Dieser Beitrag ist die Fortsetzung auf die Night School zum Thema “Was ist KI?”. Klick hier, wenn du den ersten Teil verpasst hast.

Wir wissen nun also was Künstliche Intelligenz ist, worin die Unterschiede zwischen starker und schwacher KI liegen und woran man ein KI-System erkennen kann. In dieser Night School haben die Kolleginnen und Kollegen sich damit auseinandergesetzt inwieweit Algorithmen heutzutage schon Einfluss auf unser Leben nehmen und wie man KI-Systeme verstehen und selbst programmieren kann.

Alle heutigen KI-Systeme sind Systeme mit schwacher KI, d.h. sie sind gut auf einem Gebiet, aber nicht universell einsetzbar. Unterschätzen sollte man sie deshalb aber auf keinen Fall, denn Algorithmen dieser KI-Systeme haben einen starken Einfluss auf unser Leben. Wer macht sich heute noch die Mühe mit einer Straßenkarte zu navigieren, wenn man doch ein Navigationsgerät nutzen kann? Wer sucht heute noch selbst nach interessanten Nachrichten statt durch die empfohlenen Artikel zu scrollen? Inzwischen vertrauen viele Menschen Assistenzsystemen wie Alexa, die uns belauschen und uns gezielte Angebote machen, wenn wir uns in der Wohnung oder am Handy über ein Thema unterhalten. 

KIs können erkennen ob ein Mensch Krebs hat, ob jemand kreditwürdig ist, KIs werden zum Journalist und verfassen Sportmeldungen für Zeitungen und das TV. Sie können Lebensretter und Killer sein, wenn man nur mal an selbstfahrende Autos die im Notfall stoppen und autonome Waffensysteme denkt, die einen Auftrag erhalten und sich selbstständig ein neues Angriffsziel suchen.

Die Kolleginnen und Kollegen befassten sich zudem mit maschinellem Lernen, wie man ein künstliches neuronales System aufbaut und Algorithmen entwirft, die Probleme mit Hilfe solcher Netzwerke lösen können. Mit Hilfe von überwachtem und unüberwachtem Lernen lässt sich ein neuronales Netzwerk programmieren das aus Beispielen und Erfahrungen lernt. Als Lösungsstrategien wurden bei der Night School Vorhersagemaschinen (Prädiktoren) und Klassifizierer vorgestellt. Bei Prädikatoren werden Lösungen zu Problemen interaktiv und inkrementell gesucht. Bei Klassifizierern versucht man Trennungsgeraden zwischen Eigenschaftsmengen zu finden und so neue Daten einer der bekannten Mengen zuzuordnen. Zum Beispiel: Ist das neue schlanke Tier eher ein dicker kurzer Käfer oder ein langer schlanker Wurm? Dies wurde dann auf künstliche neuronale Netzwerke übertragen.

Nicht mehr lange und dann folgt auch schon der dritte und letzte Teil, bei dem es darum geht die Ideen in der Programmiersprache Python zu programmieren.