Lernen und Lehren mit ChatGPT und Co. E-Book

Tobias Grad

• Herausgeber: via tolino media
• Kategorie: Für Kinder und Jugendliche
• Sprache: Deutsch

Veröffentlichungsjahr: 2024

Beschreibung

Dieses Buch ist topaktuell und auf dem Stand von März 2025! Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist momentan in aller Munde. ChatGPT, Google Gemini, DALL-E, Midjourney und weitere KI-Tools revolutionieren aktuell unsere gesamte Welt. Mit diesem Buch erfahren Sie, was künstliche Intelligenz ist, wie sie im Bildungsbereich sinnvoll eingesetzt werden kann, welche KI-Tools sich für Lernen und Lehren eignen, was bei der Nutzung der erstellten Inhalte rechtlich beachtet werden muss und wie KI-Tools für das Lernen und Lehren praktisch genutzt werden können. Dieses Buch eignet sich für Lehrkräfte, die Unterrichtsmaterialien mit Unterstützung einer künstlichen Intelligenz erstellen möchten, für Eltern, die mit ihren Kindern zu Hause üben und dazu KI-Unterstützung nutzen wollen, sowie für Lernende, um ihr Wissen mit Unterstützung künstlicher Intelligenz zu verbessern und zu vertiefen. Falls Sie Lehrkraft sind, könnte Ihr Unterrichtsalltag durch künstliche Intelligenz viel effizienter und innovativer werden. Sie sitzen vor der Planung der nächsten Unterrichtseinheit und sind auf der Suche nach inspirierenden Ideen? Künstliche Intelligenz könnte hier zum wertvollen Helfer werden und aktuelle, relevante Inhalte oder innovative Methoden vorschlagen, die genau auf Ihre Klasse abgestimmt sind. Aber nicht nur im Unterricht, auch zu Hause kann künstliche Intelligenz eine große Unterstützung sein. Falls Sie Eltern sind, stellen Sie sich bitte vor, Ihr Kind hat Schwierigkeiten mit den Mathe-Hausaufgaben und Sie wissen nicht, wie Sie ihm helfen können. Ein KI-gestützter Lernassistent könnte hier einspringen, die Fragen Ihres Kindes beantworten und ihm dabei helfen, komplexe Konzepte besser zu verstehen. Wenn Sie mit Ihrem Schulkind zu Hause üben möchten, könnte ein KI-Tool passgenaue Übungsaufgaben erstellen. Im Buch werden insgesamt 17 unterschiedliche KI-Tools und deren Anwendungsmöglichkeiten vorgestellt. Zudem werden 20 verschiedene Einsatzmöglichkeiten speziell für ChatGPT beschrieben. Zu jeder Einsatzmöglichkeit wird mindestens ein Beispiel gegeben. Als Bonus für Lehrkräfte wird im letzten Kapitel erläutert, wie ein kompletter Unterricht mit ChatGPT erstellt werden kann. Die aktuelle Version dieses Buchs von März 2025 wurde komplett überarbeitet und ausführlich lektoriert.

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Einführung ins Thema künstliche Intelligenz

