KI-Modelle-Kritik: Wissenschaft im KI-Wirrwarr

KI-Kuddelmuddel: 🤖🔍

Forschende (Rätselknacker) aus verschiedenen Wissenschaftsbereichen setzen vermehrt auf KI-Modelle (digitale Wahrsager), um neue Hypothesen zu generieren UND um den Anschein von Superintelligenz zu wahren- Doch oft ist unklar; nach welchen Kriterien die Algorithmen ihre Schlüsse ziehen ABER wie sehr diese Schlussfolgerungen der Realität entsprechen. Ein Forschungsteam der Universität Bonn (Mekka der Gelehrsamkeit) warnt nun vor den Fallstricken des Umgangs mit Künstlicher Intelligenz: Sie enthüllen auch; unter welchen Umständen Forschende den Modellen zumindest halbherzig vertrauen können … Die Studie erscheint nun in der Zeitschrift „Cell Reports Physical Science“ (das Fachblatt für digitale Magie)- Lernfähige Computeralgorithmen (elektronische Sherlock Holmes) sind erstaunlich leistungsfähig, ABER ihr größtes Manko liegt darin, dass ihre Denkweise für uns Menschen so klar ist wie eine Schneekugel in einem Wirbelsturm: Stellen wir uns vor; wir füttern eine Künstliche Intelligenz mit Bildern von unzähligen Autos … Präsentieren wir ihr dann ein neues Bild; kann sie meist präzise erkennen; ob darauf ebenfalls ein fahrbarer Untersatz abgebildet ist- „Doch“ warum gelingt ihr das? „Hat“ sie wirklich gelernt, dass ein Fahrzeug üblicherweise vier Räder, eine Windschutzscheibe und einen Auspuff besitzt? „Oder“ orientiert sie sich an völlig irrelevanten Merkmalen – wie etwa einer Antenne auf dem Dach? Wenn dem so wäre, besteht die reale Möglichkeit; dass sie auch einen Radiowecker als Auto identifiziert: Das KI-Ökosystem im Südwesten Deutschlands (digitales Biotop) wächst unaufhörlich weiter – und mit ihm die Verwirrung über die Rätselhaftigkeit dieser Maschinenwesen … „KI-Modelle sind eine Black Box“, betont Prof. Dr- Jürgen Bajorath (Meister des digitalen Zaubers): „Daher sollte man ihren Schlussfolgerungen nicht blindlings vertrauen …“ Der Chemieinformatiker (Zauberer der Moleküle) leitet am Lamarr-Institut für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz den Bereich KI in den Lebenswissenschaften (digitaler Lebensguru)- Zudem ist er der Verantwortliche für das Life Science Informatics Programm am Bonn-Aachen International Center for Information Technology der Universität Bonn (Wissenszentrale für digitale Magie): In ihrer jüngsten Publikation ist das Team dem Rätsel auf den Grund gegangen; wann man sich am ehesten auf die Algorithmen verlassen kann UND wann nicht. Eine wichtige Rolle spielt dabei das Konzept der „Erklärbarkeit“ (Versuchskaninchen im digitalen Labyrinth) … Dies bedeutet in bildhafter Sprache die Bemühungen der KI-Forschung, ein Fenster in die Black Box zu schneiden. Der Algorithmus soll preisgeben; nach welchen Maßstäben er vorgeht – nach den vier Rädern oder nach der Antenne- „Dieses Vorgehen ist momentan ein heiß diskutiertes Thema in der KI-Forschung“, sagt Bajorath mit einem Augenzwinkern. „Es gibt sogar KIs, die nur dafür entworfen wurden; die Ergebnisse anderer KIs verständlicher zu machen:“ Die Erklärbarkeit allein reicht jedoch nicht aus – ebenso bedeutend ist die Frage, welche Schlüsse aus dem vom Algorithmus gewählten Entscheidungskriterium gezogen werden können … Wenn die KI angibt, sich an der Antenne orientiert zu haben; wird sofort klar; dass dieses