Donnerstag, 18. Juli 2019

Eine rassistische KI?

Rassismus ist ein wiederkehrendes Thema in der heutigen Gesellschaft und so ist es nicht verwunderlich, dass auch das Internet nicht verschont bleibt. Mutale Nkonde und ihre Kolleginnen bemerkten dabei, dass besonders Minderheiten mit den wachsenden Möglichkeiten der digitalen Überwachung zu kämpfen haben.

In New York versuchte dabei ein privater Vermieter in seinen Sozialwohnungen die Mieter dazu zu zwingen, ihre Türschlösser durch Gesichtserkennung auszutauschen und somit eine Überwachung zu ermöglichen. Dies alles fand nur in Vierteln statt, in denen arme, schwarze Menschen leben, und nicht in den Wohnungen der reichen und weißen, denn diese bieten die technischen Möglichkeiten nur an, nutzen sie aber selbst nicht.

Das System "Predictive Policing" versucht die Wahrscheinlichkeit von Verbrechen zu berechnen und bietet den Männern und Frauen in Uniform einen Anhaltspunkt für häufigere Patrouillen oder stärkere Überwachung. So kann das Tragen von bestimmten Farben in einigen Vierteln der Stadt New York dazu führen, dass man als Gangmitglied angesehen wird. Ein Problem an dieser Software ist auch, dass "Verdächtige", die einmal aufgenommen wurden (egal ob begründet oder nicht), für immer in dieser Datenbank sind und zudem auch von nichts wissen. Die Lösung für diese Probleme ist laut Nkonde eine "racial literacy", welche drei Grundpfeiler bieten soll:
  • Intellektuelles Verständnis, wie Rassismus in Algorithmen, Social Media ... zustande kommt. 
  • Eine emotionale Intelligenz, mit welcher kritische Fragen und Angelegenheiten rund um das Thema Rasse beantwortet werden. 
  • Eine Verpflichtung, sich gegen die Unterdrückung einzusetzen 
So sollen Firmen nicht nur wegschauen oder sagen, sie behandeln alle gleich, denn diese Ignoranz führt zur Verstärkung der Probleme und nicht zu einer Besserung. Auch muss sich in IT-Abteilungen etwas verändern. So sind laut Nkonde in Googles Machine Learning Team von 893 Angestellten nur zwei farbig. Das volle Interview mit Mutale Nkonde gibt es auf YouTube.

Mittwoch, 17. Juli 2019

DATA RUN

DATA RUN ist ein Alternate Reality Game zum Thema Überwachung. Es ist ein Spiel für Schüler und Schülerinnen der Sekundarstufe 1 zum Thema Überwachung und Datenschutz. Die Schüler und Schülerinnen sollen über das Thema Überwachung informiert werden und lernen, wie sie ihre Daten schützen können. In dem Spiel geht es darum, dass Kriminelle die Versorgungseinrichtungen einer Stadt attackieren In einem Wettlauf gegen die Zeit müssen die Jugendlichen verschiedene Aufgaben lösen, um ihre Stadt zu retten. Dabei lernen sie unter anderem verschiedene Verschlüsselungs-Tools kennen. Das Spiel erhielt 2015 den Dietrich Baacke Preis für herausragende medienpädagogische Projekte. Link: DATA RUN

Maßgeschneiderte Bildung - Digitale Didaktik in den Niederlanden

In diesem Dossier der Bundeszentrale für politische Bildung stellen zwei Schulleiter aus den Niederlanden ihre Schulen vor, an denen das Lehren mithilfe digitaler Medien bereits Alltag ist. Neben der Frage, wie bestimmte Technologien konkret im Unterricht eingesetzt werden oder ob hierfür eine neue Didaktik notwendig ist, thematisiert der Text auch die zukünftige Rolle der Lehrkraft und wie der Fortschritt der Schülerinnen und Schüler in dieser Form des Unterrichts gemessen wird. Hier geht es zum Dossier.

Ein paar Artikel zu digitaler Bildung von der Bundeszentrale für politische Bildung gibt es hier. Eine Einführung in die Thematik "Big Data" und Materialien für verschiedene Klassenstufen habe ich hier gefunden.

