Künstliche Intelligenz

• KI ist eine Querschnittstechnologie. Sie kann in zahlreichen Bereichen angewendet werden und wird uns mehr und mehr kognitiv anspruchsvolle Aufgaben abnehmen. Deswegen ist KI eine zentrale Technologie auf dem Weg ins 2. Maschinenzeitalter. 
  (Zum Vergleich: das 1. Maschinenzeitalter nahm den Menschen viel körperliche Arbeit ab.)
• Es ist wichtig, sich frühzeitig mit KI auseinanderzusetzen, weil KI jetzt und auch zukünftig einen großen Einfluss auf unsere Gesellschaft hat.
• KI ist nicht neu. Bedeutende Wissenschaftler:innen haben die Grundsteine bereits in den 1950er Jahren gelegt. 
• KI erfreut sich durch große Fortschritte im Teilbereich “Maschinelles Lernen” wieder großer Beliebtheit. Zuvor war KI vor allem durch Regelbasierte KI-Systeme charakterisiert. Einen Überblick über die Geschichte der KI liefert euch dieses Video. 

Bedeutende Anwendungen

• 👍 Wahl der richtigen Pronomen (sie → die Trophäe):

• 👎 Falsches Gendern (the doctor → die Ärztin/der Arzt, the nurse → die Krankenschwester/der Pfleger):

• 👍 Richtig erkannte Objekte:

• 👎 Falsch erkannte oder nicht erkannte Objekte:

→ unrobust, z. B. bei schlechten Lichtverhältnissen

• 👍 Roboter, die in strukturierten/kontrollierten Umgebungen handeln, z. B. industrielle Roboter
• 👎 Roboter, die in chaotischen/unkontrollierten Umgebungen handeln, z. B. im menschlichen Umfeld (u. a. Verletzungsgefahr)
• 👍 Tanzende Roboter
• 👎 Stürzende Roboter

KI ist interdisziplinär

• Viele zentrale Fortschritte in der KI-Forschung (z. B. Neuronale Netze) wurden erst durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftler:innen aus Neurowissenschaft, Psychologie und sogar Philosophie ermöglicht. 
• Um KI-Systeme zu testen und mit der realen Welt interagieren zu lassen, sind Robotik und Elektrotechnik wesentlich.
• Für sprachverarbeitende KI-Systeme (z. B. Übersetzungsprogramme oder digitale Assistenten) ist ein gutes Verständnis im Bereich Sprachwissenschaft (Linguistik) notwendig. 
• Auf keinen Fall sollten die Sozialwissenschaften und die Ethik vergessen werden! Denn es muss sichergestellt werden, dass neue KI-Technologien positiv für uns Menschen sind und verantwortungsbewusst entwickelt werden.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

• Beim maschinellen Lernen werden Zusammenhänge bzw. Muster aus bekannten Daten (den Trainingsdaten) “gelernt”. Die gelernten Zusammenhänge (beispielsweise beschrieben durch eine Funktion) können dann auf neue, unbekannte Daten angewandt werden.
• Beim maschinellen Lernen erfolgt keine explizite Zuweisung durch Expert:innen wie es bei regelbasierten KI-Systemen der Fall ist.
• Algorithmen sind ein wichtiger Teil von maschinellen Lernmethoden. 

• Maschinelles Lernen besteht aus zwei Phasen: der Trainingsphase (Lernphase) und der Testphase. 

• Schwache KI kann nur spezifische Aufgaben lösen. Sie ist bereits Realität (z. B. in Form von Schachcomputern oder Übersetzungsprogrammen). Starke KI kann beliebige Aufgaben lösen. Sie liegt in ferner Zukunft (wenn überhaupt je möglich).
• Wichtige Zutaten von Maschinellen Lernmethoden sind: 
  • die Daten, 
  • ein Modell (z. B. das Neuron),
  • die Fehlerfunktion und
  • ein Optimierungsalgorithmus.

Unterscheidung: Regelbasierte KI-Systeme und Maschinelles Lernen

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Ethik

• Ethik (= Moralphilosophie) ist ein Teilgebiet der Philosophie, bei der es um folgende Frage geht: Wie können und sollen wir handeln, damit wir ein gutes Leben führen können?
• Zentrale Fragen der Technik-Ethik (also auch der KI-Ethik):
  • Was macht Technik (KI) mit uns Menschen und macht sie unser Leben besser?
  • Welche Werte werden durch Technik (KI) befördert? Welche gefährdet? (Gerechtigkeit, Sicherheit, Teilhabe etc.)
  • Wie können wir Technik (KI) besser/ethischer entwickeln und nutzen?

• Es liegt an uns, KI-Technologie so zu gestalten, dass sie größtmöglichen Nutzen und kleinstmöglichen Schaden bringt … und zwar nicht nur für möglichst viele Menschen, sondern auch für benachteiligte Gruppen!

• Maskenvideo Teachable Machine
• automatisches Rekrutierungstool

• Teachable Machine
• Google Quickdraw

Weitere Materialien

• KI Kurs (Python und Maschinelles Lernen): [unsere Empfehlung]
  • Grundlagen: https://ki-kurs.org/app/programming/pythonTutorials
  • Einführung Machine Learning anhand eines konkreten Beispiels: https://ki-kurs.org/app/programming/tutorials/course=dog
• Code Combat (Python oder Javascript)
• Codecademy
• und viele andere

• Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz (BWKI)
• Bundeswettbewerb Informatik (BwInf)
• Bundeswettbewerb Mathematik

• Elements of AI: (kostenloser Online Kurs, teils mit deutschem Material)
• Leetcode: Programmieren üben mit verschiedenen Schwierigkeitsgraden, gut zB zur Vorbereitung auf den BwInf

• Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet technische Systeme, die Aufgaben lösen können, die bisher menschliche Intelligenz erfordert haben.
• Menschliche Intelligenz ist die Fähigkeit, komplexe Ziele effizient zu erreichen. Dafür sind kognitive Fähigkeiten wie Sehen, Erkennen, Handeln, Kommunizieren, Planen, Lernen, usw. hilfreich.
• Maschinelles Lernen: Beim maschinellen Lernen werden Zusammenhänge bzw. Muster aus bekannten Daten (den Trainingsdaten) “gelernt”. Die gelernten Zusammenhänge (oft beschrieben durch eine mathematische Funktion) können dann auf neue, unbekannte Daten angewandt werden.
• Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit Neuronalen Netzen beschäftigt.
• Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems. Eine Eingabe wird dabei in genau definierten Schritten zu einer Ausgabe umgewandelt. 
• Ethik (=Moralphilosophie) ist ein Teilgebiet der Philosophie, bei der es um folgende Frage geht: Wie können und sollen wir handeln, damit wir ein gutes Leben führen können?
• KI-Ethik behandelt die folgende Frage “Wie können und sollen wir KI-Technologien entwickeln und nutzen, damit wir ein gutes Leben führen können?

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