Black-box, übersetzt schwarzer Kasten, ist ein psychologisches Modell, in dem sowohl die Eingabe (input) als auch die Ausgabe (output) bekannt sind, nicht aber die kognitiven Prozesse, die „innerhalb“ der black box ablaufen.
Ganz allgemein bezeichnet eine Black-Box vor allem in der Kybernetik ein System, von dem man nur die Eingangssignale und die Ausgangssignale kennt bzw. kontrollieren kann, während der Inhalt der Black Box bzw. die dort ablaufenden Prozesse und Mechanismen nicht beobachtbar oder unbekannt sind. Im frühen Behaviorismus stand die black box ganz allgemein für die Annahme, dass sich über die Reizverarbeitung eines Menschen keine Aussagen treffen lassen, sondern dass allein das Verhalten beobachtbar sei (Output).
Fälschlicherweise wird im Zusammenhang mit einem Flugzeugabsturz oft ebenfalls von einer Black Box gesprochen, die aber rot ist und die auch nur Eingangssignale und keine Ausgangssignale hat, wobei der Inhalt im Gegensatz zur Black Box bekannt ist, denn aus diesem soll etwa der Ablauf des Unfalls bzw. die Unfallursache erschlossen werden. Die korrekte Bezeichnung für dieses Gerät ist daher Flugschreiber bzw. Flightrecorder und Stimmenaufzeichner bzw. Voicerecorder.
Es gibt übrigens datenbezogene Probleme im Zusammenhang mit künstlichen neuronalen Netzen oder künstlicher Intelligenz, die weniger mit der Qualität als vielmehr mit der schieren Datenmenge zu tun haben. Da der Mensch diese Menge nicht überblicken kann, weiß er oft nicht, wie genau ein künstliches neuronales Netz die Daten analysiert. Mit anderen Worten: Man weiß nicht genau, wie das Netz in der verborgenen Schicht alle Neuronen miteinander verknüpft, d. h. wie genau es lernt. Der eigentliche Denkprozess solcher KI-Systeme bleibt also verborgen, weshalb das Problem ebenfalls als Blackbox bezeichnet wird, denn ein neuronales Netz verarbeitet Millionen von Daten, deren Kombinationsmöglichkeiten astronomisch sind. Der Mensch kann aber eine solche Komplexität einfach nicht auswerten, zumindest nicht in einer vernünftigen Zeitspanne. Daher wird versucht, eine Vielzahl von Anwendungen für neuronale Netze zu entwickeln, um einen Blick in die Blackbox zu werfen und die Algorithmen besser zu erklären, denn mit der zunehmenden Zahl solcher Anwendungen für künstliche Intelligenz steigt auch die Nachfrage nach mehr Transparenz in der Welt der künstlichen Intelligenz.
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