KI an der Schule

Werden wir demnächst durch Roboter ersetzt? Brauchen wir keine Lehrkräfte mehr an Schulen? Nein, aber Lehrkräfte werden von Künstlicher Intelligenz unterstützt und sie soll die "Art und Weise, wie wir lernen, verändern.". In China hat diese Neuerung bereits Einzug gehalten.
"In jeder Schule ist in jedem Klassenraum eine Videokamera oder besser zwei Videokameras installiert und diese Videokameras erfassen Daten von den Gesichtsausdrücken der Schülerinnen und Schüler. Sind die gelangweilt, sind die konzentriert oder schlafen sie eigentlich in der Zwischenzeit ein. Wenn Sie dort mit den Schülerinnen und Schülern sprechen, dann haben Sie nur sehr wenige Kinder, die sagen: Ich fühl mich unwohl. Die Mehrheit der Kinder sagt Ihnen, dass sie solche Technologie als Freund, als Unterstützer verstehen, die ihnen behilflich sein können." (Christoph Igel, führender Experte aus Deutschland für künstliche Intelligenz.)
In Echtzeit kann so der Lernfortschritt der Schüler ausgewertet werden. Bereits 500 Schulen sind in Shanghai miteinander verbunden. Die Chance durch die Mithilfe der KI ist definitiv, dass die individuelle Schülerin besser gefördert werden kann. Allerdings stehen diesem Konzept in Deutschland die Datenschutz-Gesetze im Weg. Auch die Angst der einzelnen Lehrkräfte muss erst überwunden werden. Zudem ist die Ausstattung an den Schulen bei weitem noch nicht ausreichend für solche "Versuche". In zehn Jahren wird die KI wahrscheinlich zum Schulalltag gehören.

Big Data im Sport

Der Artikel befasst sich mit dem Unternehmen Goldman Sachs, welches mithilfe von künstlicher Intelligenz den Ausgang von Sportereignissen, wie etwa internationalen Fußballturnieren, vorhersagen will. Im Artikel werden die Methoden bekannter Anbieter von Sportwetten vor- und der neuartigen Methode von Goldman Sachs gegenübergestellt. Dabei wird auch aufgezeigt, warum Goldman Sachs in seinen Berechnungen bisher noch nicht den gewünschten Erfolg hatte. Sportwetten sind ein hochkomplexes Themengebiet, in welchem große Mengen an Daten verarbeitet werden, um das Ergebnis möglichst genau zu prognostizieren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz könnte das sogar noch erleichtern, aber der Artikel zeigt, dass die Wissenschaft beziehungsweise Goldman Sachs dabei noch einen weiten Weg vor sich hat.

- Fundgrubenbeitrag von Flemming Nave

Industrielle Baustellen von ML und KI

Der Artikel befasst sich mit der fortschreitenden Etablierung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in deutschen Unternehmen und zeigt dabei neben bisherigen Einsatzgebieten wie Produktion und Kundendienst auch aktuelle Hindernisse auf, so zum Beispiel mangelnde Qualität bei Input-Daten oder die Unverständlichkeit mancher Algorithmen. Der Artikel sprach mich an, weil er auf das große Potenzial dieser Technologien einging, aber auch die Erwartungshaltung bremste und die Baustellen aufzeigte.

- Fundgrubenbeitrag von Flemming Nave

Künstliche Intelligenz im Gesundheitsbereich

Maschinen können nach Auswertung Millionen biomedizinischer Daten eine zuverlässigere Diagnose liefern als der Mensch. Dies zeigt sich u.a. an einem Beispiel aus 2013 in Sachen Lungendiagnose. Während die menschlichen Spezialisten nur eine Zuverlässgkeit von 50% in ihrer Diagnose erreichten, lag die Zuverlässigkeit bei "der Maschine" bei 90%.

