1.6 Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
Die Frage Wie funktioniert KI? ist relativ plakativ. Denn im Grunde kann man das nicht so beantworten, da KI als wissenschaftliches Fachgebiet verschiedene Teilgebiete und Methoden umfasst, die unterschiedlich funktionieren. Ein Teilgebiet ist das Maschinelle Lernen (Machine learning). Maschinelles Lernen ist verantwortlich für viele Fortschritte in der KI-Forschung. Eigentlich müssten wir heute viel häufiger von Maschinellem Lernen statt KI sprechen. In der Praxis werden die Begriffe aber häufig gleichgesetzt bzw. synonym verwendet.
Bevor wir darauf eingehen, was sich hinter Maschinellem Lernen verbirgt, wollen wir ein paar Grundlagen klären. Angefangen damit, was eigentlich Computer sind, was ein Algorithmus ist und wie sich herkömmliches Programmieren von Maschinellem Lernen unterscheidet. Schau Dir dazu das Video an.
Reflexion
Domänenspezifisches Wissen ist für die Entwicklung von KI-Systemen äußerst relevant. Damit auch KI-basierte Bildungsanwendungen auf lerntheoretischen Überlegungen entwickelt werden, bräuchte es Pädagog*innen, die ihre Fachexpertise einbringen. Das diskutieren wir in Modul 3 detaillierter!
Aktivität
Informiere Dich über die verschiedenen Lernarten des maschinellen Lernen (Stichworte: supervised learning, unsupervised learning).
Vertiefung
- Kurzer Videoausschnitt aus den Tagesthemen – Interview mit der Informatikerin Prof. Dr. Katharina Zweig zum Thema KI. 👉 Zum Video
- Auf der Plattform Lernende Systeme findest Du in kurzen Videos die Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens etwas tiefer und leicht verständlich erklärt 👉 zu den Videos
- Falls Du tiefer in das Thema einsteigen möchtest, empfehlen wir Dir den OpenHPI Kurs “Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger”. 👉 Zur Kursplattform
3 thoughts on “1.6 Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?”
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Im Bildungsbereich wird immer wieder die Aufgabe sein in Frage zu stellen, ob auch ein starke KI anstrebenswert ist, wie Frau Zweig auch anmerkte!!!
M.E. brauchen wir keine starke KI um Lernprozesse effizient voranzubringen. Der Einsatz von schwacher KI reicht aus, um adaptives Lernen zu ermöglichen. Die Programme sollten daher die neurowissenschaftlichen Erkenntnisse zum Lernen nutzen um das Lernen voranzubringen.
Bei vielen Lernprozessen ist eine Kombination von realen Personen und passender Hardware/Software (z.B. KI) erforderlich.