News: Lesefutter 2020

Seit dem Jahre 2007 gibt das Landesinstitut für Schulqualität und Lehrerbildung Sachsen-Anhalt (LISA) gemeinsam mit der MLU sowie mit dem Friedrich-Bödecker-Kreis jedes Jahr die Publikation „Lesefutter“ heraus. Darin finden sich Anregungen zur Leseförderung, Projektberichte, Aufsätze zu lese- und schreibdidaktischen Aspekten und nicht zuletzt Rezensionen ausgewählter Neuerscheinungen von Autor*innen aus Sachsen-Anhalt.

Auch die diesjährige Ausgabe des Lesefutters besticht durch die Mannigfaltigkeit an Themen und Autor*innen. In diesem Zusammenhang möchten wir auf zwei Vertreter*innen der MLU besonders aufmerksam machen: Josefine Luderer, Studentin, sowie Dr. Nico Elste, Dozent in der Abteilung Sprachwissenschaft. 

Unter der Überschrift „Positionen“ findet man einen von Dr. Elste verfassten Beitrag mit dem Titel „Der böse Friedrich vs. der brutale Bruno. Gewalt und Gewaltdarstellung heute und gestern am Beispiel des klassischen Struwwelpeter und einer modernen Adaption“. In Anbetracht von ähnlichen Debatten hinsichtlich der Gewaltdarstellungen und des Sprachgebrauchs in Klassikern der Kinder- und Jugendliteratur wie beispielsweise „Pippi Langstrumpf“ erscheint dieser Aufsatz nicht nur als höchst interessant-, sondern darüber hinaus als relevant. 
Weiterhin berichtet der Autor in seinem Beitrag „Das Theaterseminar – eine langjährige Kooperation zwischen Universität und Bühnen Halle“ von eben dieser Zusammenarbeit, die er selbst seit vielen Jahren mit gestaltet und unterstützt. Auch auf unserem Blog haben wir bereits einige Male über gemeinsame Veranstaltungen mit Halles Theaterschaffenden berichtet: 


„Theater in Schule und Hochschule“

Weiterhin hat es ein Auszug der Examensarbeit von Josefine Luderer in die aktuelle Ausgabe des Lesefutters geschafft. Darin untersucht sie Konflikte im Spannungsfeld zwischen Schule, Deutschunterricht und Kommunikationstheorie und versucht, daran anschließend, bezogen auf die gewaltfreie Kommunikation, ein Konzept für die Schule zu entwickeln. Ihr Abhandlung trägt den Titel „Gewaltfreie Kommunikation – ein Konzept für die Schule?“ und ist unter dem Reiter „Positionen“ zu finden. 

Wie Ihr seht, lohnt es sich also, einen Blick in die diesjährige Ausgabe „Lesefutter“ zu werfen!
Außerdem bietet die Publikation Studierenden die Möglichkeit, dass ihre wissenschaftlichen- und Examensarbeiten, anstatt in irgendeinem Regal zu verstauben,  veröffentlicht- und somit Lehrer*innen in ganz Sachsen-Anhalt zur Verfügung gestellt werden. 

KI in der Bildung – Welche (Bildungs-)Voraussetzungen werden für KI benötigt?

In einem vergangenem Blogbeitrag haben wir uns im Rahmen der Themenreihe „KI in der Bildung“ bereits damit auseinander gesetzt, was künstliche Intelligenz, abgekürzt als „KI“, überhaupt ist. Auf dieser Grundlage soll es heute darum gehen, welche Voraussetzungen benötigt werden, um KI einerseits in Gesellschaft und Wirtschaft zu integrieren und um damit andererseits im internationalen Wettstreit um KI mithalten zu können. Dabei wird ein besonderer Schwerpunkt auf den Bildungsvoraussetzungen in Deutschland bzw. in Europa bezogen auf KI liegen.

Ein erster Überblick

Die Europäische Kommission formulierte in einer Nachrichtenmeldung aus dem vergangenem Jahr folgende sieben Voraussetzungen, die für eine vertrauenswürdige künstliche Intelligenz benötigt werden: 

Systeme künstlicher Intelligenz sollten gerechten Gesellschaften dienen, indem sie das menschliche Handeln und die Wahrung der Grundrechte unterstützen‚ keinesfalls aber sollten sie die Autonomie der Menschen verringern, beschränken oder fehlleiten.