Möglich wird dies durch eine Software namens "Watson". Sie wurde von IBM (International Business Machines Corporation) geschaffen und ermöglicht es, für den Menschen unvorstellbare Datenmengen zu analysieren.
(!) 600 Seiten pro Sekunde, in sieben Sprachen
(!) Problemlose Verarbeitung Tausender medizinischer Veröffentlichungen pro Jahr

Auch von Google und Apple wird vergleichbare Software zur Diagnose entwickelt. Apple sammelt über Apps anonymisiert Daten und stellt sie der Forschung zur Verfügung. Wie so oft, stellt sich auch hier die Frage nach der Vertraulichkeit der Daten. Sicherheitslücken, Identitätsraub und Spam sind die Gefahren. Darüber hinaus ist eine Diskriminierung durch Arbeitgeber und Versicherungen zu befürchten.

Der Journalist Mathieu Boch hat zu dieser Thematik 2019 ein Video veröffentlicht, das auf arte.tv unter folgendem Titel seit Beginn des Jahres zu sehen ist: Künstliche Intelligenz: Wettlauf um biomedizinische Daten

Eine weitere interessante Entwicklung im Kontext des Gesundheitsbereichs und neuer Technologien ist die Möglichkeit, Organe mittels 3D-Drucker zu entwerfen. Ein interessantes Video dazu findet ihr unter: Ein menschliches Herz aus dem 3D-Drucker.

"Machine learning" - Medien in der Schule

"Machine Learning", im Deutschen maschinelles Lernen, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Die künstliche Intelligenz ist unsere Zukunftstechnologie. Doch was macht das maschinelle Lernen? Wie funktioniert es? Diese Fragen können von Schülerinnen und Schülern auf der Homepage Schritt für Schritt bearbeitet werden.

Sie sollen die Grundelemente von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nachvollziehen und verstehen lernen. Durch verschiedene Arbeitsmaterialien und verschiedene Module werden Schülerinnen und Schüler individuell gefördert. Sie bestimmen, wann sie welches Modul abschließen und haben zur Hilfe verschiedene Texte, die sie durch die ganzen Module führen.

Insgesamt gibt es vier Module und Unmengen an Arbeitsmaterialien. Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen, Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu qualifiziert werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Mehr dazu unter:

Montag, 15. Juli 2019

Big Data: Utopie oder digitale Dystopie?

Man stelle sich vor, man lebt in einer Welt, welche wie ein Spiel aufgebaut ist. Für "gutes" Verhalten bekommt man Punkte und bestimmte Vergütungen und für ein "schlechtes" Verhalten erhält man einen Punktabzug und verliert das Spiel.

Dieses "Spiel" wird gerade von der chinesischen Regierung "entwickelt" und ist leider bittere Realität. Mit Hilfe von Gesichtserkennungs-Software und anderen Internet-Riesen hat China eine digitale Überwachung geschaffen. Aufgrund eines eingeführten "Punkte-Systems" verhalten sich die Bürger im Sinne der Regierung oder verlieren Punkte. Dies kann bis zur gesellschaftlichen Isolation führen.

Im Moment läuft das System in einer Art Testphase nur in wenigen Regionen. 2020 soll das System in ganz China umgesetzt werden. Anbei eines von bereits zahlreichen Videos, welche das "Social Credit System" Chinas beschreiben.

aula - politische Partizipation in Schulen

Das Projekt "aula - Schule gemeinsam gestalten" unter der Leitung von Marina Weisband und unterstützt von der Bundeszentrale für politische Bildung versucht, mit Hilfe einer Software politische Partizipation an weiterführenden Schulen zu steigern. Die Schüler sollen ermutigt werden, im schulischen Umfeld demokratisch Entscheidungen zu treffen und somit im Schulalltag mitzubestimmen. Dafür wird vor Beginn des Projektes ein "Vertrag" zwischen Schülern, Lehrern/Schulleitung und Eltern vereinbart, was alles verändert werden darf und was nicht.

Ein konkretes Beispiel: Ein SoS hat die Idee, einen Getränkeautomaten in der Sporthalle zu installieren. Er/Sie stellt diese Idee auf die aula-Software und es wird darüber abgestimmt. Sollte diese Idee Zuspruch erhalten, wird sie mit Hilfe der Schulleitung umgesetzt oder die SuS kümmern sich finanziell selbst um eine Anschaffung.

