1. Welches Konzept beschreibt die „symbolische KI“?
💡 Symbolische KI basiert auf Wissen, das Menschen in Form von expliziten Logik-Regeln vorgeben. Man kann sie sich wie ein riesiges Flussdiagramm vorstellen, das strikt abgearbeitet wird. Sie lernt nicht selbst aus Daten, sondern tut genau das, was die einprogrammierten Regeln vorschreiben.
a) Lernen durch Versuch und Irrtum
b) Logikbasierte Wenn-Dann-Regeln
c) Biologisch inspirierte Nervenzellen
d) Unüberwachtes Sortieren von Daten
2. Was ist eine „Heuristik“ in der Informatik?
💡 Eine Heuristik ist eine Art geistige Abkürzung oder Faustregel, um schnell zu einer brauchbaren Lösung zu kommen. Sie garantiert nicht das perfekte Ergebnis, spart aber in komplexen Situationen enorm viel Zeit. Ohne solche Regeln müssten Computer oft Milliarden von Möglichkeiten durchrechnen.
a) Ein exakter mathematischer Beweis
b) Eine Faustregel für schnelle Problemlösungen
c) Ein Hardware-Bauteil für KI-Server
d) Eine Programmiersprache für neuronale Netze
3. Welcher Begriff beschreibt eine KI, die menschliche Intelligenz in JEDEM Bereich übertrifft?
💡 ASI (Super Intelligence) bezeichnet eine KI, die nicht nur in Schach oder Mathe gut ist, sondern den Menschen in Kreativität, Weisheit und Problemlösung überflügelt. Es ist ein theoretisches Konzept für die ferne Zukunft. Aktuelle KIs sind im Vergleich dazu noch sehr spezialisiert (Narrow AI).
a) Artificial Narrow Intelligence (ANI)
b) Artificial General Intelligence (AGI)
c) Artificial Super Intelligence (ASI)
d) Machine Learning Base
4. Was passiert beim „Reinforcement Learning“?
💡 Die KI lernt ähnlich wie ein Lebewesen durch positive Belohnung für Erfolg und Abzug bei Fehlern. Sie probiert eigenständig verschiedene Strategien aus, um den maximalen „Punktestand“ zu erreichen. So lernen zum Beispiel Computerprogramme, wie man Videospiele meistert.
a) Die KI bekommt Feedback durch Belohnung oder Bestrafung
b) Ein Mensch markiert jedes einzelne Datenobjekt
c) Die KI löscht automatisch alte Datenbanken
d) Das System arbeitet nur mit statischen Regeln
5. Was ist das Ziel von „Data Mining“?
💡 Beim Data Mining werden riesige Datenberge nach wertvollen Informationen oder versteckten Mustern durchsucht. Man kann es sich wie das Sieben von Sand nach Goldstücken vorstellen. Ziel ist es, Zusammenhänge zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
a) Das physische Abbauen von Silizium für Prozessoren
b) Das Finden von verborgenen Mustern in großen Datenmengen
c) Das Erstellen von Grafiken für Präsentationen
d) Die manuelle Eingabe von Kundendaten
6. Warum ist „Transparenz“ bei KI-Entscheidungen wichtig?
💡 Transparenz bedeutet, dass wir verstehen können, warum eine KI zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist. Das ist besonders wichtig, um Vorurteile oder logische Fehler in der KI aufzudecken. Nur durch Nachvollziehbarkeit können Menschen der Technologie wirklich vertrauen. Beispiel: Eine Bank-KI muss begründen können, warum sie einen Kredit ablehnt, damit der Kunde die Entscheidung prüfen kann.
a) Damit der Programmcode weniger Speicherplatz verbraucht
b) Damit Entscheidungen für Menschen nachvollziehbar bleiben
c) Damit die KI schneller rechnen kann
d) Damit das Design der Software schöner aussieht
7. Was ist ein „Unplugged-Ansatz“ beim Lernen von KI?
💡 Hierbei lernt man informatische Logik durch physische Aktivitäten wie Karten- oder Rollenspiele, ganz ohne Strom oder Bildschirm. Das hilft dabei, die grundlegenden Konzepte haptisch zu begreifen, bevor man sie am Computer anwendet. Es macht abstrakte Technik wortwörtlich „begreifbar“.
a) Das Programmieren ohne Internetverbindung
b) Das Lernen von Informatik- und KI-Konzepten ohne Computer
c) Das Trennen der KI vom Stromnetz bei Gefahr
d) Die Nutzung von kabellosen Kopfhörern im Unterricht
8. Was versteht man unter „Explainable AI“ (XAI)?
💡 Viele moderne KIs arbeiten wie eine „Black Box“, deren Inneres man nicht sieht. XAI ist ein Bereich, der Werkzeuge entwickelt, um diese komplexen Rechenwege in menschenlesbare Erklärungen zu übersetzen. So können Experten prüfen, ob die KI aus den richtigen Gründen entscheidet.
a) Eine KI, die Witze erklären kann
b) Methoden, um die Entscheidungen einer KI verständlich zu machen
c) Ein Handbuch für die Installation von KI-Software
d) Eine KI, die nur für Lehrer entwickelt wurde
9. Welches dieser Beispiele nutzt „Computer Vision“?
💡 Computer Vision gibt Maschinen die Fähigkeit, Bilder oder Videos zu analysieren und darin Objekte zu erkennen. Die KI lernt dabei, Muster wie Kanten, Formen oder Farben bestimmten Begriffen (wie „Stoppschild“) zuzuordnen. Es ist das digitale Auge der Künstlichen Intelligenz.
a) Ein Spam-Filter für E-Mails
b) Ein autonomes Fahrzeug erkennt ein Stoppschild
c) Ein Taschenrechner löst eine Gleichung
d) Ein Chatbot beantwortet eine Textanfrage
10. Was ist eine „Halluzination“ bei einer KI?
💡 Sprachmodelle sagen immer nur das nächste wahrscheinliche Wort voraus, ohne echte Fakten zu „wissen“. Wenn die KI eine Antwort erfindet, die zwar professionell klingt, aber inhaltlich falsch ist, nennt man das Halluzination. Es ist ein Nebeneffekt der rein statistischen Arbeitsweise von KI-Textgeneratoren.
a) Ein Kurzschluss in der Hardware
b) Wenn eine KI plausible, aber faktisch falsche Inhalte erzeugt
c) Die grafische Darstellung von Datenmustern
d) Ein spezieller Ruhemodus der Software
Deine Auswertung
Sofort richtig gewusst: 0 von 10
Später korrigiert: 0