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Die Integration metrologischer Prinzipien in die Entwicklung und Bewertung von KI-Agenten stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um die Zuverlässigkeit, Vergleichbarkeit und Qualität von KI-Systemen zu verbessern. Die folgende Analyse untersucht, wie sich etablierte Verfahren der Metrologie — der Wissenschaft des Messens — auf autonome KI-Agenten übertragen lassen.
Grundlagen der Metrologie und ihre Bedeutung für KI
Die Metrologie als Teilgebiet der Physik hat die Aufgabe, wissenschaftliche Grundlagen des Messens zu erarbeiten, die Einheitlichkeit des Messens zu sichern und die richtige Anwendung der Maße und Messgeräte sowie der Messverfahren zu gewährleisten. Sie gliedert sich traditionell in drei Bereiche: Messkunde (Theorie des Messens), Messtechnik (Technik der Messmittel) und Messwesen (Sicherstellung der Einheitlichkeit des Messens). Diese strukturierte Herangehensweise an Messungen und deren Unsicherheiten bietet eine solide methodische Grundlage, die auf KI-Systeme übertragen werden kann.
Ein zentrales Konzept der Metrologie ist die “metrologische Rückführbarkeit” — die Eigenschaft eines Messergebnisses, durch eine ununterbrochene Kette von Vergleichsmessungen mit angegebenen Messunsicherheiten auf geeignete Normale bezogen zu sein. Diese Kette bildet eine Kalibrierhierarchie, wobei jede Ebene mit einer bestimmten Messunsicherheit verbunden ist. Die Übertragung dieses Prinzips auf KI-Systeme könnte eine standardisierte Bewertung ihrer Leistungsfähigkeit ermöglichen.
KI-Agenten: Definition und besondere Herausforderungen
KI-Agenten sind aktionsaktivierte KI-gestützte Assistenten, die autonom arbeiten, um definierte Ziele zu erreichen, die kognitive Aufgaben umfassen. Sie können mit ihrer Betriebsumgebung interagieren, Daten mithilfe von maschinellem Lernen erfassen und analysieren, in natürlicher Sprache kommunizieren, sich an dynamische Situationen anpassen und autonom handeln, um gewünschte Ziele zu erreichen. Diese Eigenschaften stellen besondere Herausforderungen für die metrologische Erfassung dar, da klassische Messverfahren oft auf statische Systeme ausgerichtet sind.
Die traditionelle Metrologie basiert auf dem Vergleich einer Messgröße mit einem bekannten Normal. Bei KI-Agenten hingegen müssen komplexe, dynamische Verhaltensweisen und Entscheidungsprozesse bewertet werden, was neue Ansätze erfordert. Die Herausforderung besteht darin, quantitative Maße für Eigenschaften wie Erklärbarkeit, Unsicherheit, Generalisierbarkeit und Robustheit zu entwickeln.
Übertragung metrologischer Prinzipien auf KI-Agenten
Kalibrierung und Validierung von KI-Modellen
In der klassischen Metrologie erfolgt die Kalibrierung durch den Vergleich mit einem Normal höherer Genauigkeit. Bei KI-Systemen kann dieses Prinzip auf die Validierung von Modellvorhersagen übertragen werden. Empirische Wahrscheinlichkeiten werden aus einem Validierungsdatensatz abgeleitet und mit der vom KI-Modell vorhergesagten Wahrscheinlichkeit verglichen. Diese empirischen Wahrscheinlichkeiten fungieren als Referenz für den KI-Kalibrierungsprozess, ähnlich wie meteorologische Daten als Referenz dienen können.
Die Kalibrierung von KI-Modellen kann durch Reliability-Diagramme visualisiert werden, bei denen empirische gegen vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten aufgetragen werden. Bei gut kalibrierten Modellen sollten die Werte nahe an der Diagonallinie liegen, was einer genauen Übereinstimmung zwischen Vorhersage und tatsächlichem Outcome entspricht.
KI-gesteuerte Systeme können zudem die für Kalibrierungsprozesse benötigte Zeit reduziere…