Phase 4 – Modul 1: Was künstliche Intelligenz eigentlich ist
Lernen Sie, was unter künstlicher Intelligenz verstanden wird und wie sich heutige KI-Systeme von klassischer Software unterscheiden.
Verstehen
Ein klassisches Computerprogramm folgt festgelegten Regeln. Ein KI-Modell wird dagegen anhand großer Datenmengen darauf trainiert, Muster zu erkennen und daraus Ergebnisse abzuleiten. Ein Sprachmodell berechnet, welche Wörter wahrscheinlich aufeinander folgen. Das bedeutet jedoch nicht, dass das System menschlich denkt oder die Welt auf dieselbe Weise versteht.
Inhalte:
- Klassische Programme vs. lernende Systeme
- Maschinelles Lernen und Trainingsdaten
- Mustererkennung und Wahrscheinlichkeiten
- Generative KI und Large Language Models (LLMs)
- Grenzen des Begriffs „Intelligenz“
Lernziel: Die Lernenden können erklären, was ein KI-Modell ist, wie es sich von klassischer Software unterscheidet und warum sprachlich überzeugende Antworten kein Beweis für echtes Verständnis sind.
Ausprobieren
Vergleichen Sie verschiedene digitale Werkzeuge, um die Unterschiede zwischen regelbasierten und lernenden Systemen zu erkennen.
Praxis:
Vergleichen Sie Systeme wie einen Taschenrechner, eine Suchmaschine, ein Sprachmodell und einen Bildgenerator. Untersuchen Sie dabei:
- Welche Aufgabe löst das System?
- Arbeitet es nach festen Regeln oder mit erlernten Mustern?
- Erzeugt es neue Inhalte?
- Wo wäre eine menschliche Kontrolle notwendig?
Nachweisen
Zeigen Sie, dass Sie die grundlegenden Konzepte von KI einordnen können.
Modulabschluss:
- Unterscheiden Sie klassische Software von einem KI-System.
- Erklären Sie den Begriff "Trainingsdaten".
- Ordnen Sie generative KI ein.
- Begründen Sie, warum ein Sprachmodell nicht als denkender Mensch betrachtet werden sollte.