32 Questions
Was versteht man unter 'feature engineering'?
Feature Engineering bezieht sich darauf, neue Eigenschaften aus bekannten Daten abzuleiten, um die Leistung eines Modells zu verbessern.
Welche Phase kommt nach dem Training von neuronalen Netzwerken?
Evaluation der Modelle
KI-Systeme können menschliche Entscheidungen verlässlich und nachvollziehbar ersetzen.
False
Die ______ Phase umfasst das Überprüfen der Zuverlässigkeit von Maschinen bei Risikoberechnungen.
Evaluation
Was ist maschinelles Lernen?
Statistische Methode zur Mustererkennung in Daten
Was sind die Schwächen von KI in natürlicher Umgebung?
Verständnis und Wahrnehmung werden nur simuliert.
Das Erstellen eines Entscheidungsbaums aus Daten erfolgt automatisch.
True
Das Ergebnis des maschinellen Lernens wird genutzt, um ____________ für zukünftige Vorhersagen zu verwenden.
Muster
Was bedeutet Kreativität?
Kreativität bedeutet, aus einem Raum der Möglichkeiten etwas Neues zu schöpfen, das weder zu offensichtlich noch zu absurd ist, und bei den Rezipienten noch verarbeitbar ist.
Können KI-Systeme den feinen Unterschied zwischen Offensichtlichem und Absurdem erkennen?
False
Welche Intelligenzstufen gibt es für unbelebte Systeme?
Bewusste Intelligenz
Was versteht man unter kognitiver Intelligenz nach den beschriebenen Stufen?
Deduktive und induktive Verfahren werden in einem System vereint.
Die intelligentesten KI-Systeme, die wir heute bauen können, stehen auf Stufe 3.
True
Was ist ein charakteristisches Merkmal von Stufe 2 Systemen?
Schwierigkeiten im Extrapolationsraum
Kognitive Systeme, die Induktion und Deduktion perfekt verknüpft haben, sind zur ____________ fähig.
Kreativität
In welcher Stufe befinden sich die fortschrittlichsten KI-Systeme des Jahres 2023?
Stufe 3
Was bezeichnet man als 'KI der dritten Welle'?
Stufe 3
Die Bewusstseinszustände können bis heute gemessen werden.
False
Die moderne KI wird mathematisch simuliert, aber nicht ______________ gelernt.
physikalisch
Warum sind ethische Probleme im Bereich der Künstlichen Intelligenz relevant?
Ethische Probleme sind relevant, da sie dazu dienen, sehr unterschiedliche Phänomene zu beschreiben und Situationen von hoher ethischer Relevanz zu beleuchten.
Was sind die drei Verwendungen des Begriffs Künstliche Intelligenz, die verschiedene ethische Fragestellungen aufwerfen? (Wähle alle zutreffenden aus)
Maschinelles Lernen
Kann es generelle Antworten auf ethische Fragen im Bereich der Künstlichen Intelligenz geben?
False
Welches sind die vier ethischen Grundprinzipien des Rahmens für vertrauenswürdige KI?
Respektierung der menschlichen Autonomie, Vermeidung von Schäden, Fairness und Erklärbarkeit.
Was sind die Eigenschaften von Intelligenz, die von den Vätern der KI angenommen wurden?
Alle oben genannten
Stimmt es, dass die heutige KI-Systeme nur auf der x-Achse bezüglich der Intelligenz angesiedelt sind?
True
Welche wichtige Intelligenzform wird in der aktuellen Diskussion über KI oft vernachlässigt?
Fühlende Intelligenz
Die Väter der KI gingen davon aus, dass Maschinen jeden Aspekt des Lernens oder jede andere Eigenschaft von ______________ simulieren können.
Intelligenz
Was sind Merkmale von künstlichen neuronalen Netzwerken?
Unvorhersehbarkeit
Proprietäre Systeme ermöglichen oft eine hohe Transparenz von Algorithmen und Modellen.
False
Was sind einige Risiken für den Datenschutz bei KI-Systemen?
Neue Arten von Sicherheitslücken, Schwachstellen-Erkennung und -Ausnutzung, Veränderung von Trainingsdaten
Welches Problem kann durch maschinelle Lernsysteme entstehen, das nicht nur auf KI beschränkt ist, sondern auch die breitere gesellschaftliche und politische Frage stellt, wie große soziotechnische Systeme strukturiert und genutzt werden sollten?