2.1 Potenziale künstlicher Intelligenz in der Bildung

2.2 Geschichte der künstlichen Intelligenz

2.3 Maschinelles Lernen

2.3.1 Überwachtes Lernen

2.3.2 Unüberwachtes Lernen

2.3.3 Bestärkendes Lernen

2.4 Deep Learning

2.5 Anwendungsbeispiele künstlicher Intelligenz

2.6 Herausforderungen und Risiken künstlicher Intelligenz

2.6.1 Allgemeine Risiken künstlicher Intelligenz

2.6.2 Herausforderungen im Bildungsbereich

2.6.3 Regulierung künstlicher Intelligenz

3. KI-Tools fürs Lernen und Lehren

3.1 KI-Chatbots

3.1.1 ChatGPT

3.1.2 Google Gemini

3.1.3 Microsoft Copilot

3.1.4 schulKI

3.2 KI-Bildgeneratoren

3.2.1 DALL-E

3.2.2 Stable Diffusion (am Beispiel von DreamStudio)

3.2.3 Midjourney

3.3 KI-Tools zur Erstellung von Unterrichtsmaterialien

3.3.1 fobizz

3.3.2 to teach

3.3.3 NOLEJ

3.4 KI-Text-to-Speech-Tools

3.4.1 SpeechGen

3.4.2 ElevenLabs

3.5 DeepL

3.6 LanguageTool

3.7 ChatPDF

3.8 PEER

3.9 YouTube Summary with ChatGPT & Claude

4. Wichtige rechtliche Aspekte

5. Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT

5.1 Erstellung von Lückentexten

5.2 Anfertigung von Multiple-Choice-Aufgaben

5.3 Generierung von Infotexten

5.4 Differenzierung von Texten

5.5 Erstellung von Fallbeispielen

5.6 Anfertigung von Lernsituationen

5.7 Generierung von Rechenaufgaben

5.8 Erstellung digitaler Präsentationen

5.9 Generierung und Führung von Dialogen

5.10 Anfertigung von Wahr-Falsch-Aussagen

5.11 Erstellung von Zusammenfassungen

5.12 Anfertigung von Rechtschreibübungen

5.13 Generierung von Grammatikübungen

5.14 Anfertigung eines Vokabeltrainings

5.15 Erstellung von zwei Wahrheiten und eine Lüge

5.16 Führung eines Lerngesprächs

5.17 Formulierung von Unterschieden

5.18 Einholung von Feedback

5.19 Kreatives Schreiben

5.20 Generierung von Briefen und E-Mails

6. Erstellung eines kompletten Unterrichts mit ChatGPT

Lernen und Lehren

mit ChatGPT und Co.

Ein kompaktes Handbuch für

Lehrkräfte, Eltern und Lernende

Impressum:

Autor: Tobias Grad (teilweise in Zusammenarbeit mit ChatGPT)

Adresse: Kreuzstraße 14, 92318 Neumarkt, Deutschland

E-Mail: [email protected]

Website: www.grad.de

Aktualisierte Version 24, März 2025 (Erstauflage Juni 2023)

Das Copyright des Buchs liegt bei Tobias Grad. Alle Rechte sind vorbehalten.

Datenschutzinformationen bei Kontaktaufnahme: www.grad.de/datenschutz.html

Quellen der Abbildungen:

Sämtliche Abbildungen wurden unter Zuhilfenahme von Midjourney erstellt.

In diesem Buch werden in der Regel geschlechtsneutrale Formulierungen gewählt. Aus Gründen der einfacheren Lesbarkeit wird jedoch an wenigen Stellen ausschließlich die männliche Form verwendet. Es ist jedoch immer die weibliche Form mit eingeschlossen.

1. Einleitung

Liebe Leserin, lieber Leser,

das Thema künstliche Intelligenz (Abkürzung: KI) ist momentan in aller Munde. ChatGPT, Google Gemini, DALL-E, Midjourney und weitere KI-Tools revolutionieren aktuell das Internet und unsere gesamte Welt. Nachdem ich einiges darüber las, beschloss ich, mich in das Abenteuer „Künstliche Intelligenz“ zu stürzen. Da ich Lehrer an beruflichen Schulen und Vater von zwei schulpflichtigen Kindern bin, interessiert es mich sehr, wie Lernen und Lehren durch künstliche Intelligenz unterstützt werden kann.

Folgende Fragen werde ich in diesem Buch beantworten:

Was ist künstliche Intelligenz?

Wie kann künstliche Intelligenz im Bildungsbereich sinnvoll eingesetzt werden?

Welche KI-Tools eignen sich für das Lernen und Lehren?

Was muss bei der Nutzung der erstellten Inhalte rechtlich beachtet werden?

Wie können KI-Tools für das Lernen und Lehren praktisch genutzt werden?

Dieses Buch eignet sich ...

für Lehrkräfte, die Unterrichtsmaterialien mit Unterstützung einer künstlichen Intelligenz erstellen möchten,

für Eltern, die mit ihren Kindern zu Hause üben und dazu KI-Unterstützung nutzen wollen,

sowie für Lernende, um ihr Wissen mit Unterstützung künstlicher Intelligenz zu verbessern und zu vertiefen.

Wenn im Buch sowohl Lehrkräfte, Eltern als auch weitere Lehrende gemeint sind, dann spreche ich pauschal von Lernbegleitenden.