Eine vertrauenswürdige künstliche Intelligenz setzt Algorithmen voraus, die sicher, verlässlich und robust genug sind, um Fehler oder Unstimmigkeiten in allen Phasen des Lebenszyklus des Systems künstlicher Intelligenz zu bewältigen.

Die Bürgerinnen und Bürger sollten die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten behalten, und die sie betreffenden Daten sollten nicht dazu verwendet werden, sie zu schädigen oder zu diskriminieren.

Die Rückverfolgbarkeit von Systemen künstlicher Intelligenz muss sichergestellt werden.

Systeme künstlicher Intelligenz sollten dem gesamten Spektrum menschlicher Fähigkeiten, Fertigkeiten und Anforderungen Rechnung tragen und die Barrierefreiheit gewährleisten.

Systeme künstlicher Intelligenz sollten eingesetzt werden, um einen positiven sozialen Wandel sowie die Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortlichkeit zu fördern.

Es sollten Mechanismen geschaffen werden, die die Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht für Systeme künstlicher Intelligenz und deren Ergebnisse gewährleisten.

Auf dieser Grundlage gilt es nun, die Voraussetzungen in der Bildung für den Einsatz und die Anwendung von KI stärker zu beleuchten. Dazu haben wir uns einige wichtige Punkt herausgegriffen, die wir in dem folgenden Abschnitt näher betrachten. Dabei beziehen wir uns vor allem sowohl auf Europa bzw. explizit auf Deutschland als auch auf den Handlungsraum Schule.

Datenschutz

Wenn es um den verantwortlichen Einsatz von KI geht, kommt man um die Thematik des Datenschutzes nicht drum herum. Unter „Datenschutz“ versteht man allgemein

„das hauptsächlich staatliche Mittel, um individuelle Interessen wie Privatsphäre und Sicherheit bei der Erhebung, Verarbeitung und Verwendung von Personendaten zu sichern“ [1].

Zwar bietet die neue Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) den Bürger*innen bereits viele Regelungen und Möglichkeiten zum Schutz persönlicher Daten. Doch gerade in Bezug auf Minderjährige gibt es dabei einige Grauzonen und Ungewissheiten. Um eine weiter fortschreitende Entwicklung von KI im Bildungsbereich zu gewährleisten, gilt es daher, diese Unsicherheiten auszuräumen.

Eine problematisches Feld bezogen auf den Einsatz von KI in der Aus- und Weiterbildung stellt beispielsweise das Sammeln und Speichern persönlicher Daten dar. Die Notwendigkeit personenbezogener Daten variiert mit dem Ziel, welches mit dem Einsatz von KI verfolgt wird.
So benötigt die KI bei allgemeingültigen Assistenz-Systemen für Schulen nicht unbedingt solch personenbezogene Daten. Denn, um dieses System zu trainieren, reichen anonymisierte (Massen-)Daten aus, wodurch wiederum ein Schutz der persönlichen Daten gewährleistet ist.
Bei einer individualisierten Lernbegleitung hingegen, würde das Trainingsmaterial aus individuellen Daten bestehen, da das System spezielle Voraussagen bezogen auf die jeweilige Person treffen muss. Damit ist die Qualität eines solchen KI-Systems abhängig von der Breite und Vielseitig des zugrundeliegenden Datensatzes. Doch je mehr personenbezogene Daten der KI zur Verfügung stehen, desto größer ist die Gefahr für die Privatsphäre der Nutzer*innen.

In der DSGVO ist zwar festgelegt, dass Daten nach dem Ende des jeweils definierten Verwendungszwecks gelöscht werden müssen, doch, um KI-Systeme auf lange Zeit gesehen effektiv nutzen zu können und gleichzeitig einen Missbrauch der verwendeten persönlichen Daten zu verhindern, wäre es sinnvoll, diese mit einer gewissen Laufzeit zu versehen und auf nicht mehr direkt zugänglichen Speichermedien zu lagern. Dazu sollten Schulen unabhängig von „Datenriesen“ agieren können. In diesem Zusammenhang bedarf es der Bereitstellung von IT durch staatliche Anbieter oder aber der Zusammenarbeit mit öffentlichen Instituten.