Hier erzählt die Leiterin des Projektes, Marina Weisband, kurz über aula: https://www.youtube.com/watch?time_continue=102&v=PKFJAvc8V3U

Quellen:

Mittwoch, 10. Juli 2019

Navigationsdienst Waze

Die App Waze ist ein Navigationsdienst, der auf nutzergenerierten Daten basiert. Waze wirbt damit, echtzeitnahe Informationen zur Verkehrslage kostenlos zur Verfügung zu stellen. Seit 2013 gehört Waze dem Google-Konzern an. Nutzer können Informationen zur aktuellen Verkehrslage erfahren und einstellen, Karten erstellen und verbessern sowie Kontakt zu anderen Nutzern aufnehmen. So ist die „Waze-Community“ jederzeit auf dem neuesten Stand was Radarfallen, Staus und Unfälle betrifft.

So ganz ohne Gegenleistung funktioniert die App jedoch nicht: Um die App zu nutzen, müssen Standortdienste aktiviert sein. Standortdaten und gefahrene Routen werden gespeichert und mit dem eigenen Konto verknüpft. Anders als bei Google Maps kann man bei Waze nicht verhindern, dass Standortdaten dauerhaft gespeichert werden. Obwohl Waze damit wirbt, ein „Community-Projekt“ zu sein, liegt also dennoch eine kommerzielle Komponente zugrunde. Mehr dazu unter
Und auf der Homepage der App selbst: https://www.waze.com/de/waze

Siri & Co. als Helfer der Justiz

Sprachassistenten wie „Siri“ von Apple oder „Alexa“ von Amazon sind ständige Begleiter in unserem Alltag und das wahrscheinlich mehr, als es uns lieb ist. Denn auch Geräte wie Fernseher speichern private Daten von uns, was uns in diesem Ausmaß vermutlich nicht einmal bewusst ist.

Die digitalen Fußspuren, die wir hierbei hinterlassen, enthalten wichtige und wertvolle Informationen. Das RND (Redaktionsnetzwerk Deutschland) berichtete davon, dass die Innenminister der SPD und Union diese Daten als Beweismittel in Kriminal- und terroristischen Fällen einsetzen wollen. Dieser Bericht löste eine öffentliche Debatte aus, die durch die Medien wie auch Spiegel Online vorangetrieben wurde. Grund der Annahme sei eine Beschlussvorlage aus Schleswig-Holstein für die Innenministerkonferenz.

Zwischenzeitlich steht der Entschluss der Innenministerkonferenz (S.18) schon fest. Auch weiterhin sollen keine weiteren Eingriffsbefugnisse für Sprachassistenten erteilt werden. Das heißt jedoch nicht, dass dies gar nicht passiert, denn nach heutiger Gesetzlage dürfen bereits erhobene und gespeicherte Daten für die Strafverfolgung genutzt werden, so Paragraf 100a und weitere  der Strafprozessordnung.

Auch wenn diese Debatte mit dem Beschluss erst einmal als geschlossen bezeichnet werden kann, ist es meiner Meinung nach trotzdem von Wichtigkeit, sich darüber Gedanken zu machen und zu überlegen, wie man damit umgehen soll, dass da „jemand“ ständig zuhört und alles was wir sprechen, speichert. Müssen wir uns von nun an genau Gedanken machen, was wir sagen? Oder überwiegt das Argument, dass somit Delikte einfacher aufgeklärt werden können?

Künstliche Intelligenz im Klassenzimmer: Wenn der Roboter unterrichtet.

In zehn finnischen Schulen ist die Vorstellung, dass ein Roboter das
Unterrichtsgeschehen bestimmt, schon keine Zukunftsmusik mehr. Es werden immer mehr humanoide Roboter im Sprachunterricht eingesetzt. Da „Elias“, so wird der 56 Zentimeter große Roboter genannt, 23 Sprachen spricht, ist er vor allem im Bereich der Erwachsenenbildung zu finden. Doch auch im Englischunterricht der Grundschule bietet Elias Vorteile, da er für gute Stimmung, Interesse und Disziplin bei Konversationen oder im Vokabeltraining und für Sicherheit sorgt. Wird der Lehrer jetzt völlig vom Roboter ersetzt?