Teile dieses Buchs entstanden in Zusammenarbeit mit dem KI-Tool ChatGPT des Unternehmens OpenAI. Dabei stellte ich ChatGPT Fragen. Die Antworten flossen teilweise in dieses Buch ein. Alle Antworten unterzog ich einer kritischen Überarbeitung. ChatGPT lieferte zum Beispiel teilweise Wiederholungen oder unpräzise Antworten. Zudem überprüfte ich die Antworten auf Korrektheit. Dies hat einen besonderen Grund, der mir gleich am Anfang meiner Recherchen zu diesem Buch bewusst gemacht wurde: Nachdem ich mich bei ChatGPT registriert hatte, stellte ich der kostenlosen Version des Chatbots meine ersten oberflächlichen Fragen. Da ich seit einigen Jahren Bücher schreibe und Spiele entwickle, schrieb ich folgende Frage: „Was weißt du über den Sachbuch- und Spieleautor Tobias Grad?“. Wenige Sekunden später kam die Antwort von ChatGPT:

„Tobias Grad ist ein deutscher Sachbuch- und Spieleautor. Er wurde 1975 in Berlin geboren und studierte Germanistik, Geschichte und Politikwissenschaften. Als Sachbuchautor hat er sich vor allem auf die Themenbereiche Spieleentwicklung und Spieldesign spezialisiert und hat mehrere Bücher zu diesen Themen verfasst. Zu seinen bekanntesten Werken gehören ‚Spiele entwickeln mit Unity 5‘ und ‚3D-Spiele programmieren mit Unity‘. Neben seiner Arbeit als Sachbuchautor ist Grad auch als Spieleautor tätig. Er hat unter anderem das Spiel ‚Odins Raben‘ entwickelt, das 2004 als Kinderspiel des Jahres ausgezeichnet wurde.“

Nichts an dieser Antwort ist korrekt. Ich bin weder im Jahr 1975 noch in Berlin geboren. Ich studierte zudem nicht Germanistik, Geschichte und Politikwissenschaften. Ich schrieb zudem keines der genannten Bücher. Ebenfalls erfand ich nicht das Spiel „Odins Raben“. Meine erste Erkenntnis hinsichtlich ChatGPT war also: Ich kann dem Tool nicht blind vertrauen. Ein Faktencheck ist stets nötig. Ich muss jedoch fairerweise erwähnen, dass bei weiteren Fragen der anschließende Faktencheck ergab, dass ChatGPT nahezu immer korrekte Antworten liefert.

Bei Verwendung aktueller ChatGPT-Versionen, die auch Zugriff auf das Internet haben, liefert ChatGPT auf die Frage „Was weißt du über den Sachbuch- und Spieleautor Tobias Grad?“ eine korrekte Antwort. Mein erster Tipp an Sie lautet deshalb: Nutzen Sie, wenn möglich, stets die aktuellste Version eines KI-Tools.

Einige meiner Fragen, die während der Erstellung dieses Buchs bei mir auftraten, konnte ChatGPT nicht oder nicht ausreichend beantworten, da es dazu beispielsweise kein Wissen hatte oder die Fragen zu komplex waren. Hier kam meine klassische Kompetenz als Autor zum Einsatz, indem ich zuvor recherchierte Inhalte sowie mein eigenes Wissen niederschrieb.

Herausgekommen ist dabei dieses Buch, welches Ihnen helfen soll, künstliche Intelligenz im Bereich des Lernens und Lehrens sinnvoll einzusetzen. Die Entwicklung in diesem Bereich schreitet rasant voran. Deshalb wird das Buch von mir regelmäßig aktualisiert. Zudem stelle ich Wissensblätter im Downloadbereich meiner Website www.grad.de zur Verfügung, die vertieftes oder sehr aktuelles Wissen behandeln. Im Downloadbereich finden Sie zudem eine Linkliste mit allen in diesem Buch vorgestellten KI-Tools sowie einen mit ChatGPT erstellten Unterricht.

Falls Ihnen mein Buch gefällt, würde ich mich sehr über eine positive Rezension bei Amazon oder einem anderen Onlineportal freuen. Gerne können Sie mich auch per E-Mail ([email protected]) kontaktieren, um mir Lob, Anregungen oder Verbesserungsvorschläge mitzuteilen.

Beste Grüße

Tobias Grad

2. Einführung ins Thema künstliche Intelligenz

Bevor wir uns konkret mit dem praktischen Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich des Lernens und Lehrens beschäftigen, gebe ich Ihnen einen allgemeinen Einblick in die Thematik der künstlichen Intelligenz.

