Zunächst Probleme betrachten
Zunächst geht es im Projekt jedoch darum, grundlegende Probleme der zwei Verfahren zu betrachten: Wie lassen sich die Informationen der verschiedenen KI-Methoden zusammenführen, welche Probleme lassen sich formell überprüfen und in welchen Fällen ist diese Überprüfung besonders wichtig? Ein bekanntes Beispiel für die Schwächen des Deep Learning sind Verfahren, die aufgrund der Daten, mit denen sie trainiert wurden, Vorurteile ausbilden. Gerade in solchen Situationen ist es von Bedeutung, auch formale Ergebnisse zu erhalten.