Quelle: Vgl. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – Wirtschaftsfaktoren und Chancen für den Standort Schleswig-Holstein. Heute und morgen. Flensburg, Kiel, Lübeck: IHK Schleswig-Holstein 2019. S. 11 – 12.

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildungen müssen sich an die neuen Anforderungen, die im Rahmen des digitalen Wandels auf uns zukommen, anpassen. Das Ziel der Ausbildung sollte

„ein mündiges, selbstbestimmtes Individuum […] [sein], das sich mit technischen ebenso wie mit den ethischen, sozialen und gesellschaftlichen Facetten der KI als Teilbereich der Digitalisierung auseinandersetzen kann“ [2].

Schlüsselkompetenzen sind dabei beispielsweise das konzeptionelle und kritische Denken, Kreativität, emotionale Intelligenz sowie Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit. Mit diesen Kompetenzen ist der Mensch schließlich jedem technischen System überlegen und hat damit die Möglichkeit, mithilfe des Einsatzes von KI, Freiräume zu schaffen, um die Vermittlung eben solch sozialer und kreativer Kompetenzen in Bildung und Weiterbildung zu stärken. Dies betrifft Schulen, Universitäten, Berufs- und Hochschulen ebenso wie die (Weiter-)Bildung im Arbeitsumfeld sowie in der Wissenschaft und Forschung.

In den USA promovieren pro Jahr circa 3000 KI-Experten. In Deutschland hingegen sind es lediglich circa 170. [3] Diese Zahlen machen die Problematik des dramatischen Expertenmangels im Bereich der KI deutlich. Aus diesem Grund wird eine Unterstützung der Universitäten und Hochschulen durch die Politik benötigt.
Doch auch die Hochschulen und Universitäten selbst müssen ihrerseits verstärkt das Thema der künstlichen Intelligenz fakultätübergreifend etablieren und ihre Lehrpläne danach ausrichten. KI muss als multidisziplinäres Fach begriffen- und der Ausbau von KI-Lehrstühlen in diesem Zusammenhang gefördert werden. Dabei gilt es auch, ethischen und soziologischen Fragestellungen im Zusammenhang mit KI eine weitaus größere Bedeutung zukommen zu lassen. Eine Stärkung der dualen Ausbildung kann dabei ebenfalls helfen, KI-Experten zu generieren und somit den digitalen Transformationen der Arbeitswelt zu begegnen.

Die Ausbildung aller Lehrämter sowie vor allem die der Informatiklehrer*innen muss bezogen auf die Digitalisierung deutlich an Quantität und Bedeutung zunehmen. Darüber hinaus sollten an allen Schulen Planstellen für Informatiklehrer*innen etabliert werden. Nur so kann gewährleistet werden, aktuelles Fachwissen und neue betriebliche Anforderungen in dem Bereich KI vermitteln zu können. Dazu benötigen die Lehrkräfte nicht zuletzt den Fachrichtungen entsprechende Qualifikationen und Weiterbildungen. Lehrkonzepte gilt es, fortlaufend an aktuelles Fachwissen oder neue Lernmethoden anzupassen.

Basiswissen zu KI und entsprechender Praxisbezug gilt es, bereits an allgemeinbildenden Schulen zu vermitteln, um somit in Berufs- und Hochschulen weiter darauf aufbauen zu können. Denkbar wäre in diesem Zusammenhang die Einführung des Pflichtfaches Informatik ab der Sekundarstufe I sowie eine informatorische Grundbildung in der Primarstufe. Dabei sollten vor allem Themen allgemeiner Medienkompetenz wie Informationssicherheit und Datenschutz, aber auch Grundkenntnisse über das Programmieren sowie Wissen über KI frühzeitig und flächendeckend vermittelt werden. Das Ziel sollte sein, einen umfassenden Kanon digitaler Kompetenzen zu vermitteln, um damit ein breites Grundlagenverständnis für die Digitalisierung und deren Wirkungen zu etablieren. Dazu ist es von Nöten, die Lehrpläne im dynamischen Sinne anzupassen, um somit neue Trends aufgreifen- und die Experimentierfreude bei neuen Technologien stärken zu können. Neben den aktualisierten Lehrplänen bedarf es ebenfalls einer entsprechenden bedarfsgerechten technischen Ausstattung von Schulen, Berufsschulen und Hochschulen mit zeitgemäßer Infrastruktur und digitalen Lernangeboten. Der MINT-Bildung sollte in diesem Zusammenhang ebenfalls ein größerer Stellenwert zukommen.

