Title: Hintergrundwissen zum Thema KI
Course: Neue Aufgaben zum Thema Künstliche Intelligenz > Section: Informationen und Hilfen für Lehrkräfte

Im Bereich von KI werden einige Fachbegriffe und Konzepte genutzt, die in dieser Lektion erklärt werden.

Einführung

Der Begriff künstliche Intelligenz (kurz: KI) taucht besonders in den letzten Jahren wieder in verschiedensten Kontexten auf und wird dabei häufig als "Buzzword", d.h. zur Erzeugung von Aufmerksamkeit eingesetzt. Es kursieren viele Begriffe, die mit KI zusammenhängen oder in Zusammenhang gebracht, dabei aber häufig fachlich nicht korrekt bzw. nicht trennscharf verwendet werden. Daher ist eine Klärung der zentralen Begriffe wichtig.

Möglicherweise kennen Sie sich bereits gut mit diesem Themengebiet aus. Mithilfe eines kleinen Quiz können Sie sich selbst testen: Quiz: Begriffe rund um KI

In der folgenden Lektion möchten wir Ihnen einen groben Überblick über KI und weitere wichtige Begriffe wie "Maschinelles Lernen", "Deep Learning" und "Neuronale Netze" geben. Klicken Sie dazu am Ende dieser Seite auf den Button "weiter". Darüber hinaus geben wir Ihnen Tipps für eine nähere Beschäftigung mit dem Themengebiet an die Hand, zu denen Sie über den Button "weiterführende Hilfen" gelangen.

Die Informationen, die in dieser Lektion gegeben werden, basieren auf den im Literaturverzeichnis angegebenen Quellen.

Beispiele: KI ja/nein?

Welche der folgenden Anwendungen ist Ihrer Meinung nach KI?

(in Anlehnung an Holterhöfer & Henkelmann, 2019, Abs. 4)

- Das Recommender System von Netflix, das Nutzer_innen weitere Serien und Filme vorschlägt
Feedback: Richtig!
- Ein Computer-Algebra-System (CAS), das komplexe mathematische Gleichungen - auch mit Variablen und Parametern - lösen kann
Feedback: Richtig!
- Die Gesichtserkennung zum Entsperren von Smartphones
Feedback: Richtig!
- Die Geister aus PacMan
Feedback: Richtig!
- Die Sprachassistentin Alexa von Amazon
Feedback: Richtig!

Was ist KI?

Bei allen genannten Anwendungen spielt künstliche Intelligenz (KI) eine Rolle, wenn auch unterschiedlich intensiv. Hinter den Geistern aus PacMan steckt beispielsweise eine sehr einfache KI, während Sprachassistenten wie Alexa auf deutlich komplexeren Systemen von künstlicher Intelligenz beruhen.

Was genau ist also KI?

Diese Frage lässt sich leider nicht so einfach beantworten. Zunächst ist KI ein Teilgebiet der Informatik, das sich jedoch nicht eindeutig definieren lässt. Auch Expert_innen auf diesem Themengebiet sind sich bezüglich einer Definition nicht einig, was letztlich auch daraus resultiert, dass sich schon der Begriff der Intelligenz nicht eindeutig definieren lässt.

ChatGPT - also ein KI-System selbst - definiert den Begriff wie folgt:

„Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben können beispielsweise Problemlösung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung, visuelle Wahrnehmung und vieles mehr umfassen.[...]“

Im Folgenden wollen wir daher unter KI-Sytemen Computerprogramme verstehen, die die menschliche Intelligenz (in Teilen) nachahmen.

Überblick

Bei der Beschäftigung mit KI werden Ihnen viele weitere Begriffe begegnen. Im nachfolgenden Bild finden Sie einen beispielhafte Gruppierung von einigen dieser Begriffe. Dies soll Ihnen Zusammenhänge und Abhängigkeiten verdeutlichen. Zu den Schlagworten "KI-Systeme", "Maschinelles Lernen", "Deep Learning" und "KI und Ethik" finden Sie im Folgenden kurze Erläuterungen.

KI-Systeme

Es gibt verschiedene Arten von KI bzw. KI-Systemen, die sich danach unterscheiden, welche Aufgaben damit gelöst werden können und wie die Algorithmen entstehen, die zur Lösung angewendet werden.

Auf einer ersten Ebene unterscheidet man zwischen schwacher und starker KI.

