Uitlegbare kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie (KI) transformeert de wereld, met name middels technieken die leren te voorspellen op basis van data. Populaire technieken, zoals deep learning, zijn zeer krachtig, maar wat ze nu precies leren, is heel vaak niet goed uitlegbaar. Het gebrek aan “waarom concludeert het systeem dit nu?” kan het grootschalig gebruik van KI voor medische toepassingen in de weg staan omdat artsen willen begrijpen waarom een bepaalde voorspelling gedaan wordt. Daarnaast is het lastig om nieuwe domeinkennis op te doen van een systeem waarvan we niet begrijpen wat deze nu precies geleerd heeft. Dit project bundelt krachten om een innoverende onderzoekslijn groot te maken waarin nieuwe vormen van KI ontwikkeld worden die wel uitlegbaar zijn.

Dit project richt zich op het creëren van technieken die niet zomaar uitlegbare modellen kunnen leren, maar dat kunnen door te kijken naar alle verschillende vormen van data tegelijkertijd. Dat is een grote vernieuwing, want het overgrote deel van de bestaande technieken is eigenlijk maar voor één soort data geschikt.

Het Fonds ondersteunt dit project met de financiering van 3 additionele PHD posities. Gezien de snelle opkomst van kunstmatige intelligentie en de snelgroeiende interesse vanuit de kliniek is de tijd nu aangebroken om hier vol op in te zetten zodat men over een aantal jaren klaar is voor de daadwerkelijke translatie van deze technieken ten behoeve van klinische beslissingsondersteuning.

‍