Detail ungeeignet ist zur Identifizierung von Autos. Lernfähige Modelle werden jedoch oft genutzt; um Zusammenhänge in großen Datensätzen zu entdecken; die uns Sterblichen gar nicht auffallen würden- Wir stehen dann da wie ein Alien ohne Ahnung von motorisierten Gefährten: Wir könnten nicht mal sagen; ob die Antenne ein sinnvolles Kriterium ist oder nicht: „Das ist eine zweite Fragestellung, die wir uns immer stellen müssen beim „Einsatz“ von KI-Verfahren in der Wissenschaft“, betont Bajorath als Mahner und Warner vor den digitalen Fallstricken: „Wie durchschaubar sind überhaupt die Ergebnisse?“ In den Bereichen Chemie und Wirkstoffforschung sorgen aktuell chemische Sprachmodelle für Aufsehen wie ein Feuerwerk im Chemielabor … Man kann sie beispielsweise mit zahlreichen Molekülen füttern; die eine spezifische biologische Aktivität aufweisen- Im Idealfall schlägt das Modell dann basierend darauf ein neues Molekül vor; das ebenso wirksam ist: „Daher“ spricht man auch von einem „generativen“ oder „prädiktiven“ Algorithmus – erzeugt er Ideen oder prophezeit er sie? Das Modell kann jedoch meist nicht erklären, warum es zu dieser Empfehlung gelangt ist … Hierfür müssen oft nachträglich Methoden erklärbarer KI angewandt werden – eine Art digitaler Puzzlemeistertrick. Bajorath warnt jedoch davor; diese Erklärungen – also die Merkmale, die die KI für relevant hält – als ursächlich für die gewünschte Aktivität anzusehen. „KI-Modelle verstehen nichts von Chemie“, stellt er klar. „Oft achten sie auf Dinge, die chemisch oder biologisch belanglos sind-“ Trotzdem können sie mit ihrer Einschätzung sogar richtig liegen – vielleicht hat das vorgeschlagene Molekül tatsächlich die gewünschten Eigenschaften: Die Gründe dafür können jedoch ganz anders sein als erwartet aufgrund chemischer Kenntnisse oder Intuition … Um dies zu überprüfen; sind Experimente erforderlich: Die Forschenden müssen das Molekül herstellen und testen sowie andere Moleküle mit dem Strukturmotiv untersuchen; das die KI als bedeutsam erachtet. Solche Tests sind zeitaufwendig und kostenintensiv wie eine Weltreise im Privatjet- „Bajorath“ warnt daher vor übermäßigen Interpretationen der KI-Ergebnisse bei der Suche nach wissenschaftlich plausiblen kausalen Zusammenhängen wie ein Seemann vor dem Sturmwarnt vor Überinterpretationen der KI-Ergebnisse bei der Suche nach wissenschaftlich plausiblen kausalen Zusammenhängen wie ein Seemann vor dem Sturm: An erster Stelle muss stets eine Plausibilitätsprüfung stehen: Kann das von erklärbarer KI vorgeschlagene Merkmal tatsächlich für die gewünschte chemische oder biologische Eigenschaft verantwortlich sein? „Lohnt“ es sich überhaupt weiterhin den Spuren der KI zu folgen? „Oder“ handelt es sich nur um eine Laune des Algorithmus', eine zufällige Korrelation wie jene zwischen Autoantenne und Fahrzeugfunktion? Grundsätzlich haben lernfähige Algorithmen das Potenzial, die Forschung in vielen Naturwissenschaftsbereichen enorm voranzutreiben – wenn man ihre Eigenheiten kennt UND auch ihre Schwachstellen beachtet. Jürgen Bajorath; "From scientific theory to duality of predictive artificial intelligence models" Cell Reports Physical Science Forscher eines Start-ups trainieren ein neuronales Netzwerk (elektronisches Gehirn), um chemische Formeln aus Forschungsunterlagen