Vergiftungsangriffe
Ordnen Sie die folgenden ethischen Probleme der KI den entsprechenden Beschreibungen zu:
Voreingenommenheit = Wird häufig in Verbindung mit KI zitiert Konvergierende soziotechnische Systeme = Bezieht sich auf die Möglichkeit der Manipulation menschlichen Verhaltens Künstliche Allgemeine Intelligenz = Ein langfristiges ethisches Problem mit grundlegenden Auswirkungen auf Ethik und Menschlichkeit
Study Notes
Künstliche Intelligenz (KI)
- KI-Systeme funktionieren grundlegend anders als regelbasierte Systeme der 1980er Jahre
- Neue KI-Systeme nutzen Daten der Vergangenheit, um darin mit statistischen Methoden nach Mustern zu suchen
- Diese Methoden werden als maschinelles Lernen bezeichnet
- Das größte Problem an den regelbasierten Systemen war ihre mangelnde Wartbarkeit
Entscheidungsbäume
- Ein Entscheidungsbaum ist ein Modell, das automatisch aus Daten der Vergangenheit erstellt wird
- Die Methode, die automatisch Entscheidungsbäume aus Daten erstellt, wird als maschinelles Lernen bezeichnet
- Jede Frage in einem Entscheidungsbaum teilt die Menge an Daten in zwei Teilgruppen ein
- Die Idee ist, diejenige Frage zu finden, deren Beantwortung eine Teilgruppe mit vielen Käufern und eine Teilgruppe mit vielen Nicht-Käufern liefert
Neuronale Netze
- Neuronale Netze greifen zurück auf das Konzept des Neurons, das eine mathematische Formel ist
- Die Gewichte, mit denen die jeweiligen Eingangsdaten bewertet werden, werden bei jedem Trainingsschritt angepasst
- Die "Intelligenz" liegt in der Reihenfolge der gestellten Fragen beziehungsweise in den gelernten Gewichten der Formeln
- Die zweite Phase ist vollständig nachvollziehbar, da die neuen Eingabedaten das statistische Modell durchlaufen und sehr simple Berechnungen zum Ergebnis führen
- Die Maschinen sind in diesem Sinne black boxes, also undurchdringliche Systeme
Kritik an KI-Systemen
- Es gibt keine objektive Methode, den bestmöglichen Entscheidungsbaum sicher berechnet zu können
- Jede Entscheidung würde zu anderen Antworten führen
- Die Maschinen sind in diesem Sinne black boxes, also undurchdringliche Systeme
- Wir können nicht verstehen, warum die Maschine eine bestimmte Entscheidung getroffen hat### Künstliche Intelligenz (KI) und Bewusstsein
- Die Frage nach der Ersetzbarkeit von menschlichen Entscheidungen durch KI-Systeme ist umstritten.
- KI-Systeme können Fakten und Risiken erkennen, aber keine Begründungen für ihre Entscheidungen liefern.
- Menschen können KI-Systeme nur dann ersetzen, wenn sie Fakten oder Risiken erkennen sollen und dies mit ausreichender Qualität und Schnelligkeit erledigen.
Intelligenz und Bewusstsein
- Die Definition von Intelligenz ist schwierig, da sie eine Vielzahl von Fähigkeiten umfasst.
- Es gibt fünf Stufen von Intelligenz: deduktive, induktive, kognitive, bewusste und selbstbewusste Intelligenz.
- KI-Systeme sind heute auf Stufe 3, können jedoch lernen und sich anpassen.
Formen der Intelligenz
- Deduktive Intelligenz: die Fähigkeit, logische Ausdrücke korrekt zu bearbeiten.
- Induktive Intelligenz: die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen.
- Kognitive Intelligenz: die Fähigkeit, komplexe Informationen zu verarbeiten.
- Bewusste Intelligenz: die Fähigkeit, Wahrnehmungen zu qualifizieren.
- Selbstbewusste Intelligenz: die Fähigkeit, das eigene Bewusstsein wahrzunehmen.
KI-Systeme und Verantwortung
- KI-Systeme sind heute noch keine selbstständigen Systeme und können keine eigenen Ziele entwickeln.
- Hersteller von KI-Systemen sollten für die Auswirkungen ihrer Systeme verantwortlich sein.
Limitationen von KI-Systemen
- KI-Systeme können keine Gefühle wie Schmerz, Energie- oder Hunger verspüren.
- KI-Systeme können keine inhärente Wahrnehmung haben und können daher nicht selbstständig entscheiden.
ChatGPT und Stufe 3 der Intelligenz
- ChatGPT ist ein Beispiel für eine KI, die auf Stufe 3 der Intelligenz arbeitet, indem es Fakten und Risiken erkennen und lernen kann.### Intelligenzstufen
- Es gibt vier Intelligenzstufen:
- Stufe 1: Instinktive Logik (z.B. Fliegen, die gegen Fensterscheiben fliegen)
- Stufe 2: Induktive Intelligenz (z.B. Lernende Systeme, die ihre Modelle anpassen können)
- Stufe 3: Kognitive Intelligenz (z.B. ChatGPT, AlphaZero, kombiniert deduktive und induktive Verfahren)
- Stufe 4: Bewusste Intelligenz (z.B. menschliches Bewusstsein, physikalisch umgesetzt)
Merkmale der Intelligenzstufen
- Stufe 1: Kein Lernen möglich, nur instinktiv
- Stufe 2: Lernen durch Anpassung von Modellen
- Stufe 3: Kombination von deduktiven und induktiven Verfahren
- Stufe 4: Physikalisch umgesetzt, nicht nur simuliert
Probleme der KI
- Simulierte Kreativität vs. echte Kreativität
- KI-Systeme können keine Formel-1-Autos malen, während Menschen das können
- KI-Systeme können keine Wahrnehmung ausführen, sondern nur simulieren
- Physikalische Implementierung von KI-Systemen ist ein großes Problem
Neuromorphe Systeme
- Physikalisch korrekte Nachbildung von neuronalen Netzen
- Beispiele: BrainScaleS, Intel Loihi
- Problem: Hoher Aufwand für physikalische Implementierung
- KI-Systeme, die einen hohen rationalen IQ benötigen, sind digitale Systeme, bei denen die Intelligenz algorithmisch erzeugt wurde
Dieser Quiz behandelt die Themen künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf die Demokratie, Regulierung und Entwicklungspfade.
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