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Transparenz und Effizienz durch kognitive Testmethoden

Intelligente autonome Systeme sind branchenübergreifend in Erprobung und Nutzung. Gleichzeitig wächst das Misstrauen in deren Zuverlässigkeit. Die aktuell genutzte Validierung mit umfangreichen Funktionstests und dem Brute-Force-Explorieren sind sehr aufwendig. Sie bleiben bei lernenden Systemen zudem grundsätzlich unsicher in der Abdeckung und intransparent. Um Zuverlässigkeit und Vertrauen in der Gesellschaft zu erreichen, benötigen wir intelligente Validierungstechniken, die auch dynamische Änderungen und Lernprozesse abdecken. Dieser Artikel bietet Einblicke in die Validierung autonomer Systeme. Ein erstes Fazit: Klassische Verfahren müssen durch kognitive Testmethoden mit systematischer Szenarienabdeckung ergänzt werden.

Intelligente automatisierte Systeme sind in unserer Gesellschaft kaum mehr wegzudenken. Kreditanfragen und Versicherungsvorfälle werden automatisch bearbeitet. Teilautomatisiertes Fahren, selbstfahrende Züge, Fern-Wartung von Anlagen und intelligente Systeme in Krankenhäusern und Verwaltungen sind nur einige Beispiele, bei denen wir uns stark auf automatisierte Systeme verlassen. Schon heute erkennen wir nicht mehr immer, ob wir es im Sinne des Turing-Tests mit einer Maschine oder einem Mensche…

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