Künstliche Intelligenz (= KI), auch bekannt als artifizielle Intelligenz (= AI), ist ein Teilgebiet der Informatik. KI-Systeme werden durch Algorithmen und Daten trainiert, ohne dass sie für jede spezifische Aufgabe explizit programmiert werden müssen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen und Computern, Aufgaben zu erledigen, die typischerweise menschliches Denken erfordern. Dies umfasst die Nachahmung menschenähnlicher kognitiver Funktionen wie Wahrnehmung, Sprachverständnis, Entscheidungsfindung und Lernen.

Man unterscheidet zwei grundlegende Kategorien künstlicher Intelligenz, die generative KI und die diskriminative KI. Beide haben unterschiedliche Funktionsweisen und Anwendungsgebiete. Diskriminative KI konzentriert sich auf analytische oder interpretative Aufgaben und wird häufig zur Klassifizierung und Vorhersage eingesetzt (zum Beispiel Vorhersage von Wetterbedingungen oder Börsentrends). Generative KI bezieht sich auf die Fähigkeit, Inhalte zu erzeugen, die als neu und originell angesehen werden können. Diese Inhalte können Texte, Bilder, Musik, Sprache oder andere Medienformen sein. Dieses Buch konzentriert sich hauptsächlich auf die generative KI, die uns bei der Erstellung von Inhalten für das Lernen und Lehren effektiv unterstützen kann.

Generell ist davon auszugehen, dass künstliche Intelligenz die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen in Wissenschaft, Industrie, Medizin, Bildung und anderen Bereichen erheblich verbessern wird. Mit der Weiterentwicklung von KI-Technologien werden wir voraussichtlich immer wieder neue Anwendungen in verschiedenen Bereichen sehen, die dazu beitragen können, unser Leben einfacher und produktiver zu gestalten. Es ist davon auszugehen, dass in naher Zukunft die sogenannte „Artificial General Intelligence“ (= AGI) erreicht wird, eine Form künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe, die auch ein Mensch ausführen kann, zu verstehen und zu bewältigen. Eine weitere Steigerung ist die „Maschinelle Superintelligenz“, eine Stufe der künstlichen Intelligenz, die nicht nur einzelne menschliche Fähigkeiten übertrifft, sondern in fast allen intellektuellen Bereichen weit überlegen ist.

In meinen Augen sind die aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz ähnlich revolutionär wie die Einführung des World Wide Web Anfang der 1990er-Jahre.

2.1 Potenziale künstlicher Intelligenz in der Bildung

Stellen Sie sich vor, wie das Bildungssystem und weitere Bereiche revolutioniert werden, und zwar durch künstliche Intelligenz. Vielleicht klingt das im ersten Moment etwas futuristisch, aber es bietet unglaublich spannende Möglichkeiten.

Falls Sie Lehrkraft sind, kann Ihr Unterrichtsalltag durch künstliche Intelligenz viel effizienter und innovativer werden. Sie sitzen vor der Planung der nächsten Unterrichtseinheit und sind auf der Suche nach inspirierenden Ideen? Künstliche Intelligenz könnte hier zum wertvollen Helfer werden und aktuelle, relevante Inhalte oder innovative Methoden vorschlagen, die genau auf Ihre Klasse abgestimmt sind. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, wie zum Beispiel die Bewertung von Aufgaben und Tests, könnten Sie mehr Zeit damit verbringen, den Unterricht zu gestalten und individuelle Unterstützung zu leisten. KI-Systeme könnten zukünftig auch Feedback und Einblicke in den Lernprozess liefern, die Ihnen helfen, Ihre Unterrichtspraktiken zu verbessern.

Jede Schülerin und jeder Schüler lernt anders, hat individuelle Stärken und Schwächen. Eines der Schlüsselpotenziale der künstlichen Intelligenz in der Bildung ist die Personalisierung des Lernens, auch adaptives Lernen genannt. Mit KI-Systemen können Lernmaterialien und Übungen auf die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten jedes Lernenden zugeschnitten werden. Durch die Analyse des Lernverhaltens und des Fortschritts der Lernenden können KI-Systeme feststellen, welche Bereiche ein Lernender gut beherrscht und in welchen Bereichen zusätzliche Übung benötigt wird.