Kaum ein Bereich in unserem Leben wird nicht von der KI entscheidend transformiert – nicht zuletzt auch aufgrund ihrer zahlreichen Möglichkeiten. Aus diesem Grund muss das öffentliche Interesse auf dieses Themengebiet gelenkt und das Wissen dazu breit in die Gesellschaft getragen werden. Wichtig ist es dabei, die Chancen von künstlicher Intelligenz in den Mittelpunkt zu stellen und nicht die möglichen Risiken oder Angst, welche meist aus Halbwissen und Vermutungen resultiert. Schließlich bietet KI die Möglichkeit, für transparentere und effizientere Prozesse im Sinne der Bürger sowie der Unternehmen. Daher sollte auch die öffentliche Verwaltung für die Anwendung von KI sensibilisiert werden und das notwendige Know-how aufbauen. KI-Grundwissen sollte darüber hinaus als fester Bestandteil von Lehrinhalten in die beruflichen Aus- und Weiterbildungen integriert werden, wenn eine solche Integration als sinnvoll angesehen werden kann. Allgemein gilt es, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen, um eine Akzeptanz für den Gesamtprozess sowie ein Interesse auf Seiten aller Beteiligten zu erzeugen.

Besondere Kompetenzen

Bei der Diskussion um die Verwendung von personenbezogenen Daten und damit um KI spielt auch die Datensouveränität eine wichtige Rolle. Darunter versteht man die

„Kompetenzen, eigenständig beurteilen und entscheiden zu können, was mit den personenbezogenen Daten geschieht“ [4].

Bezogen auf den Handlungsraum Schule wird diese Kompetenz von allen Beteiligten wie etwa Schüler*innen, Eltern und Lehrkräften benötigt, um eine entsprechende Diskussion im Sinne der Lernenden führen zu können. Diese Kompetenz gilt es jedoch zunächst zu fördern und damit für die Betroffenen sichtbar zu machen, welche Folgen für den Einzelnen durch die Verarbeitung der individuellen Daten entstehen können.

Ein weiterer wichtiger Punkt bezüglich des Umgangs mit KI ist die Frage der Entscheidungskompetenz vor allem auf Seiten der Schüler*innen. Vor einem möglichen Einsatz einer KI-Anwendung muss demnach eine Datennutzungsvereinbarung mit den Lernenden geschlossen werden. Das Problem dabei ist jedoch, dass Kinder und Jugendliche meist gar nicht in der Lage sind, die Folgen der Datenverarbeitung abzuschätzen. Daher müssen die Erziehungsberechtigten ebenfalls der Verarbeitung der Daten ihrer Kinder zustimmen. Lehnen jedoch Schüler*innen oder Eltern diese Vereinbarung ab, kann dies mit Nachteilen für die Schülerin oder den Schüler verbunden sein. Es entsteht somit eine Kluft zwischen Nutzenden und Nicht-Nutzenden, die mit Chancenunterschieden verbunden sein kann. Dementsprechend werden also Strategien benötigt, um mit unterschiedlichen Zustimmungsvarianten entsprechend umgehen zu können. Denkbar wäre dabei ein Erprobungsraum für einzelne Schulen oder Klassen sowie das Angebot einer KI-Schule als alternative Schulform.

