Die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) wirft zahlreiche Fragen auf, insbesondere im Kontext ihrer Anwendung in wissenschaftlichen Forschungen. Um diese Fragen zu ergründen, trafen sich führende Wissenschaftler*innen und Philosoph*innen, die an grundlegenden Aufgaben und Problemstellungen im Zusammenhang mit der Anwendung von Maschinellem Lernen (ML) in der Wissenschaft arbeiten, an der Technischen Universität Dortmund.
Der Workshop mit dem Titel “Epistomological Issues of Machine Learning” fand vom 27. bis 28. Februar statt und widmete sich dem Spannungsfeld von Wissenschaft und Künstlicher Intelligenz aus interdisziplinärer Sicht. Unter den zahlreichen Themen, die in den Vorträgen behandelt wurden, waren Schlüsselprobleme bei der Identifizierung echter Entdeckungen und stabiler Vorhersagen durch ML-Systeme, Kernkonzepte der „Erklärung“ im Bereich eXplainable AI (XAI) und ihre Beziehung zu philosophischen Theorien des Verstehens und Erklärens. Des Weiteren wurden aktuelle Grenzen der Vorhersagekraft und die Verbindung zwischen ML und traditionellen wissenschaftlichen Methoden zur Vorhersage und Entdeckung behandelt.
Neben weiteren nationalen und internationalen Forschenden präsentierten auch die Lamarr PIs Prof. Dr. Eva Schmidt, Prof. Dr. Jürgen Bajorath und Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode ihre Forschungsergebnisse und gaben Einblicke in die jeweiligen Forschungsfelder – Vertrauenswürdige KI, Life Sciences und Physik.
Prof. Dr. Eva Schmidt sprach über die Bedeutung von Entscheidungen in künstlich intelligenten Systemen und deren Verständnis, während Prof. Dr. Jürgen Bajorath Einblicke in erklärbares Maschinelles Lernen im Bereich der Arzneimittelforschung gab. Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode beleuchtete die Rolle von ML bei der Erkenntnisgewinnung in der Physik.
Der Workshop markierte zudem den Start der von der DFG geförderten Emmy Noether-Gruppe UDNN: Scientific Understanding and Deep Neural Networks. Er wurde in Zusammenarbeit mit dem Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz organisiert und von der Fakultät für Humanwissenschaften und Theologie an der TU Dortmund mitfinanziert.
Weitere Informationen:
Programmheft mit Abstracts zu den einzelnen Vorträgen: https://udnn.tu-dortmund.de/wp-content/uploads/2024/02/BookletEpistIssuesMLSci.pdf
