difue.de: Julia, was ist eigentlich künstliche Intelligenz?

Julia Kleeberger: Von künstlicher Intelligenz sprechen wir immer, wenn Maschinen eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen treffen – ohne dass wir etwas Bestimmtes vorgegeben haben. Wenn ich zum Beispiel die Leertaste drücke, dann erwarte ich, dass in meinem Dokument ein Leerzeichen entsteht. Das ist fest einprogrammiert. Bei künstlicher Intelligenz ist das anders:  Diese Maschinen generieren aus einer großen Menge an Daten selbst für sich einen Sinn. Ich weiß also vorher nicht unbedingt, was am Ende herauskommt, weil ich es nicht fest vorgegeben habe.  

difue.de: Wie kann ich mir das vorstellen? Wie lernt eine künstliche Intelligenz?

Julia Kleeberger: Anders als wir Menschen; wir Menschen lernen oft miteinander und handlungsbasiert. Demgegenüber brauchen Maschinen sehr viele Daten, aus denen sie dann zum Beispiel Muster generieren. Aber auch hier gibt es verschiedene Arten, wie Maschinen lernen. Zum einen gibt es das regelbasierte Lernen: Dabei geben wir Maschinen Regeln und im Anschluss prüft ein Mensch, ob die Maschine diese Regeln auch befolgt. Ist die Maschine dann trainiert, dann ist die KI so weit, dass sie eingesetzt werden kann.

Zum anderen gibt es noch das sogenannte maschinelle Lernen. Bei diesem kennen wir Menschen oft nicht einmal selbst die Regeln. Besonders bei großen Mengen unsortierter Daten kann KI uns helfen, Muster zu erkennen und daraus einen Sinn zu machen. Beim maschinellen Lernen geben wir Maschinen Daten und fordern sie auf, selbst eigene Regeln und Muster zu finden und die Daten danach zu sortieren.

Dann gibt es noch eine dritte Art zu lernen, die zwischen dem regelbasierten und dem maschinellen Lernen liegt: Das sogenannte Reinforcement-Learning. Bei diesem gibt es bereits feste Regeln. Wenden Maschinen diese richtig an, dann belohnen wir Menschen sie. Wie das funktioniert, zeigt sich gut bei Brettspielen: Die KI kennt die Regeln. Die Spielzüge, die sie macht, sind aber frei. Und wenn sie einen richtigen Zug gemacht hat, dann wird der belohnt; gute Spielzüge werden positiv und schlechte negativ bewertet. So lernt die künstliche Intelligenz.

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difue.de: Das heißt, man kann eine künstliche Intelligenz zum Beispiel mit einem „gut gemacht“ zum weiteren Lernen animieren.

Julia Kleeberger: Genau! Das funktioniert nur etwas anders als bei uns Menschen. Bei einer künstlichen Intelligenz funktioniert diese Bestätigung über den Algorithmus und über Zahlen – eine KI braucht keine Bonbons.

difue.de: Was kann eine künstliche Intelligenz mit dem, was sie gelernt hat, für uns leisten?

Julia Kleeberger: Das kommt ganz darauf an, wofür sie eingesetzt wird. Letztendlich ist eine KI ein Werkzeug. Wir Menschen entscheiden, wofür wir sie einsetzen. Die Anwendungsfälle, die wir bereits kennen, sind von Privatunternehmen getrieben. Das sind zum Beispiel Kaufvorhersagen von Produkten, die wir gerne hätten. Die Unternehmen schalten dann Werbung, die uns animiert, noch mehr zu kaufen. Aus einer Klimaperspektive heraus ist das schwierig – aber das liegt nicht an der KI als solche. Wir können sie nämlich auch dafür einsetzen, dass sie zum Klimaschutz beiträgt.

Zum Beispiel kann KI anzeigen, wie viel Energie verbraucht wird, welche Muster es gibt und wie man Energieverbrauch optimiert. Oder in der Landwirtschaft kann sie verschiedene Daten berücksichtigen und so dazu führen, dass wir weniger düngen müssen, aber ertragreichere Ernten haben. Letztendlich ist es immer eine Aufgabe des Menschen, KI sinnstiftend einzusetzen.

Dr. Julia Kleeberger ist Expertin für neue und partizipative Lernformate. Im Podcast „D wie Digital“ diskutierte die Co-Geschäftsführerin der Jungen Tüftler mit Dr. Marco Fileccia darüber, was ChatGPT und künstliche Intelligenz für Lehren, Lernen und Lehrkräfte bedeutet.
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difue.de: Du hast viele Bereiche genannt, in denen künstliche Intelligenz schon jetzt eingesetzt wird. Das heiße Thema der letzten Monate und der Zukunft ist ChatGPT. Was ist das genau und was kann ChatGPT?

Julia Kleeberger: ChatGPT ist ein Chatroboter, also eine künstliche Intelligenz, mit der ich ein Gespräch führen kann. Der Grund, warum ChatGPT gerade solche Wellen schlägt, ist, dass sie das auf eine ganz besondere Art und Weise macht. Im Vergleich zu herkömmlichen Chatbots basiert ChatGPT nicht nur auf Regeln. Stattdessen arbeitet es datenbasiert, bezieht den Kontext viel stärker mit ein und kann parallel Sachverhalte und Aussagen miteinander vergleichen. Außerdem spult ChatGPT nicht Schritt für Schritt einen Dialog ab, sondern entscheidet eben kontextuell, was es antwortet. Dadurch ist das, was ChatGPT produziert, so faszinierend.

Was Julia Kleeberger von ChatGPT im Schulkontext hält und was ihr Diskussionspartner Marco Fileccia sagt? Erfahrt ihr in der neuen Folge von „D wie Digital“. Jetzt reinhören!

Artikelbild. Drew Drizzy Graham via unsplash.com