So lernen Maschinen - Videoreihe der Plattform Lernende Systeme (2020)

Maike Müller, Fabrizio Kuruc und Jannik Kossen, Studierende verschiedener Fachdisziplinen und Mit-Autoren des Buchs Wie Maschinen lernen wollen “Künstliche Intelligenz verständlich machen“. Sie haben für die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) initiierte Plattform Lernende Systeme eine achtteilige Reihe kurzer, klar strukturierter Erklärvideos zur Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz (KI) erstellt, die im letzten Teil auch einige gesellschaftliche Auswirkungen thematisiert:

  1. KI und maschinelles Lernen - “was Künstliche Intelligenz (KI) ist, wie sie sich in den vergangenen Jahrzehnten entwickelt hat und warum aktuell große Erfolge durch maschinelles Lernen erzielt werden.“
  2. Algorithmen und Daten - “Was hat ein Algorithmus mit einem Kochrezept gemeinsam? Wie kann man einem Computer beibringen, bei Tic Tac Toe gegen einen menschlichen Gegner zu gewinnen? Und warum ist es für den Computer so viel schwieriger, Hunde- von Katzenfotos zu unterscheiden?“
  3. Überwachtes Lernen – “Überwachtes Lernen ist eine wichtige Form des maschinellen Lernens – und die Regression ein zentrales Lernverfahren dafür. Maike und Fabrizio erläutern es am Beispiel eines Eisverkäufers, der einen Zusammenhang von Außentemperatur und Eisverkauf feststellt und darüber ermittelt, wieviel Eis er für den kommenden Tag produzieren soll.“
  4. Überwachtes Lernen – “Klassifikation ist ein weiteres wichtiges Lernverfahren beim überwachten Lernen von Computern. Statt für bestimmte Datenpunkte exakte Werte vorherzusagen, werden sie hier bestimmten Klassen zugeteilt. Was das nützt und wie es funktioniert, erklären Jannik und Fabrizio am Beispiel einer Manufaktur.“
  5. Unüberwachtes Lernen – Clustering: “Computer finden eigenständig Muster in Daten? Ganz so einfach ist es nicht. Damit unüberwachtes Lernen nützliche Resultate liefert, ist es wichtig zu wissen, wie einzelne Variablen zusammenhängen. Wie das Lernverfahren des Clustering dabei unterstützt, veranschaulichen Jannik und Maike anhand eines Online-Versandhändlers, der nicht vertrauenswürdige Kundinnen und Kunden identifizieren will.“
  6. Neuronale Netze - “Große Erfolge in der KI basieren aktuell auf neuronalen Netzen. Dabei handelt es sich um spezielle Algorithmen, mit denen sich auf hocheffiziente Weise Muster in großen Datenmengen erkennen lassen. Als Inspiration diente hierfür die Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Jannik und Fabrizio erklären, wie aus einzelnen so genannten Perzeptronen nach und nach ein leistungsfähiges neuronales Netz entsteht.“
  7. Verstärkendes Lernen - “Lernen aus Erfolg – darum geht es beim verstärkenden Lernen (engl.: Reinforcement Learning). Computer entwickeln dabei eigenständig Handlungsstrategien, indem sie für erfolgreiche Aktionen belohnt werden. Fabrizio und Maike erläuterten anhand des Spiels Tic Tac Toe, wie so genannte Agenten durch ständiges Ausprobieren immer bessere Spielzüge machen und wie der dazu eingesetzte Algorithmus Q-Learning funktioniert.“
  8. Gesellschaftliche Auswirkungen von KI - “KI-basierte Entscheidungen beeinflussen heute schon und künftig noch viel mehr unser Leben. Fabrizio, Maike und Jannik rücken in der letzten Folge der Tutorial-Reihe den Blick daher auf gesellschaftliche Fragen, die für die Entwicklung und den Einsatz von KI zu diskutieren sind. Etwa: Entscheiden Algorithmen fairer als Menschen, beispielsweise bei Strafverfahren? Wie verlässlich sind Empfehlungen von selbstlernenden medizinischen Assistenzsystemen? Und wie sollte eine Gesellschaft auf die teils weitreichenden Folgen der KI-Technologie reagieren?“

So lernen Maschinen: #8 Gesellschaftliche Auswirkungen von KI

Die acht Videos stehen unter der Creative Commons-Lizenz CC BY-NC-ND 3.0 DE. Sie werden sowohl auf der Plattform Lernende Systeme als auch bei YouTube angeboten.