Zwischen Performance und Erklärbarkeit: Viktor Görlitz stellt seine Ergebnisse in Hamburg vor

Auf der diesjährigen GOR in Hamburg konnte Student Viktor Görlitz seine Ergebnisse präsentieren. Geforscht hatte er an subgoal-basierten Agenten, welche es ermöglichen eine Balance zwischen der Performance und der Erklärbarkeit der Aktionen zu schaffen.

Künstliche Intelligenzen werden immer schlauer und präziser in unterschiedlichsten Aufgabenbereichen. Um weiterhin zu verstehen, was für Entscheidungen die KI trifft um mögliche Konsequenzen abwegen zu können, ist gerade der Bereich der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI) aktuell im Trend. Der Student des Forschungsmasters Data Science Viktor Görlitz hat jetzt durch die Veröffentlichung seiner Arbeit zu diesem Thema beigetragen.

In seiner Ausarbeitung behandelt er aus der Literatur bekannte, auf Teilzielen basierende Agenten, welche im Computerspiel StarCraft 2 agieren. Der Fokus liegt auf der Balance zwischen erzielter Performance und geschaffener Erklärbarkeit der KI und inwiefern die Anzahl der vorgegebenen Teilziele diese Balance beeinflusst haben.

Durch Experimente an verschiedenen Strategien konnten die Schwierigkeit der Aufgabe und die Varianz der Umgebung als ausschlaggebene Faktoren für die Wahl der Teilzielanzahl festgelegt werden. Diese Ergebnisse konnte Viktor bereits auf der alljährlichen GOR in Hamburg präsentieren.