Die Psychologin Aino Ahtinen der Universität Tampere, die an Untersuchungen der Grundschulen beteiligt war, geht nicht davon aus. Der Lehrer und der Roboter werden als Team fungieren, wobei der Lehrer die Entscheidung trifft, wann der Einsatz des Roboters sinnvoll ist. Hier gehts zum Beitrag: https://www.deutschlandfunk.de/humanoide-unterstuetzung-an-der-schule-roboter-im.680.de.html?dram:article_id=453439
, 09.07.2019

Fundgruben-Beitrag von Sophia Schultze

Schnelle Hilfe bei Rettungseinsätzen - ein Anwendungsszenario der KI

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, das 1988 gegründet wurde und die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung mit Sitzen an verschiedenen Orten in Deutschland ist, hat 2017 vom BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) eine Plattform ins Leben gerufen, die die Expertise aus Wissenschaft, Wirtschaft, und Gesellschaft vereint.

Genannt wird die Plattform „Lernende Systeme“, die dazu dient, Deutschland international als Technologieführer für Lernende Systeme zu positionieren. Geführt wird die Plattform von einer interdisziplinären Arbeitsgruppen und einem Lenkungskreis von Personen, die den aktuellen Wissenstand zu Lernenden Systemen und KI zusammenfassen.

Zudem befassen sich die Arbeitsgruppen mit Stärken und Schwächen der KI-Forschung und den zukünftigen Handlungs- und Forschungsmöglichkeiten. Die Arbeitsgruppen und der Lenkungskreis richten dabei den Fokus auf die Steigerung des Wohls der Gesellschaft und nennen als Ziele beispielsweise die Gestaltung „eines guten, gerechten und verantwortungsvollen gesellschaftlichen Zusammenlebens“, die Stärkung der Kompetenzen im Umgang mit Lernenden Systemen oder auch die Anregung des gesellschaftlichen Dialogs zum Thema KI.

Diese Arbeitsgruppen, die zudem auch thematisch zusammenfinden, erarbeiten dann Chancen und beachten Herausforderungen sowie Rahmenbedingungen für die Entwicklung, die die KI mit sich bringt. Aus diesen Überlegungen entstehen dann Szenarien und Ideen, die in ein paar Jahren möglich sein könnten.

Ein Anwendungsszenario, das von der Arbeitsgruppe 7, die sich auf lebensfeindliche Umgebungen konzentriert, erarbeitet wurde, ist die Hilfe der KI in einem Rettungseinsatz beispielhaft im Brandfall eines Chemiewerkes. Wie genau das aussieht und was dafür zu tun ist, wird in Videos, einer Infografik und einem Factsheet thematisiert und kann hier aufgerufen werden: https://www.plattform-lernende-systeme.de/anwendungsszenario-rettungseinsatz.html

Weitere Beispiele wie die Unterstützung der KI in der Krebsforschung oder bei der Entwicklung intelligenter Verkehrssysteme gibt es hier: https://www.plattform-lernende-systeme.de/anwendungsszenarien.html

Dienstag, 9. Juli 2019

Zooniverse – Wissenschaft durch Crowdsourcing

„Zooniverse“ ist eine der größten Plattformen für Wissenschaft, die ihre Ergebnisse unter anderem mit der „Crowdsourcing“-Methode erzielt. Dabei gelingt der Erkenntnisgewinn durch die Mithilfe Freiwilliger, die jeweils kleine Beiträge leisten. Anders als häufig mit Big Data assoziiert, wird die große Datenmenge hier jedoch nicht von Algorithmen oder Programmen, sondern von Menschen erstellt.

Unzählige Menschen können auf diese Weise die Arbeit von Wissenschaftlern unterschiedlichster Bereiche unterstützen, indem sie kleine Aufgaben oder Beiträge, wie z.B. Beobachtungen oder Kategorisierungen, erfüllen. Jeder kann zum „Citizen scientist“ werden und dabei mitwirken, eine riesige Datenmenge zu erstellen, die Wissenschaftler dann weiter verwerten und bewerten. Die Wissenschaftler verlassen sich auf die „Weisheit der Vielen“ und lagern Aufgaben und Arbeitsprozesse der Forschung, die sonst sehr kosten- und zeitintensiv wären, auf die Masse der Internetnutzer aus. 