Ethische Richtlinien

Die für KI-Systeme benötigten Trainingsdaten basieren auf von Menschen stammenden Datensätzen. Damit einher geht, dass selbstlernende algorithmische Systeme auch menschliche Vorurteile, sogenannte „Bias“ reproduzieren. Das auf solche Daten trainierte KI-System wird dann möglicherweise ungerechte Entscheidungen treffen und einige Gruppen gegenüber anderen bevorzugen. Um dies zu vermeiden,

„liegt es letztlich immer in der Verantwortung des Menschen, kritisch mit der Auswahl der Daten und den Ergebnissen der Algorithmen umzugehen“ [5].

Wichtig ist also, sich dieser Bias bewusst zu sein und damit gezielt umzugehen.

Transparenz und damit verbunden Kommunikation sind bezogen auf KI von großer Bedeutung, da sie die Bereitschaft zur Teilnahme an solchen Anwendungen steigern kann. Schließlich reduziert Vertrauen Unsicherheiten. Und falls das Vertrauen noch nicht oder nicht genügend etabliert sein sollte, hilft die Transparenz dabei, dieses Problem zu überbrücken. Sie fördert Akzeptanz und geht damit gegen Spekulation und Widerstand vor. 

In vielen Bereichen der Gesellschaft und damit auch bezogen auf den Umgang mit KI kann es sein, dass manche Akteure mehr Möglichkeiten und Bereitschaften zur Partizipation besitzen als andere. Demnach gilt, dass, wer sich am meisten engagiert auch den größten Einfluss hat. Dies führt jedoch zur potenziellen Benachteiligung anderer Gruppen, die weniger Einflussnahme besitzen.
Sowohl bei der Planung als auch bei der (Weiter-)Entwicklung eines KI-gestützten Systems sollten daher die Beteiligten, ihre Kritik und Vorschläge gleichwertig miteingebunden werden.

Schluss

Die angebrachten Punkte bilden natürlich nur einen Bruchteil der Diskussion rund um die Voraussetzungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz ab. Trotzdem wurde deutlich, dass es in Europa und insbesondere in Deutschland noch Aufholbedarf gibt, wenn es darum geht, mit der fortschreitenden technischen Entwicklung Schritt zu halten. Denn nur, wenn wir im internationalen Wettstreit um KI mithalten können, erhalten wir auch die Möglichkeit, technische Systeme und den Umgang damit nach unseren Wertvorstellungen zu prägen. 

Der nächste Blogbeitrag zur Reihe „KI in der Bildung“ erscheint am 07.06.2020 und wird sich dem Thema „KI in der (Bildungs-)Politik“ widmen.

Quellen 

[1] Zit. Jahn, Sandy/Kaste, Stefanie/März, Anna/Stühmeier, Romy: Denkimpuls digitale Bildung. Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Schulunterricht. Berlin: Initiative D21 2019. S. 6.

[2] Zit. Die Bundesregierung: Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung. 2018. S. 30.

[3] Vgl. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – Wirtschaftsfaktoren und Chancen für den Standort Schleswig-Holstein. Heute und morgen. Flensburg, Kiel, Lübeck: IHK Schleswig-Holstein 2019. S. 11.

[4] Zit. Jahn, Sandy/Kaste, Stefanie/März, Anna/Stühmeier, Romy: Denkimpuls digitale Bildung. Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Schulunterricht. Berlin: Initiative D21 2019. S. 10.

[5] Zit. Jahn, Sandy/Kaste, Stefanie/März, Anna/Stühmeier, Romy: Denkimpuls digitale Bildung. Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Schulunterricht. Berlin: Initiative D21 2019. S. 11.

News: Wer braucht schon den Digitalpakt, wenn es Corona gibt?

Aufgrund der aktuellen Situation sind viele Lehrende momentan dazu gezwungen, sich mit den Vorzügen aber auch Tücken der digitalen Lernwelten auseinanderzusetzen. Um mit den Schüler*innen in Kontakt zu bleiben, gibt es in Zeiten wie diesen so gut wie keine andere Möglichkeit als die Nutzung digitaler Bildungsangebote. Manchen Lehrer*innen fällt dies jedoch schwerer als anderen.

