?
2. Ermittlung des Zustandsraums: Wie sehen die äußeren Bedingungen aus?
3. Prognose von möglichen Ergebnissen
4. Bewertung der Ergebnisse
5. Zusammenstellung einer Entscheidungsmatrix
6. Auswahl einer Handlung
7. Kontrolle der Ergebnisse

Beim bestärkenden Lernen entwickeln KI-Systeme selbstständig Entscheidungsmodelle. Der Lernfortschritt beruht auf den Rückmeldungen („Bestrafungen“ und „Belohnungen“), die das System zur Bewertung der jeweiligen Trainingsdaten erhält. Die Algorithmen werden daraufhin stetig angepasst. Am Ende steht ein Entscheidungsmodell, das die Reaktionen ständig optimiert.

Haftung für Entscheidungsmodelle in der praktischen Anwendung

Beim Benutzen von Entscheidungsmodellen stellt sich oft die Frage der Haftung für Systeme Künstlicher Intelligenz. Hier spielen auch moralische Fragen eine Rolle. Schulbeispiele sind Unfallsituationen, bei denen die Wahl zwischen zwei unausweichlichen Übeln besteht.

Klar ist, dass die Verantwortlichkeit für maschinelle Entscheidungen nicht an die Technik übergeben werden darf, sondern dass schon die Programmierung ethischen Grundsätzen weitgehend entsprechen muss. In vielen Fällen ist eine maschinelle Entscheidung in kritischen Situationen von vornherein ausgeschlossen. Künstliche Intelligenz kann in solchen Fällen jedoch dem menschlichen Entscheider mit logisch fundierten Vorschlägen behilflich sein.