Auch die thematische Vielfalt ist bei „Zooniverse“ garantiert. Die Projekte umfassen unter anderem die Bereiche Kunst, Biologie, Klima, Geschichte, Sprache und Literatur. „Bürgerwissenschaftler“ können sich so von ihren Interessen leiten lassen und zu Forschungsprojekten in ihrem Interessengebiet beitragen. Neben Projekten zur Kategorisierung von Galaxien können Freiwillige auch die Eichhörnchenpopulation im eigenen Garten beobachten oder Shakespeares handgeschriebene Dokumente transkribieren. Mehr zu „Zooniverse erfährt man über die Website. Für Informationen zu Crowdsourcing hier klicken.

Wie entscheidet KI? - Das erste sinnvolle Killer-Spiel

Ganz besonders wir, mitten im Herzen des Stuttgarter Speckgürtels, genährt durch den vom Automobil erbrachten Wohlstand, merken, dass wir vor großen Veränderungen stehen. Möglichst bald schon, ganz entscheidend wen man fragt, werden wir uns gar nicht mehr selbst durch die Rushhour lenken, sondern das Auto wird dies ganz alleine für uns tun. Wir lesen in der Zwischenzeit dann schon mal die Pflichtlektüre (natürlich daddeln wir in Wirklichkeit am Smartphone) für die Vorlesung.

Ganz zu schweigen davon, wie stark sich unser Mobilitätsverhalten in den kommenden Jahren bis Jahrzehnten ändern wird und muss, stellen sich noch bei weitem schwierigere Fragen. Je weiter die Entwicklung der Technologie für selbstfahrende Autos schreitet, desto dringlicher wird tatsächlich die Frage, wie viel Entscheidungsgewalt wir solchen Maschienen zumessen. Im Straßenverkehr treffen wir als Fahrer abertausende Entscheidungen, die meisten davon sind  Bagatellen und werden von uns unterbewusst getroffen. Dennoch würde man niemandem wünschen, tatsächlich in die präkere Situation zu kommen, in der entschieden werden muss, wie ein Unfall ausgehen soll. Reagieren muss Mensch wie Computer dabei im Bruchteil einer Sekunde. Im Ernstfall können Entscheidungen im Straßenverkehr tödliche Folgen haben. In manchen Fällen sind solche Ernstlagen auch gar nicht mehr zu vermeiden.

An dieser Stelle erleben wir seit langem wieder so eine richtige Ethik-Debatte. Dennoch sind alle Fragen, wie Maschinen über (menschliches) Leben richten sollen, noch weitestgehend ungeklärt. Das MIT in Cambridge möchte sich nun an der Schwarmintelligenz der Massen bedienen und herausfinden, wie wir Menschen in gewissen Situationen handeln würden, wenn es nur zwei Möglichkeiten gibt und wir die Zeit zum Darübernachdenken haben. Die Ergebnisse der Studie sollen tatsächlich anschließend in die Diskussion um Normen für selbstfahrende Autos einfließen.

Die Moral Machine ist somit das vielleicht erste wirklich sinnvolle Killer-Spiel. Wir als Nutzer haben die Qual, in einer Vielzahl von tödlichen Situationen, die grafisch dargestellt sind, zu entscheiden, wie das selbstfahrende Auto diese meistern sollte. Interessant ist, dass sich länderspezifisch Unterschiede feststellen lassen, wer im Spiel getötet wurde und wie sich daraus folgend die moralischen Vorstellungen der Menschen unterscheiden. Jetzt aber zu sagen, dass man niemanden tötet; tja, das geht nicht. Aber probiert´s am besten selbst!

Die Umfrage ist nicht verstörend und durchaus auch für Schülergruppen geeignet. Sie verursacht allerdings akutes Kopfzerbrechen!

Künstliche Intelligenz im Unterricht

Kinder kommen immer früher mit KI-Technologien in Kontakt. Daher ist es auch wichtig, dieses Thema angemessen im Unterricht zu behandeln. Dies ist jedoch sicherlich keine leichte Aufgabe.

