KI und Nachhaltigkeit

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | OnCourse UB

• Lektion 2
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    Definition von KI

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    Definition

    Unter dem Begriff „Künstliche Intelligenz“ wird im Allgemeinen die maschinelle Nachbildung von kognitiven menschlichen Fähigkeiten verstanden, indem beispielsweise Entscheidungsstrukturen des Menschen durch Programmierung nachempfunden werden.

    Auch die Fähigkeit zum Lernen oder zur Improvisation wird dazu gezählt. Während die umfassende Nachbildung menschlicher Intelligenz, die in der Regel als starke KI bezeichnet wird bisher nur in theoretischen Überlegungen besteht, werden schwache KI-Systeme in Form von Verfahren des maschinellen Lernens und „Deep Learnings“ in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten eingesetzt.

  • Aktivität Die Begriffe „Künstliche Intelligenz“, „Maschinell... auswählen

    Die Begriffe „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ werden dabei gelegentlich fälschlicherweise synonym verwendet. Letztere stellen dabei nur Teilgebiete der künstlichen Intelligenz dar (siehe folgende Abbildung) die sich insbesondere in den letzten Jahren stark weiterentwickelt haben.

  • Aktivität --- Grafik: van_kin_k1_l3_ki-komplexität_gra_de --... auswählen

    

  • Aktivität Das maschinelle Lernen umfasst Algorithmen, die mi... auswählen

    Das maschinelle Lernen umfasst Algorithmen, die mithilfe statistischer Methoden Computersysteme befähigen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Dabei unter-scheiden sie sich von traditionellen Computer-Algorithmen dadurch, dass Regeln nicht explizit in der Programmierung formuliert werden. Stattdessen werden aus den Daten Muster und Gesetzmäßigkeiten gelernt, um so Vorhersagen auch für neue Daten treffen zu können.

  • Aktivität Quiz K1L3 auswählen

    Abschluss

    Teilnehmer/innen müssen

    

    Anzeigen

    

    Eine Bewertung erhalten

    

    Bestehensgrenze erreichen
  • Aktivität Hierbei kommen, abhängig von der Beschaffenheit de... auswählen

    Hierbei kommen, abhängig von der Beschaffenheit der Daten und der Zielstellung der Anwendung, verschiedene Verfahren zum Einsatz. Dazu zählen zum Beispiel Algorithmen wie Random Forest, Support Vector Machine, k-Nächste Nachbarn und künstliche neuronale Netze (KNN). Mit dem Begriff „Deep Learning“ wird wiederum eine spezielle Klasse von künstlichen neuronalen Netzen mit besonders tiefen, komplexen Architekturen und einer großen Anzahl von zu lernenden Parametern bezeichnet. Diese Unterscheidung ist bedeutsam, weil die Komplexität und die Möglichkeiten, die vom System generierten Entscheidungspfade nachzuvollziehen, sehr unterschiedlich sind.

    Methoden aus dem Bereich der schwachen KI zeichnen sich gegenüber der starken KI dadurch aus, dass sie jeweils nur für ein sehr konkretes eng umrissenes Problem eingesetzt werden können – z. B. der Erkennung von Objekten in Bildern, der Annotation von Wortkategorien in Texten oder der Vorhersage von Zeitreihen.
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    Beispiel

    Als ein aktueller Trend zeichnet sich dabei ab, dass zunehmend Modelle zum Einsatz kommen, die für unterschiedliche Aufgaben trainiert werden können und dabei auch mehrere Modalitäten – wie Text (auch in verschiedenen Sprachen), Bild und Video – unterstützen können. Diese sogenannten foundation models (bspw. BERT, GPT3 oder DALL-E) sind mit einer Vielzahl von Möglichkeiten, aber auch Risiken verbunden – angefangen bei ihren Fähigkeiten (z. B. Spracherkennung, Bilderkennung, Robotik, logisches Denken, menschliche Interaktion) über ihre technische Ausgestaltung (z. B. Modellarchitekturen, Trainingsverfahren, Daten, Systeme, Sicherheit, Konzeption und Evaluation) bis hin zu ihren Anwendungen (z. B. Recht, Gesundheitswesen, Bildung).

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