Hybrid-Modell
KI-Systeme, die mehrere Lernparadigmen (z. B. symbolisch und neuronal) kombinieren, um Erklärbarkeit und Leistung in Einklang zu bringen.
Definition
Architekturen, die regelbasierte (symbolische) Module für transparente Logik mit neuronalen Netzwerken zur Mustererkennung integrieren. Hybride Systeme zielen darauf ab, das Beste aus beiden Welten zu nutzen: die Aufrechterhaltung von menschenlesbaren Argumentationswegen für kritische Entscheidungen bei gleichzeitiger Erzielung einer hohen Genauigkeit bei unstrukturierten Daten. Die Steuerung umfasst die Orchestrierung der Interaktionen zwischen den Modulen, die Validierung der Gesamtsystemkohärenz und die Sicherstellung, dass jede Komponente ihre jeweiligen Compliance-Anforderungen erfüllt.
Real-World Example
Ein Tool zur Compliance-Überwachung verwendet eine symbolische Engine zur Kodierung regulatorischer Regeln (z. B. DSGVO-Zustimmungsklauseln) und ein neuronales NLP-Modell, um Klauselkontexte aus Verträgen zu extrahieren. Das hybride System kennzeichnet Verträge, die nicht den Vorschriften entsprechen, mit einer regelbasierten Logik, während das neuronale Modell den unstrukturierten Text verarbeitet, wodurch sowohl Transparenz als auch die Berücksichtigung einer vielfältigen Rechtssprache gewährleistet werden.
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