- Jegliche KI-Systeme, die bisher entwickelt wurden, sind schwache KI. Sie sind darauf programmiert, spezielle Aufgaben zu lösen und können darüber hinaus keine sinnvollen Ergebnisse liefern.
- Unter starker KI versteht man solche, die nah an die menschliche Intelligenz heranreicht. Entsprechende KI-Systeme sind zur Lösung genereller Aufgaben im Stande und können auf verschiedene Probleme flexibel reagieren. Die Entwicklung einer solchen starken KI liegt aktuell noch in weiter Ferne.

Demnach geht es im Folgenden bei der näheren Betrachtung aktuell eingesetzter KI-Systeme immer um schwache KI. Schwache KI kann wiederum regelbasiert sein oder durch maschinelles Lernen entstehen.

Maschinelles Lernen

Im Gegensatz zu regelbasierten KI-Systemen, bei denen der Algorithmus auf Regeln beruht, die vom Menschen vorgegeben werden, werden beim maschinellen Lernen die zugrundeliegenden Regeln vom KI-System selbst gefunden.
Dazu werden zunächst Trainingsdaten benötigt, bei denen zu einer Eingabe die passende Ausgabe bekannt ist. Während der Trainingsphase findet das KI-System selbständig Zusammenhänge oder Muster in den Trainingsdaten und entwickelt auf Grundlage dessen ein mathematisches Modell zur Vorhersage der Ausgabe. Für ein gut funktionierendes KI-System werden dabei große Mengen an Trainingsdaten benötigt, um die Qualität des Systems zu verbessern. Das KI-System lernt aus den Erfahrungen im Training. Anschließend wird in einer Testphase anhand von Testdaten überprüft, ob das KI-System in der Lage ist, korrekte Ergebnisse zu liefern. Anhand der Testphase kann die Güte des entstandenen mathematischen Modells beurteilt werden. Ist diese noch nicht zufriedenstellend, kann sie durch eine erneute Trainingsphase mit weiteren Trainingsdaten erhöht werden.

Wie das KI-System schließlich zu den Ergebnissen kommt, ist in den meisten Fällen nicht oder zumindest nur schwierig nachvollziehbar. Somit verfügt das KI-System nicht über Intelligenz wie wir sie kennen. Es kann nicht selbständig erkennen, ob eine Ausgabe korrekt ist, sondern errät auf Grundlage der Trainingsdaten eine Vorhersage, die bei einem gut trainierten System sehr gut ist. Die Ausgabe ist also von Wahrscheinlichkeiten bestimmt.

Zusätzlich unterscheidet man beim Maschinellen Lernen zwischen drei wesentlichen Lernmethoden: überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen und bestärkendem Lernen. Diese Methoden unterscheiden sich darin, in welcher Form die Trainingsdaten vorliegen und wie die Beurteilung der Ergebnisse der KI-Systems erfolgt. Beim überwachten Lernen gibt der Mensch dem KI-System vor, was gelernt werden soll, indem die Trainings- und Testdaten bereits gelabelt sind. Anhand der Daten ist also klar, ob das Ergebnis korrekt ist. Beim unüberwachten Lernen findet das KI-System selbständig Strukturen in den Trainingsdaten. Das bestärkende Lernen ähnelt dagegen einem kontinuierlichen Lernprozess, bei dem das System aus Fehlern lernt. Bei einem falschen Ergebnis wird das zugrundeliegende mathematische Modell korrigiert, bei einem richtigen Ergebnis bestärkt.

Deep Learning

Unter Deep Learning wird eine spezielle Form des maschinellen Lernens verstanden, bei der ein künstliches neuronales Netz aufgebaut und genutzt wird. Ein solches neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen (Datenpunkte), die miteinander verknüpft sind. Während der Trainingsphase baut sich das neuronale Netz selbständig auf, indem die passenden Verknüpfungen zwischen den Neuronen in den einzelnen Schichten gestärkt werden. Dabei werden Verknüpfungen, die zu einer korrekten Ausgabe führen, stärker gewichtet. Letztlich entsteht ein komplexes mathematisches Modell.

Eine detailliertere Erklärung anhand eines Beispiels finden Sie hier: https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/was-ist-ein-neuronales-netz.

Neuronale Netze zum Ausprobieren der Funktionsweise und für ein besseres Verständnis des Lernprozesses finden Sie unter http://playground.tensorflow.org oder https://www.hartundtrocken.de/my-product/interaktiv-neuronales-netz/

KI und Ethik

Im Zusammenhang mit KI und der Anwendung von KI-Systemen sind nicht nur technische, sondern auch ethische Fragestellungen zu berücksichtigen. Denn der Einsatz von KI-Systemen wirkt sich immer auch auf die Gesellschaft aus und birgt dabei neben Chancen auch Risiken. Es muss diskutiert werden, wie sichergestellt werden kann, dass KI-Systeme verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden. Das Ziel jeder Anwendung sollte es dabei sein, von möglichst großem Nutzen für den Menschen zu sein und dabei möglichst geringen Schaden zu verursachen.

