Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Im Vortrag soll ein für die Schule geeigneter Zugang zu Neuronalen Netzen und Maschinellem Lernen vorgestellt werden. Neben den jeweiligen konzeptionellen und mathematischen Grundlagen wird auch darauf eingegangen, wie der zugrundeliegende Algorithmus in der Programmiersprache Python überraschend kompakt umgesetzt werden kann. Beim Abschnitt über Neuronale Netze geschieht das in der Umgebung „Jupyter Notebooks“unter Verwendung der Bibliothek numpy. Im Abschnitt über Bestärkendes Lernen werden die Konzepte anhand eines lernfähigen künstlichen Spielers innerhalb eines einfachen, didaktisch stark reduzierten Computerspiels entwickelt. Anders als bei herkömmlichen Computerprogrammen sind für das Training von Neuronalen Netzen großeMengen an (oftmals privaten) Daten nötig. Daher soll auch auf die gesellschaftliche Relevanz und Problematik der – oft kommerziell getriebenen - Sammlung solch großer Mengen an persönlichen Daten eingegangen werden. Die von solchen KI-Systemen getroffenen Entscheidungen hängen oft von Millionen von Gewichten ab und sind damit für den Menschen grundsätzlich in ihrer Begründung nicht mehr nachvollziehbar. Auf der anderen Seite überlassen wir aber genau solchen Systeme bereits heute viele Entscheidungen, die unser tägliches Leben in stetig zunehmendem Maße prägen. Daraus ergeben sich eine Reihe an grundlegenden moralischen und ethischen Dilemmata, welche ebenfalls kurz beleuchtet werden sollen.

Udo Diewald - Wiedtal-Gymnasium Neustadt (Wied), Peter Dauscher - Gymnasium am Römerkastell, Alzey

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