Aber nicht nur im Unterricht, auch zu Hause kann künstliche Intelligenz eine große Unterstützung sein. Falls Sie ein Elternteil sind, stellen Sie sich bitte vor, Ihr Kind hat Schwierigkeiten mit den Mathe-Hausaufgaben und Sie wissen nicht, wie Sie ihm helfen können. Ein KI-gestützter Lernassistent könnte hier einspringen, die Fragen Ihres Kindes beantworten und ihm dabei helfen, komplexe Inhalte besser zu verstehen. Wenn Sie mit Ihrem Schulkind zu Hause üben möchten, könnte ein KI-Tool passgenaue Übungsaufgaben erstellen. Es könnte die Lernmaterialien so anpassen, dass jeder Lernende genau das bekommt, was er braucht.

KI-Systeme können rund um die Uhr verfügbar sein. Sie erlauben es, den Lernenden zu lernen und Fragen zu stellen, wann immer sie wollen. Zudem können KI-Systeme gleichzeitig eine große Anzahl von Lernenden betreuen und unterrichten.

Künstliche Intelligenz bietet auch die Möglichkeit, den Zugang zu Bildung zu demokratisieren. Mit Online-Lernplattformen und KI-gestützten Systemen können Lernende unabhängig von ihrem geografischen Standort oder ihrem sozioökonomischen Hintergrund auf qualitativ hochwertige Bildungsressourcen zugreifen. Dies kann helfen, Bildungsungleichheiten zu verringern. In der Folge haben mehr Menschen die Chance, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse zu erweitern.

Künstliche Intelligenz kann zudem dazu beitragen, akademischen Betrug zu erkennen und zu verhindern, indem sie beispielsweise Plagiate in schriftlichen Arbeiten erkennt oder ungewöhnliche Muster in Testantworten aufdeckt.

Insgesamt lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz das Lernen sowohl in der Schule als auch zu Hause effektiver, individueller und spannender gestalten kann. Mit der weiteren Entwicklung der KI-Technologie ist zu erwarten, dass sie in immer mehr Aspekten des Lernens und Lehrens integriert wird. Ist das nicht aufregend? Stellen Sie sich die Möglichkeiten vor, die uns diese Technologie bietet, und freuen Sie sich auf die Zukunft des Lernens!

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, auch in anderen Bereichen unseres Lebens viele Prozesse zu optimieren. Dies kann dazu beitragen, Zeit und Kosten zu sparen. Konkrete Anwendungsbeispiele künstlicher Intelligenz, sowohl im Bereich des Lernens und Lehrens als auch in anderen Bereichen, werden im Kapitel 2.5 beschrieben.

2.2 Geschichte der künstlichen Intelligenz

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz reicht zurück bis in die 1940er-Jahre, als die ersten Forschungen auf diesem Gebiet begannen. Die Idee war, dass Maschinen und Computer so programmiert werden, dass sie wie Menschen denken und handeln können.

Ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz war der „Turing-Test“ im Jahr 1950, benannt nach dem Mathematiker und Computerpionier Alan Turing. Der Turing-Test ist ein Verfahren, um die Fähigkeit einer Maschine zu bewerten, menschenähnliche Intelligenz zu demonstrieren. Bei diesem Test führt ein Mensch über eine Textschnittstelle ein Gespräch mit einem unsichtbaren Gesprächspartner. Der Mensch kann nicht sehen, mit wem er spricht. Manchmal spricht der Mensch mit einem anderen Menschen und manchmal mit einer Maschine. Wenn der Mensch nicht zuverlässig feststellen kann, ob er mit einem anderen Menschen oder mit einer Maschine spricht, dann wird angenommen, dass die Maschine den Turing-Test bestanden hat und menschenähnliche Intelligenz zeigt.

In den 1950er- und 1960er-Jahren gab es in der KI-Forschung viele Fortschritte. Bald stellte sich jedoch heraus, dass die Erstellung von Systemen, die so intelligent wie Menschen sind, viel schwieriger ist, als man ursprünglich angenommen hatte. Es kam zu einer Zeit, die als „KI-Winter“ bezeichnet wurde, in der das Interesse an der KI-Forschung und deren Finanzierung zurückgingen.

In den 1980er-Jahren begann ein neuer Aufschwung in der KI-Forschung, insbesondere durch Fortschritte in der maschinellen Lernforschung und der Entwicklung von Expertensystemen. Ein Expertensystem ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die das Wissen und die Fähigkeiten eines Experten in einem bestimmten Bereich nachahmt.

