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1. Wie wird Künstliche Intelligenz (KI) grundlegend definiert?
💡 KI beschreibt den Versuch, menschliches Lernen und Problemlösen auf Computer zu übertragen. Dabei geht es nicht nur um starre Rechenregeln, sondern um die Verarbeitung von Informationen zur Erreichung bestimmter Ziele. Ziel ist es, dass Maschinen Aufgaben eigenständig bewältigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Ein System, das ausschließlich auf Hardware-Beschleunigung basiert
Ein Programm, das nur Rechenaufgaben löst
Eine mechanische Schreibmaschine
Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche kognitive Funktionen nachzuahmen
2. Was charakterisiert „Artificial Narrow Intelligence“ (ANI)?
💡 ANI wird auch „schwache KI“ genannt, weil sie nur eine bestimmte Aufgabe beherrscht. Ein Schachcomputer zum Beispiel spielt zwar perfekt Schach, kann aber keinen Text übersetzen. Anders als eine „starke KI“ hat sie kein echtes Verständnis oder Bewusstsein.
Sie besitzt ein eigenes Bewusstsein
Sie benötigt keinen Strom zum Arbeiten
Sie kann jede menschliche Tätigkeit perfekt ausführen
Sie ist auf eine spezifische Aufgabe spezialisiert (schwache KI)
3. Welcher Meilenstein der KI-Geschichte fand im Jahr 1950 statt?
💡 Der Turing-Test ist ein berühmtes Gedankenexperiment zur Überprüfung der Denkfähigkeit von Maschinen. Ein Mensch führt hierbei Gespräche mit zwei verborgenen Partnern, wobei einer ein Mensch und der andere eine Maschine ist. Wenn der Fragesteller nicht mehr unterscheiden kann, wer wer ist, gilt die Maschine laut Turing als intelligent.
Google AlphaGo besiegt den Weltmeister im Go.
Die Dartmouth Conference findet statt.
Alan Turing entwickelt den Turing-Test.
IBM Watson gewinnt bei der Quizshow Jeopardy!.
4. Was ist das Hauptmerkmal von „Supervised Learning“?
💡 Beim überwachten Lernen bekommt der Algorithmus Trainingsdaten, die bereits die richtige Lösung enthalten (Labels). Die KI vergleicht während des Lernens ihre eigenen Vorhersagen ständig mit diesen 'Etiketten' und passt ihr Modell an. Man kann es sich wie einen Schüler vorstellen, der Aufgaben löst und sofort die Korrektur aus einem Lösungsheft daneben liegen hat.
Die KI lernt mit markierten (gelabelten) Beispieldaten
Die KI schreibt ihren eigenen Quellcode
Die KI lernt völlig ohne Vorgaben
Die KI wird durch Bestrafung trainiert
5. Welche Schicht in einem Neuronalen Netz nimmt die Rohdaten entgegen?
💡 Der Input Layer bildet die Eingangstür eines neuronalen Netzes und besteht aus künstlichen Neuronen, die jeweils ein Merkmal der Rohdaten aufnehmen. Von hier aus werden die Informationen gewichtet an die inneren Schichten weitergegeben. Ohne diese Schicht hätte das System keinen Zugriff auf die Informationen der Außenwelt.
Output Layer
Input Layer
Correction Layer
Hidden Layer
6. Was charakterisiert „Unsupervised Learning“?
💡 Das System lernt ohne vorgegebene "richtige" Lösungen in den Daten. Es sucht selbst nach Strukturen.
Die Daten sind bereits mit den richtigen Ergebnissen beschriftet
Die KI findet eigenständig Ähnlichkeiten in Datenmengen
Die KI darf nur nachts trainieren
Das System wird durch Bestrafung korrigiert
7. Welches dieser Beispiele ist eine Anwendung von „Natural Language Processing“ (NLP)?
💡 NLP befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache in geschriebener oder gesprochener Form. Das Ziel ist es, dass Maschinen Sprache nicht nur als Datenstrom erfassen, sondern auch deren Bedeutung und Nuancen verstehen. Klassische Anwendungen sind Übersetzungstools, Chatbots oder die Sprachsteuerung in Smartphones.
Eine Gesichtserkennung am Flughafen
Ein mechanischer Webstuhl
Ein digitaler Sprachassistent wie Siri oder Alexa
Ein Temperatursensor in einem Kühlschrank
8. Welches Problem beschreibt der „Algorithmic Bias“?
💡 Algorithmic Bias entsteht, wenn KI-Systeme Vorurteile aus ihren Trainingsdaten übernehmen und dadurch bestimmte Personengruppen benachteiligen. Wenn beispielsweise historische Daten zur Kreditvergabe einseitig sind, kann die KI lernen, diese Diskriminierung in der Zukunft fortzusetzen. Es ist eine der größten ethischen Herausforderungen bei der Entwicklung gerechter KI-Systeme.
Eine zu langsame Internetverbindung
Ein Defekt am Monitor des Computers
Systematische Benachteiligung durch Vorurteile in Daten
Die hohe Anzahl an Werbeanzeigen im Web
9. Wofür wird „Predictive Maintenance“ in der Industrie genutzt?
💡 Predictive Maintenance nutzt Sensordaten von Maschinen, um durch KI-Analysen vorherzusagen, wann ein Bauteil wahrscheinlich ausfallen wird. Statt starrer Wartungsintervalle wird nur dann repariert, wenn es wirklich nötig ist, aber bevor ein teurer Stillstand entsteht. Dies spart Unternehmen Zeit und Geld und erhöht die Lebensdauer der Anlagen.
Um neue Logos für Firmen zu entwerfen
Um die Pausenzeiten der Mitarbeiter zu stoppen
Um das Wetter für die Fabrik vorherzusagen
Um Wartungszeitpunkte von Maschinen vorauszuberechnen
10. Was ist ein „Bias“ in einer KI-Anwendung?
💡 Wenn die Daten Vorurteile enthalten, lernt die KI diese leider mit. Ein Bias ist eine systematische Einseitigkeit.
Eine besonders hohe Rechengeschwindigkeit
Eine systematische Verzerrung oder Voreingenommenheit