KI-Evaluierung
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AI Safety Gridworlds sind Simulationen oder Umgebungen, die speziell entwickelt wurden, um die Sicherheit von Künstlicher Intelligenz (KI) zu testen und zu verbessern. Diese Gridworlds sind künstliche Welten, in denen verschiedene Szenarien und Herausforderungen simuliert werden, um das Verhalten von KI-Systemen unter realen Bedingungen zu prüfen.
Der Cognitive Reflection Test (CRT) ist ein Instrument zur Bewertung kognitiver Reflexionsfähigkeiten. Er wird verwendet, um kritisches Denken, die Fähigkeit zur Überwindung impulsiver Antworten und tieferes Nachdenken über Probleme zu messen.
Explainability-Tests, auch Interpretierbarkeitstests genannt, dienen dazu, die Erklärbarkeit oder Interpretierbarkeit von Künstlichen Intelligenz (KI)-Modellen zu bewerten. Der Fokus liegt darauf sicherzustellen, dass die Entscheidungen von KI-Systemen verständlich und nachvollziehbar sind.
Fidelity-Tests sind Evaluierungsinstrumente, die die Fähigkeit einer Künstlichen Intelligenz (KI) bewerten, Informationen und Fähigkeiten aus dem Trainingskontext auf neue, ähnliche Aufgaben zu übertragen. Der Fokus liegt auf der Prüfung, wie „treu“ oder „originalgetreu“ die KI in ihrer Leistung bleibt.
Der Turing-Test ist ein Konzept in der Künstlichen Intelligenz (KI), das von dem britischen Mathematiker und Informatiker Alan Turing im Jahr 1950 vorgeschlagen wurde. Ziel dieses Tests ist es zu überprüfen, ob eine Maschine menschenähnliches Verhalten zeigen kann und somit als „intelligent“ betrachtet werden kann.
Die Winograd Schema Challenge ist eine Form der KI-Evaluierung, die darauf abzielt, das Verständnis von Maschinen für natürliche Sprache und deren Fähigkeit, menschenähnliche Vernunftschlüsse zu ziehen, zu überprüfen. Der Fokus liegt auf der Lösung von Ambiguitäten in Sätzen, die durch Pronomen oder unvollständige Informationen entstehen.