Transparenz durch Argumentation in Künstlicher Intelligenz: Neue Forschungsansätze auf der HAI 2018
Die jährliche International Conference on Human-Agent Interaction (HAI) fand Mitte Dezember in Southampton bereits zum sechsten Mal statt. Die Konferenz ist ein Treffpunkt für die Diskussion und Verbreitung modernster Forschung und konzentriert sich sowohl auf technische als auch auf soziale Aspekte von Künstlicher Intelligenz.
Eine Forschergruppe um Elizabeth Sklar stellte ihren Ansatz zur argumentierenden KI in Form eines Tutorials und eines Workshops vor. Dabei gingen auch andere Forscher darauf ein, wie argumentative Fähigkeiten die Beziehung von Mensch und Computer verbessern könnten. Ziel der Forschergruppe vom Londoner Kings’s College ist es, Künstlicher Intelligenz das Argumentieren beizubringen, um Entscheidungen, die durch KI getroffen werden, nachvollziehbar zu machen.
Theoretische Grundlagen des neuen Forschungsgebiets der argumentativen KI
In dem Workshop ging es in erster Linie um konzeptionelle Grundlagen des gerade erst entstehenden Forschungsgebiets der argumentativen KI. Dazu zählen beispielsweise die unterschiedlichen Dialogformen von einer einfachen Informationsabfrage bis zu einer Überzeugungsleistung. Auch die verschiedenen Ziele der Dialogteilnehmer spielen eine Rolle. Diese unterschiedlichen Kriterien können der KI mit einer logisch-mathematischen Formel einprogrammiert werden oder aber die KI kann diese Argumentationsstrukturen lernen. Den Prozess, aus Texten in natürlicher Sprache automatisch Argumentationsstrukturen zu extrahieren, um diese mit Computerprogrammen analysieren zu können, bezeichnet man als Argumentation Mining.
Weitere Forschungsansätze argumentativer KI
Ein mögliches Anwendungsfeld für argumentierende KI präsentierte Isabel Sassoon, ebenfalls vom King’s College. Das Projekt CONSULT beinhaltet die Entwicklung eines Computersystems zur Unterstützung von Langzeitpatienten im Alltag. Dabei sollen aktuelle Daten von zum Beispiel Blutdruckmessgeräten sowie die elektronische Patientenakte für die Erstellung begründeter Ratschläge genutzt werden.
Ein weiteres Projekt stellte Timothy Norman von der University of Southampton vor. Das System CISpaces (Collaborative Intelligence Spaces) soll Analysten bei der Auswertung von Informationen unterstützen. Es basiert auf einer Theorie von Peter Piroli und Stuart Card, nach der Nachrichtendienste gesammelte Informationen auswerten, indem sie sie zu einer Geschichte zusammenfügen.