Doch nicht nur den Pädagogen verlangt Corona so einiges ab. Auch für viele Lernende ist es eine komplett neue Erfahrung, mithilfe digitaler Medien zu lernen. Schließlich muss sich der ein oder andere unter ihnen erst dazu überwinden, in das Mikrofon zu sprechen oder in den Chat zu schreiben, wo es alle Klassenkamerad*innen sehen können. Und selbst wenn die Schüler*innen diese Hürde meistern, bleibt die Kommunikation oftmals trotzdem, aufgrund fehlender Mimik und Gestik, eingeschränkt.
Hinzukommt, dass viele Kinder und Jugendliche kaum über entsprechende Kompetenzen für den sicheren Umgang im Netz und mit digitalen Medien verfügen. Zu solchen Unsicherheit im digitalen Raum zählt darüber hinaus auch der Datenschutz. Durch die damit einhergehenden rechtlichen Unklarheiten wird die Varietät der Aufgabenstellungen sowohl für die Schüler*innen als auch für Lehrende weiterhin eingeschränkt, da beispielsweise eine Video-Präsentation o.ä. nicht möglich ist.  
Ein weiteres grundlegendes Problem besteht weiterhin darin, dass dass nicht jede Familie über einen Zugang zu entsprechender technischer Ausstattung verfügt, die E-Learning ermöglicht. Damit einher gehen soziale und gesellschaftliche Disparitäten.

Julius Lukas bringt die momentane Situation in seinem Artikel „Unterricht plötzlich digital. Fluch und Segen virtueller Bildungsangebote.“ auf den Punkt:

„Was die vielfachen Mahnungen von Experten und Förderprogramme wie der milliardenschwere Digitalpakt nicht zustande gebracht haben, könnte jetzt Corona schaffen: Die Digitalisierung des Unterrichts“ (1).

Tatsächlich ist es so, dass Deutschland bezogen auf die Digitalisierung der Bildung im internationalen Vergleich von Vorreitern wie Dänemark abgehängt wird. 

Auch Prof. Dr. Ballod findet für die momentane Entwicklung passende Worte:

„Corona ist der Impuls von außen, der eine längst überfällige Bewegung in Gang gesetzt hat“ (2).

Die Pandemie zwingt viele Lehrkräfte, die zuvor vor digitalen Lernmöglichkeiten zurückgeschreckt sind, dazu, sich damit auseinanderzusetzen: „Die Bereitschaft, sich mit digitalen Medien zu befassen, steigt rapide“ (3). 

Und genau diese Bereitschaft gilt es nun unserer Meinung nach auszunutzen! Dementsprechend sollten Lehrende auch nach Öffnung der Schulen an den zahlreichen Möglichkeiten digitaler Medien festhalten und die in Corona-Zeiten erworbenen Kompetenzen weiter festigen sowie an die Lernenden weitergeben, „sonst kommen die positiven Nebeneffekte durch den aktuellen Digitalisierungsschub schnell zum erliegen“ (4). 

Quellen 

(1) Zit. Julius Lukas: Plötzlich digital. Halle: Mitteldeutsche Zeitung (30. April/1. Mai 2020).

(2) Zit. Prof. Dr. Matthias Ballod: Plötzlich digital. Halle: Mitteldeutsche Zeitung (30. April/1. Mai 2020). 

(3) Zit. Prof. Dr. Matthias Ballod: Plötzlich digital. Halle: Mitteldeutsche Zeitung (30. April/1. Mai 2020)

(4) Zit. Prof. Dr. Matthias Ballod: Plötzlich digital. Halle: Mitteldeutsche Zeitung (30. April/1. Mai 2020)

KI in der Bildung – Was ist KI eigentlich?

Mit „KI in der Bildung“ stellen wir Euch heute ein neues Themengebiet vor, mit dem wir uns innerhalb unserer Blogbeiträge in den nächsten Wochen verstärkt auseinandersetzen werden.
Ziel dabei ist es, ausgehend von den Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI), einen Rückbezug zur Bildung herzustellen, um somit neue Erkenntnisse zu gewinnen und neue Perspektiven zu eröffnen.
Dazu wird die KI unter verschiedensten Blickpunkten betrachtet. Beispielsweise werden wir uns in den folgend Beiträgen unter anderem damit beschäftigen, wie Lernen mit und innerhalb der KI aussieht, wie die (Bildungs-)Politik zu KI steht oder aber welcher Zusammenhang zwischen der Ethik und der KI existiert. Ihr dürft also gespannt sein, was in den nächsten Wochen auf Euch zukommt!