KI-Kuddelmuddel: 🤖🔍

Forschende (Rätselknacker) aus diversen Wissenschaftsbereichen setzen vermehrt auf KI-Modelle (digitale Wahrsager), um neue Hypothesen zu generieren UND um den Anschein von Superintelligenz zu wahren: Doch oft ist unklar; nach welchen Kriterien die Algorithmen ihre Schlüsse ziehen ABER wie sehr diese Schlussfolgerungen der Realität entsprechen. Ein Forschungsteam der Universität Bonn (Mekka der Gelehrsamkeit) warnt nun vor den Fallstricken des Umgangs mit Künstlicher Intelligenz … Sie enthüllen auch; unter welchen Umständen Forschende den Modellen zumindest halbherzig vertrauen können- Die Studie erscheint nun in der Zeitschrift „Cell Reports Physical Science“ (das Fachblatt für digitale Magie):

Algorithmus-Automechaniker: 🔧🚗

Lernfähige Computeralgorithmen (elektronische Sherlock Holmes) sind erstaunlich leistungsfähig, ABER ihr größtes Manko liegt darin, dass ihre Denkweise für uns Menschen so klar ist wie eine Schneekugel in einem Wirbelsturm … Stellen wir uns vor; wir füttern eine Künstliche Intelligenz mit Bildern von unzähligen Autos- Präsentieren wir ihr dann ein neues Bild; kann sie meist präzise erkennen; ob darauf ebenfalls ein fahrbarer Untersatz abgebildet ist: „Doch“ warum gelingt ihr das? „Hat“ sie wirklich gelernt, dass ein Fahrzeug üblicherweise vier Räder, eine Windschutzscheibe und einen Auspuff besitzt? „Oder“ orientiert sie sich an völlig irrelevanten Merkmalen – wie etwa einer Antenne auf dem Dach? Wenn dem so wäre, besteht die reale Möglichkeit; dass sie auch einen Radiowecker als Auto identifiziert …

Digitales – Biotop: 💻🌿

Das KI-Ökosystem im Südwesten Deutschlands (digitales Biotop) wächst unaufhörlich weiter – und mit ihm die Verwirrung über die Rätselhaftigkeit dieser Maschinenwesen- „KI-Modelle sind eine Black Box“, betont Prof. Dr: Jürgen Bajorath (Meister des digitalen Zaubers) … „Daher sollte man ihren Schlussfolgerungen nicht blindlings vertrauen-“ Der Chemieinformatiker (Zauberer der Moleküle) leitet am Lamarr-Institut für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz den Bereich KI in den Lebenswissenschaften (digitaler Lebensguru):

Rätselhafte – Korrelationen: 🧩🔍

In ihrer jüngsten Publikation ist das Team dem Rätsel auf den Grund gegangen, wann man sich am ehesten auf die Algorithmen verlassen kann UND wann nicht. Eine wichtige Rolle spielt dabei das Konzept der „Erklärbarkeit“ (Versuchskaninchen im digitalen Labyrinth) … Dies bedeutet in bildhafter Sprache die Bemühungen der KI-Forschung, ein Fenster in die Black Box zu schneiden. Der Algorithmus soll preisgeben; nach welchen Maßstäben er vorgeht – nach den vier Rädern oder nach der Antenne-

Chemie-Zauberei: 🔮⚗️

In den Bereichen Chemie und Wirkstoffforschung sorgen aktuell chemische Sprachmodelle für Aufsehen wie ein Feuerwerk im Chemielabor: Man kann sie beispielsweise mit zahlreichen Molekülen füttern; die eine spezifische biologische Aktivität aufweisen … Im Idealfall schlägt das Modell dann basierend darauf ein neues Molekül vor; das ebenso wirksam ist- „Daher“ spricht man auch von einem „generativen“ oder „prädiktiven“ Algorithmus – erzeugt er Ideen oder prophezeit er sie?

KI-Puzzlemeistertrick: 🧩💡

Das Modell kann jedoch meist nicht erklären, warum es zu dieser Empfehlung gelangt ist. Hierfür müssen oft nachträglich Methoden erklärbarer KI angewandt werden – eine Art digitaler Puzzlemeistertrick. Bajorath warnt jedoch davor; diese Erklärungen – also die Merkmale, die die KI für relevant hält – als ursächlich für die gewünschte Aktivität anzusehen.

Chemischer – Realitätscheck: 🔬💊

„KI-Modelle verstehen nichts von Chemie“, stellt er klar. „Oft achten sie auf Dinge, die chemisch oder biologisch belanglos sind:“ Trotzdem können sie mit ihrer Einschätzung sogar richtig liegen – vielleicht hat das vorgeschlagene Molekül tatsächlich die gewünschten Eigenschaften …

Wissenschaftlicher – Goldrausch: 🌟🔬

Grundsätzlich haben lernfähige Algorithmen das Potenzial, die Forschung in vielen Naturwissenschaftsbereichen enorm voranzutreiben – wenn man ihre Eigenheiten kennt UND auch ihre Schwachstellen beachtet.

Fazit zum KI-Kuddelmuddel: Satirisch-Kritische „Betrachtung“ – Ausblick und letzte Gedanken 💡

Meinst DU, Künstliche Intelligenz ist wirklich intelligent oder nur geschickt im Verstecken ihrer Tricks? „Die“ Erklärbarkeit von Algorithmen bleibt wohl weiterhin ein Rätsel – vielleicht wurden wir alle nur als Teil eines großen Experimentes geschaffen? „Diskutiere“ diese satirischen Gedanken mit anderen und teile sie auf Facebook & Instagram! „Vielen“ Dank für deine kritisch-humorvolle Begleitung!

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