Der Artikel „Künstliche Intelligenz im Unterricht erfahrbar machen“ beschreibt zu Beginn, warum das Thema KI auch in der Bildung vertieft und thematisiert werden sollte, schildert aber auch einige Unterrichtsbeispiele, die dabei helfen können, KI im Unterricht zu thematisieren und zu vermitteln. Im Artikel lassen sich auch die verschiedenen Links anklicken, um z.B. die benötigten Arbeitsblätter zu öffnen. Dabei lässt sich auch für verschiedene Altersstufen etwas finden.  

KI in der Diagnostik

Eine ganz neue Technologie ist derzeit am Kommen. Was sie kann? Diagnosen der Ärzte bestätigen, ergänzen und präziser wiedergeben. "In der Medizin wird KI immer breiter eingesetzt. Die Hersteller hoffen auf ein Milliardengeschäft. Doch der Datenschutz bremst die Entwicklung." Das ist die Headline des Artikels, doch was steckt dahinter?

KI wird immer beliebter, und auch in der Medizin kann sie Fortschritte bringen. Besonders in der Radiologie kann sie weiterhelfen und die Bilderkennung vorantreiben. Da insbesondere das Arbeitspensum der Ärzte viel zu hoch sei, könnten Maschinen entlasten. Zudem lernen diese ständig dazu, was ein weiterer Vorteil ist.

Sonntag, 7. Juli 2019

Künstliche Intelligenz statt Kellner

Im Hamburger Sushi Restaurant Kofookoo wird bereits das Essen mit Tablets bestellt. Schon ein großer Schritt in Richtung künstliche Intelligenz, die die Kellner ersetzen sollen. Außerdem wird in dem Restaurant momentan ein Roboter getestet, der den Gästen direkt das Essen an den Tisch bringt. Programmiert wird er noch von den Kellnern. Passend dazu ein kleiner Bericht aus China.

Machine Learning in der Lebenswelt von Jugendlichen

Oft stellen wir uns die Frage, weshalb uns beim Aufrufen verschiedenster Seiten bestimmte Produkte empfohlen werden, die scheinbar perfekt auf unsere Vorlieben abgestimmt scheinen. Die Technologie durchdringt schon alle menschlichen Lebensbereiche. Umso wichtiger erscheint die Diskussion rund um die Zukunft solch intelligenter Maschinen: Machine Learning - oder künstliche Intelligenz - wie funktioniert sie und welche Auswirkungen ergeben sich für unsere Gesellschaft?

Kurz notiert: Bei der Anwendung von Machine Learning Verfahren bringen wir Maschinen eine ähnliche Art des Lernens bei, wie Kinder es schon in ihren frühen Lebensjahren erlernt haben. Wir wiederholen Abläufe so lange, bis unser Erfahrungsschatz ausreicht und wir neue Fähigkeiten beherrschen oder uns neue Zusammenhänge erschließen können.

In unseren alltäglichen Lebensbereich sind inzwischen vielerlei Algorithmen integriert, ohne dass wir diese bewusst wahrnehmen. Umso wichtiger ist es daher, die Kinder und Jugendlichen, deren Zeitalter von der voranschreitenden Digitalisierung geprägt ist, Kenntnisse über das Themenfeld Künstliche Intelligenz und Machine Learning zu vermitteln.

Wie jedoch kann man Schülerinnen und Schüler diesen Einstieg bestmöglich vermitteln? Eine gute Basis dafür bietet die Plattform von ""Medien in der Schule". Dort werden vielfältige Unterrichtsmaterialien angeboten. Sie bieten Lehrkräften einen gelungenen Einstieg in die Thematik. Es werden in einzelnen Modulen Informationen geboten, dazu vielfältige Methoden vorgestellt, sodass sich die Schülerinnen und Schüler am Ende der Einheit ihren eigenen Standpunkt bilden und die kritische Analysefähigkeit gestärkt wird.

Nähere Informationen zu den jeweiligen Modulen findet ihr hier: https://www.medien-in-die-schule.de/unterrichtseinheiten/machine-learning-intelligente-maschinen/vorwort-und-einfuehrung-ziel-relevanz-hintergrund/