In diesem Beitrag geht es zunächst jedoch darum, einen ersten Überblick über die Thematik der künstlichen Intelligenz zu erlangen. Dabei widmen wir uns vor allem den Fragen, was man überhaupt unter „KI“ versteht und welche Ziele die KI hauptsächlich verfolgt. 

Begriff

Eine allgemeingültige Definition von „künstlicher Intelligenz“ (Abk. „KI“, engl. „Artificial Intelligence“, auch „maschinelle Intelligenz“ oder „maschinelle Wissensverarbeitung“ genannte) existiert nicht.

„KI“ steht für…

„ein Teilgebiet der Informatik, das versucht, mit Hilfe von Algorithmen kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Problemlösen in Computersystemen zu realisieren“ [1],

aber auch für…

„Systeme, die ein Verhalten zeigen, für das gemeinhin menschliche Intelligenz vorausgesetzt wird“ [2].

Charakteristika

KI greift Ergebnisse aus Informatik, Mathematik, Logik, Kognitionswissenschaften, Psychologie, Neurologie, Linguistik und Philosophie auf.

Die Besonderheit der KI liegt darin, dass man versucht, Fähigkeiten des Menschen wie Denken, Lernen oder Problemlösen nachzubilden, um somit eine Leistungssteigerung des Computers zu erzielen.

Gliederung

Quelle: Vgl. Lämmel, Uwe/Cleve, Jürgen: Künstliche Intelligenz. München: Hanser Verlag 2012. S. 11-17.

Zielsetzung

Mithilfe von KI-Systemen sollen Maschinen, Roboter und andere Softwaresysteme dazu befähigt werden, abstrakt beschriebene Aufgaben und Probleme eigenständig zu bearbeiten und darüber hinaus zu lösen. In diesem Rahmen wird auch eine Anpassung der KI an veränderte Umweltbedingungen angestrebt.

Konzepte

McCarthy beantwortet diese Frage mithilfe von drei Postulaten:

  1. Metaphysisches Postulat:
    Demnach muss ein intelligentes System eine Repräsentation der Welt besitzen, also auf eine Menge von Fakten zugreifen-, sie verarbeiten und erweitern können.

  2. Erkenntnistheoretisches Postulat:
    Zur Repräsentation dienen Mengen von logischen Aussagen bzw. Formeln, die Problemlösungen als Folgerungen beinhalten

  3. Heuristisches Postulat:
    Die Problemlösung muss auffindbar sein

Maschinen werden im Sinne dieses logischen Empirismus als intelligent, also problemlösefähig, betrachtet.

Diese Fragestellung orientiert sich an der Humanwissenschaft. Sie stützt sich auf das Postulat des physischen Symbolsystems. Demnach beruhen sowohl menschliche als auch maschinelle Intelligenz auf der Fähigkeit zur Symbolverarbeitung. Unter „Symbolverarbeitung“ versteht man wiederum die „Fähigkeit, Wissen symbolisch zu repräsentieren und zu verarbeiten“ [3].

Im Sinne des amerikanischen Funktionalismus werden hierbei also künstliche und natürliche Intelligenz voneinander unterschieden. Die meisten Forscher*innen vertreten jedoch die abgemilderte Auffassung, dass die Untersuchung des Verhaltens künstlich-intelligenter Systeme dazu dient, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, auch bezogen auf die natürliche Intelligenz.

KI wird grundsätzlich dann eingesetzt, wenn in dem Maße technische Möglichkeiten vorhanden sind, dass intelligentes Verhalten im Sinne einer Informationsverarbeitung durch Computertechnik effizienter ist als vergleichbare Leistungen der menschlichen Intelligenz.

Diese Fragestellung ist sowohl eine praktische als auch eine ingenieurswissenschaftliche sowie eine sozialethische.