Grundsätzlich unterstützt das sogenannte Dagstuhl-Dreieck beim sinnvollen Einsatz von KI-Systemen und dessen Vermittlung in der Bildung. Unter dem Link finden Sie dazu weitere Informationen.

weiterführende Hilfen zur Beschäftigung mit KI

Kurze Videos von Florian Dalwigk

- zur Unterscheidung der Begriffe "Künstliche Intelligenz", "Machine Learning" und "Deep Learning":
https://youtu.be/Ip1a2JHdt3E?si=h-jwZT65vz_3FVef
- zum Unterschied zwischen starker und schwacher KI:
https://youtu.be/YBAiF0MLaBg?si=MhGXRxfUA_8wVXmw

Die folgenden Artikel sind gut für einen etwas genaueren, aber nicht zu komplexen Einblick geeignet.

- https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/was-ist-kuenstliche-intelligenz-definition-ki
- https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/was-ist-ein-neuronales-netz
- https://lamarr-institute.org/de/blog/welche-arten-von-maschinellem-lernen-gibt-es/

Kostenloser Online-Kurs von "Elements of AI" (Universität Helsinki) (Viele Inhalte sind auch auf deutsch verfügbar.):
https://course.elementsofai.com/de

Lernplattform mit weiterführenden Online-Kursen (vielfach kostenfrei):
https://ki-campus.org/themen/schule

Glossar der wichtigsten Begriffe rund um KI (auch für SuS geeignet):
https://www.medien-in-die-schule.de/unterrichtseinheiten/machine-learning-intelligente-maschinen/glossar-machine-learning/

Die Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks selbst ausprobieren:
http://playground.tensorflow.org
https://www.hartundtrocken.de/my-product/interaktiv-neuronales-netz/

Übersicht über wichtige Themenfelder und Anwendungsgebiete von KI-Systemen:
https://www.plattform-lernende-systeme.de/startseite.html

weitere hilfreiche Links mit Bezug zum Unterrichten:

- https://ki-macht-schule.de/plattform
- https://www.science-center-net.at/didaktik/toolkit-endlich-be-greifbar-kuenstliche-intelligenz/
- https://www.science-on-stage.de/material/machine-learning-der-schule

Abschluss

Sie haben das Ende der Lektion zum Hintergrundwissen zum Thema KI erreicht.

Mithilfe des Quiz: Begriffe rund um KI können Sie Ihr Wissen nun selbst testen.

Quellen- und Literaturverzeichnis

Gesellschaft für Informatik (GI) (2016): Dagstuhl-Erklärung - Bildung in der digitalen vernetzten Welt. Abgerufen unter https://dagstuhl.gi.de/fileadmin/GI/Hauptseite/Aktuelles/Projekte/Dagstuhl/Dagstuhl-Erklaerung_2016-03-23.pdf

Holterhöfer, J. & Henkelmann, C. (7. März 2019). Was ist KI?. Abgerufen von https://divis.io/2019/03/ki-fuer-laien-teil-1-was-ist-ki/

mmb Institut GmbH & DFKI Labor Berlin (November 2023). Schule und KI - Ein praxisorientierter Leitfaden, Kap. 2. Abgerufen von https://www.telekom-stiftung.de/sites/default/files/files/Leitfaden-Schule-und-KI.pdf

Niedersächsische Landeszentrale für politische Bildung Politische Medienkompetenz. Künstliche Intelligenz - Was ist KI und wie beeinflusst sie unsere Gesellschaft?. Abgerufen von https://www.politische-medienkompetenz.de/unsere-schwerpunkte/kuenstliche-intelligenz/

Raveling, J. (3. Mai 2022). Was ist ein neuronales Netz?. Abgerufen von https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/was-ist-ein-neuronales-netz

Raveling, J. (11. April 2023). Was ist künstliche Intelligenz?. Abgerufen von https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/was-ist-kuenstliche-intelligenz-definition-ki

Trabold, D. (13. Januar 2021). Welche Arten von Maschinellem Lernen gibt es? [Blog]. Abgerufen von https://lamarr-institute.org/de/blog/welche-arten-von-maschinellem-lernen-gibt-es/

Alle auf dieser Seite angegebenen Links wurden am 29.02.2024 zuletzt abgerufen.