In den 1990er-Jahren gab es weitere Fortschritte in der KI-Forschung, vornehmlich im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer-Vision, also des computerbasierten Sehens.

In den letzten Jahren erlebte die KI-Forschung dank des Fortschritts in der Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen einen Boom. Insbesondere Deep Learning-Techniken revolutionieren aktuell die KI-Forschung und ermöglichen viele Anwendungen, die zuvor als unmöglich galten.

2.3 Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer lernen, Aufgaben zu erledigen, ohne explizit programmiert zu werden.

Maschinelles Lernen basiert auf der Idee, dass Systeme Muster und Trends in Daten erkennen und diese zur Vorhersage zukünftiger Daten oder anderer ungelöster Probleme verwenden können. Maschinelles Lernen ermöglicht Computern also, aus Erfahrung zu lernen und dadurch immer bessere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen kann entweder überwacht, unüberwacht oder bestärkend erfolgen. Diese drei Methoden werden nachfolgend beschrieben.

2.3.1 Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, bei welcher der Algorithmus aus Beispieldaten lernen soll, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Diese Methode wird als „überwacht“ bezeichnet, weil dem Algorithmus während des Lernprozesses die richtigen Antworten oder Entscheidungen bereitstellt werden. Der Algorithmus wird mit einer Reihe von Beispieldaten trainiert, die als sogenannte Eingabewerte und dazugehörige Ausgabewerte (= Labels) dargestellt werden.

Zum Beispiel könnte ein Algorithmus in der Bilderkennung zum Klassifizieren von Bildern mit Tieren trainiert werden, indem ihm viele Bilder von verschiedenen Tieren (= Eingabewerte) gezeigt werden, die mit den entsprechenden Ausgabewerten (= Namen der Tiere) versehen sind. Der Algorithmus würde lernen, bestimmte Merkmale wie Formen, Farben und Texturen zu erkennen und zu identifizieren, um zu bestimmen, welches Tier auf einem Bild zu sehen ist.

Überwachtes Lernen wird in vielen Anwendungsbereichen wie beispielsweise der Spracherkennung, der Bilderkennung, der Vorhersage von Wetterdaten und der E-Mail-Spam-Filterung eingesetzt.

2.3.2 Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Computerprogramm aus nicht gelabelten Daten lernt, um Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen. Das bedeutet, dass keine vordefinierten Ausgabewerte oder Labels vorhanden sind, die dem Programm beim Lernen helfen.

Das Programm sucht nach Mustern in den Daten und gruppiert ähnliche Daten zu Clustern (= „Gruppen“) zusammen. Auf diese Weise kann das Programm die Eigenschaften und Zusammenhänge der Daten erkennen und verstehen, ohne dass menschliche Experten die Daten manuell analysieren müssen.

Unüberwachtes Lernen wird häufig verwendet, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu entdecken, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Beispiele für Anwendungen von unüberwachtem Lernen sind die Segmentierung von Kunden in der Marketing-Analyse, die Erkennung von Anomalien in Datenströmen und die Vorhersage von Trends und Mustern in Finanz- und Wirtschaftsdaten.

2.3.3 Bestärkendes Lernen

Bestärkendes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Computerprogramm oder ein System durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, wie es eine bestimmte Aufgabe erfüllen oder ein bestimmtes Ziel erreichen kann, ohne explizit programmiert worden zu sein.

Das Computerprogramm oder System, welches auch als Agent bezeichnet wird, trifft Entscheidungen und führt Aktionen aus, um die Umgebung zu beeinflussen. Wenn diese Aktionen erfolgreich sind, erhält der Agent eine Belohnung, während er bei Misserfolg eine Bestrafung erfährt. Auf diese Weise lernt der Agent, welche Handlungen zu positiven Ergebnissen führen und welche nicht.

Ein Beispiel für bestärkendes Lernen ist das Training eines Computerspiels, bei dem ein Agent lernt, wie er das Spielziel eines Spiels erreichen kann. Der Agent erhält Belohnungen in Form von Punkten, wenn er das Spielziel erreicht. Wenn er scheitert, bekommt er Bestrafungen.

Bestärkendes Lernen kann auch in komplexeren Szenarien eingesetzt werden, wie zum Beispiel bei der Steuerung von Robotern oder der Optimierung von Finanzportfolios.