Quelle: Vgl. Brockhaus Enzyklopädie: Künstliche Intelligenz. https://brockhaus.de/ecs/enzy/article/kunstliche-intelligenz

Geschichte

Quelle: Vgl. Brockhaus Enzyklopädie: Künstliche Intelligenz. https://brockhaus.de/ecs/enzy/article/kunstliche-intelligenz

Methoden

… nach bestimmten Lösungen mithilfe von verschiedenen Suchalgorithmen.

… in zwei Phasen:

  1. Zielformulierung:
    Ausgehend vom momentanen Untersuchungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel formuliert. Dieses umfasst eine Menge von Weltzuständen, bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.

  2. Problemformulierung:
    Hierbei werden festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren verschiedene Problemtypen

Aus solchen Problembeschreibungen planen und erstellen Planungssysteme schließlich Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

… dienen dem Lösen von Optimierungsproblemen mithilfe von Suchalgorithmen aus der Informatik oder Mitteln der mathematischen Programmierung.

… basiert auf der Repräsentation von menschlichem Wissen. Dabei wird beispielsweise versucht, automatische Beweissysteme zu rekonstruieren. Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar. „Induktion“ bedeutet, dass Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden.

… dienen dazu, mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen Approximationsprobleme zu lösen. Ein Approximationsproblem entsteht oftmals bei der Ableitung einer allgemeinen Regel aus einer Menge von Daten.

… sind grob von der Struktur des Gehirns inspiriert und werden künstlich auf dem Computer simuliert. Sie sind auch unter dem Begriff „Deep Learning“ bekannt und haben bei vielen der jüngsten Erfolge der KI eine Rolle gespielt wie z.B. bei der Handschrift-, Sprach- und Gesichtserkennung sowie beim autonomen Fahren und der maschinellen Übersetzung.

Quelle: Vgl. Wikipedia: Künstliche Intelligenz. Methoden. https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz#Methoden

Forschungsfelder

Das Standardlehrbuch für Künstliche Intelligenz von Russel/Norvig [4] führt folgende Forschungsfelder von KI an:

  • Problemlösen
  • Wissensrepräsentation und Schlussfolgern
  • Maschinelles Lernen
  • Wahrnehmen und Sehen
  • Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache
  • Verstehen von Bildern
  • Interaktion
  • Robotik
  • Spielprogrammierung
  • Automatisches Beweisen
  • Assistenzsysteme

Quelle: Gabler Wirtschaftslexikon: Künstliche Intelligenz (KI). https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/kuenstliche-intelligenz-ki-40285

Zusammenfassung

Schluss

Trotz des riesengroßen Forschungsfeldes und der zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten der KI ist ein Bezug zur Bildung auf den ersten Blick nicht unbedingt ersichtlich. Denkt man an KI, so hat man wohl eher Computer oder Maschinen vor Augen und nicht unbedingt den Klassenraum. Doch gerade die scheinbar grenzenlosen Möglichkeiten dieser Technologie ermöglichen es ihr, in Bereiche vorzudringen, in denen künstliche Intelligenz bis vor ein paar Jahren nur Science Fiction war. Vor allem bezogen auf die Forschungsfelder der Wissensrepräsentation, des Lernens sowie der Interaktion scheint ein Bezug zur Bildung alles andere als abwegig. 

Inwiefern KI bereits heute eine Rolle in der Bildung spielt, welchen Platz sie innerhalb der Bildung einnehmen sollte oder aber auch nicht und wie die Zukunft der künstlichen Intelligenz bezogen auf die Bildung aussehen wird, das gilt es in den kommenden Wochen zu ergründen.
In dem nächsten Beitrag widmen wir uns vor allem den (Bildungs-)Voraussetzungen, die für die Arbeit mit KI benötigt werden. 

Quellen

[1] Zit. Glossar Wissenschaftsjahr 2019: Beschreibung des Begriffs Künstliche Intelligenz (KI). 

[2] Zit. Glossar Wissenschaftsjahr 2019: Beschreibung des Begriffs Künstliche Intelligenz (KI). 

[3] Zit. Brockhaus Enzyklopädie: Künstliche Intelligenz. https://brockhaus.de/ecs/enzy/article/kunstliche-intelligenz

[4] Vgl. Norvig, Peter/Russell, Stuart: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz (Pearson Studium -IT). München: Pearson Verlag 2012 (3. Auflage).