Autoencoder‑ähnliche Fuzzy Cognitive Maps mit LLM‑Agent erzeugen erklärbare Modelle
Ein neues Verfahren nutzt ein großes Sprachmodell, um Feedback‑Causal‑Fuzzy‑Cognitive‑Maps (FCM) in Text zu übersetzen und anschließend wieder zurückzuverwandeln. Dabei arbeitet das System wie ein Autoencoder, jedoch ohne die typischen Black‑Box‑Eigenschaften: sowohl Encoder als auch Decoder geben ihre Entscheidungen transparent aus.