2.4. Deep Learning

 

Deep Learning, auch bekannt als „tiefe neuronale Netzwerke“, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und eine spezielle Form des maschinellen Lernens. Es ermöglicht Computern, aus Erfahrung zu lernen, ähnlich wie Menschen es tun, um dadurch immer bessere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning lassen sich wie folgt vergleichen: Maschinelles Lernen ist wie eine Schule für Kinder, in welcher sie durch das Lernen von Fakten und Beispielen lernen, bestimmte Aufgaben zu erledigen. Deep Learning ist wie eine Universität für fortgeschrittene Lernende, bei der komplexe Konzepte durch tieferes Verständnis und Anwendung gelernt werden.

Beim Deep Learning werden komplexe mathematische Modelle verwendet, um Muster und Zusammenhänge aus großen Mengen an Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Deep Learning beruht auf künstlichen neuronalen Netzen. Künstliche neuronale Netze sind Computerprogramme, die auf der Funktionsweise von biologischen Neuronen (= Nervenzellen) im menschlichen Gehirn basieren. Sie bestehen aus vielen künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden und in Schichten angeordnet sind. Diese Schichten können Hunderte oder Tausende Neuronen enthalten. Jedes künstliche Neuron nimmt Eingaben entgegen, verarbeitet diese und gibt ein Ergebnis aus, das an andere Neuronen in der nächsten Schicht weitergegeben wird.

Durch das Trainieren des neuronalen Netzes können die Verbindungen zwischen den Neuronen so angepasst werden, dass das Netzwerk bestimmte Aufgaben ausführen kann, wie beispielsweise das Erkennen von Bildern oder das Vorhersagen von Werten. Die Stärke der Verbindungen zwischen den Neuronen wird durch Gewichte bestimmt, die im Laufe des Trainings angepasst werden, um die Leistung des neuronalen Netzes zu verbessern.

Deep Learning kann in der Bild- und Spracherkennung, in autonomen Fahrzeugen, in der medizinischen Diagnostik, in der automatischen Übersetzung und in vielen weiteren Bereichen eingesetzt werden.

2.5 Anwendungsbeispiele künstlicher Intelligenz

Es gibt zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz. Dank der Fortschritte in diesem Bereich werden die Anwendungen zunehmen und unser tägliches Leben weiter verändern. Nachfolgend stelle ich Ihnen einige konkrete praktische Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz vor. Die Anwendungsmöglichkeiten betreffen sowohl Beispiele aus dem Bildungsbereich als auch aus anderen Bereichen:

Selbstfahrende Autos: Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung selbstfahrender Autos. Diese Autos müssen komplexe Entscheidungen in Echtzeit treffen, wie das Erkennen von Hindernissen, das Einhalten von Verkehrsregeln und das Anpassen an sich ändernde Verkehrssituationen. Dafür nutzen sie eine Vielzahl von Sensoren, um die Umgebung zu erfassen und Daten zu sammeln. Diese Daten werden von einem Computer mit einem KI-System verarbeitet. Selbstfahrende Autos könnten die Verkehrssicherheit verbessern und die Mobilität erleichtern, aber es gibt noch rechtliche Fragen und Sicherheitsbedenken zu lösen.

Gesichtserkennung: Einige Anwendungen der Gesichtserkennung mit künstlicher Intelligenz sind etwa die Identifizierung von Personen in Sicherheitsvideos, die biometrische Authentifizierung in Smartphones oder die Personalisierung von Werbung basierend auf dem Alter, dem Geschlecht oder anderen Merkmalen einer Person. Allerdings gibt es Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Privatsphäre, insbesondere bei der Überwachung ohne Einwilligung der Menschen.

Spracherkennung: Künstliche Intelligenz wird in der Spracherkennung zum Beispiel eingesetzt, um gesprochene Sprache automatisch in Text umzuwandeln, Smart-Home-Geräte durch Sprachbefehle automatisch zu steuern oder virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa zu verwenden. Es gibt jedoch noch Herausforderungen, vornehmlich im Hinblick auf das Verständnis von Dialekten oder Akzenten. Überdies bestehen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Privatsphäre.

Medizin: Künstliche Intelligenz kann in der Medizin dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig und präzise zu erkennen.

---ENDE DER LESEPROBE---