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V5 Künstliche Intelligenz (KI/AI)

V5 Künstliche Intelligenz (KI/AI)

Können Maschinen denken?“, „Sind Menschen Maschinen?“, „Ist künstliches Leben möglich?“ sind grundlegende Fragen, die Menschen schon immer interessiert haben. In diesem Vertiefungsgebiet können solche Fragen auf dem Hintergrund der Ergebnisse der Forschung zur künstlichen Intelligenz (KI) und zum künstlichen Leben (KL) reflektiert werden. KI/KL ist ein wichtiges Teilgebiet der Informatik, deren Vertreter in den letzten Jahrzehnten häufig durch übertriebene Ankündigungen und Fehlschläge in der praktischen Umsetzung auf sich aufmerksam gemacht haben. Trotzdem finden sich Forschungsergebnisse aus KI/KL schon heute in vielen Systemen wieder: sprachverarbeitende Computer („Chatbots“), Expertensysteme z. B. in der Medizin, fußballspielende Roboter, neuronale Netze zur Mustererkennung usw.

Weitere interessante Themen im Bereich KI/KL sind möglich und sinnvoll, z. B.

  • Viren, Würmer und andere „Lebewesen“ in Computern und Netzen
  • Evolution und Selbstreproduktion im Computer
  • Künstliches Leben und Robotik
  • Computer und Gehirn: Von-Neumann-Rechner vs. Neuronales Netz

Themen aus dem Gebiet KI/KL haben zahlreiche Verbindungen zum Unterricht anderer Fächer (Biologie, insbes. Hirnforschung und Bioinformatik, Religion und Ethik, Literatur und Sprachwissenschaft) und bieten sich daher in besonderer Weise für fächerübergreifenden und fächerverbindenden Unterricht, z.B. in einem Seminarkurs, an.

  • Programmieren mit KI im Informatikunterricht(WorkShop von Alexander Dietz und Alexander Schindler)
    In diesem Workshop werden die theoretischen Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen erläutert. Dabei werden vorgefertigte Anwendungen (z. B. Google Teachable Machine) genutzt, mit vorhandenen Plattformen (z. B. Cognimates) programmiert und eigene kleine neuronale Netze entwickelt (z. B. mit TensorFlow). Anhand praktischer Beispiele wird das Thema KI für Schüler/-innen zugänglich machen und es ihnen so ermöglichen, KI selbst einzusetzen und auch Nutzen und Risiken dieser Technik abzuschätzen. Als Programmiersprache wird Python verwendet. Vorkenntnisse sind hilfreich, aber nicht notwendig.
     
  • Künstliche Intelligenz- Eine Einführung für den Schulunterricht mit Programmbeispielen. (Link zur Seite von Walter Stein)
    Walter Stein hat dieses Buch unter Mitwirkung von Lena Maxine Lenkeit verfasst und stellt es unter der Lizenz (Creative Commons Namensnennung – Nicht-kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland Lizenz) zum freien Download als PDF zur Verfügung. 45 Seiten mit zahlreichen Links. Als Lehrer oder Schüler können Sie dieses Buch privat und für den Unterricht kostenlos nutzen.
     
  • Machine Learning in der Schule - Unterrichtsmaterial
    Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co.
    In „Machine Learning in der Schule“ lernen Jugendliche einfache Modelle künstlicher neuronaler Netze kennen und mit dem Modellierungswerkzeug MemBrain zu konstruieren. Anschließend entwerfen sie ein Gesichtsmodell, das sie per Lernalgorithmus darauf trainieren, Gesichter wiederzuerkennen.
    Die Unterrichtseinheit aus der science-on-stage-Reihe ist für den Informatikunterricht der Mittel- und Oberstufe geeignet. 
    Die Broschüre kann kostenlos als PDF heruntergeladen werden.
    „Machine Learning in der Schule“ ist in Kooperation mit der Vector Stiftung entstanden.
    Mit der verwendeten Software MemBrain lassen sich künstliche neuronale Netze am Bildschirm nachbauen und simulieren. Für nicht-kommerzielle Zwecke ist die Software kostenlos. Sie lässt sich allerdings nur auf einem Windows-Betriebssystem installieren.
     
  • Plattform Lernende Systeme (Link zur Webseite)
    Die Plattform Lernende Systeme ist ein vom BMBF initiiertes und bei acatech (Deutsche Akademie der Technikwissenschaften) angesiedeltes bundesweites ExpertInnen-Netzwerk zum Thema KI mit knapp 200 hochrangigen und ehrenamtlich tätigen Mitgliedern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Ziel der Plattform ist es, den interdisziplinären Austausch sowie den gesellschaftlichen Dialog zu Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen zu fördern. Dies erfolgt über die Erstellung von Publikationen zu Chancen und Herausforderungen von KI (Zielgruppe: Fachöffentlichkeit) sowie anschaulichen Formaten, die das komplexe Thema KI für eine breite Öffentlichkeit verständlich machen wollen.
    Aktuelle Materialien sind u.a.:
  • Künstliche Intelligenz mit scratch (Link zum scratch-Wiki)
    Künstliche Intelligenz (kurz KI, oder auf englisch AI für Artificial Intelligence) beschreibt ein Programm in einem Projekt, das dynamisch und eigenständig auf Probleme reagieren kann.
     
  • Weitere Informationen zur KI im Material von Jürgen Frank (ehemals WvS)

Literaturempfehlung

Möglicher Unterrichtsverlauf

Im Folgenden wird exemplarisch ein Unterrichtsgang beschrieben, der sich auf ein Problem der „klassischen“ KI konzentriert: die „Unterhaltung“ mit einem Computer. Diese Idee ist Grundlage des Turing-Tests zur Definition von Maschinen-Intelligenz. Da heutzutage die meisten Anrufe bei Firmen durch „Chatbots“ beantwortet werden ist dieses Thema aber nicht nur von philosophischem sondern auch von praktischem Interesse.

Künstliche Intelligenz (KI)

Vorschläge für Schwerpunktvorhaben:

  • Was sind und wie arbeiten Chatbots?
  • Möglichkeiten und Grenzen maschineller Sprachverarbeitung
  • Der Turing-Test

Fachinhalte

Kompetenzen

Vernetzungen

ELIZA von J. Weizenbaum
  • Pattern-Matching als grundlegendes Prinzip von ELIZA erkennen
  • Syntax und Semantik unterscheiden
  • Wirkungsgeschichte des Eliza-Programms kennen
  • Einfache eigene Skripte erstellen
  • Beschreibung der „Wissensbasis“ (Skript) von ELIZA durch formale Sprache
  • Probleme bei der Generierung grammatikalisch korrekter Antworten (Deutsch)
Der Turing-Test
  • Der Turing-Test als Möglichkeit zur Definition von künstlicher Intelligenz
  • Die Definition des Turing-Tests kennen und beurteilen
  • Grundlegende Kritik an der Intelligenz-Definition von Turing durchdenken (z. B. das „chinesische Zimmer“)
  • Aufklärung über praktische Probleme bei der automatischen Sprachverarbeitung verschaffen (z. B. „allgemeines Hintergrundwissen“)
  • Leib-Seele-Problem (Philosophie)
Maschinelle Sprachverarbeitung
  • Experimente mit aktuellen Chatbots durchführen
  • Die Wissensbasis der Chatbots einschätzen und ggf. erweitern

Linkliste:

Redaktionell verantwortlich: Frank Oppermann