Die falschen Antworten sind hier echte Fachbegriffe. Kannst du sie unterscheiden?
1. Was beschreibt der Begriff „AGI“ (Artificial General Intelligence)?
💡 Denke an den Unterschied zwischen einem Spezialisten (Narrow AI) und einem Generalisten (General AI). Eine AGI könnte theoretisch jede intellektuelle Aufgabe eines Menschen übernehmen.
Ein System, das logische Wenn-Dann-Regeln strikt abarbeitet
Ein Verfahren, um Vorurteile aus Daten zu entfernen
Eine KI, die menschenähnliche Intelligenz über viele verschiedene Aufgaben hinweg besitzt
Eine KI, die auf eine ganz spezifische Aufgabe spezialisiert ist
2. Welche Rolle spielt die „Teachable Machine“?
💡 Es ist ein Einstiegsprojekt von Google, um Schülern zu zeigen, wie Computer durch Beispiele (Bilder/Töne) lernen können. Man braucht keine einzige Zeile Code dafür.
Sie erlaubt einfaches Training von KI-Modellen ohne Programmierkenntnisse
Sie ist eine Datenbank für alle existierenden Deepfakes
Sie ist ein System zur automatischen Übersetzung von Rechtstexten
Sie ist ein neuronales Netz, das selbstständig neue Hardware entwirft
3. Was bedeutet das Prinzip „Garbage In, Garbage Out“?
💡 Stell dir Daten wie Treibstoff vor. Wenn du minderwertigen Kraftstoff tankst, wird der Motor (die KI) stottern oder gar nicht erst funktionieren, egal wie gut das Auto gebaut ist.
Die Qualität des KI-Ergebnisses hängt direkt von der Qualität der Trainingsdaten ab
Dass eine KI erkennt, wenn Hardware-Komponenten defekt sind
Dass ein Algorithmus durch zu viele Daten langsamer wird
Es beschreibt den Prozess, wie eine KI alte Daten eigenständig löscht
4. Wie wird KI im modernen Rechtswesen eingesetzt?
💡 KI fungiert hier als Assistenzsystem. Sie entlastet Juristen von der mühsamen Durchsicht tausender Dokumentseiten, fällen aber keine eigenständigen Urteile.
Als Ersatz für den Richter, um objektivere Urteile zu fällen
Um Zeugenaussagen durch Gedankenlesen zu überprüfen
Zur Analyse von Verträgen und Recherche in riesigen Datenbanken
Zur automatischen Verhängung von Bußgeldern ohne Widerspruchsrecht
5. Was ist die Kernaufgabe von „NLP“ (Natural Language Processing)?
💡 NLP ist die Brücke zwischen menschlicher Kommunikation und Computerlogik. Es ermöglicht Maschinen, die Grammatik, Bedeutung und Absicht hinter unseren Worten zu erfassen.
Das Training von KI durch ein Belohnungssystem
Das Erkennen von Gesichtern in Videodatenströmen
Die computergestützte Verarbeitung und das Verständnis menschlicher Sprache
Die Vorhersage, wann eine Maschine gewartet werden muss
6. Warum war der Sieg von AlphaGo (2016) so bedeutsam?
💡 Im Spiel Go gibt es mehr mögliche Spielsituationen als Atome im sichtbaren Universum. Ein Computer kann diese niemals alle vorausberechnen, sondern muss Muster erkennen – genau wie ein Mensch.
Weil AlphaGo der erste Computer war, der gegen einen Menschen im Schach gewann
Weil es die erste symbolische KI war, die Weltmeister besiegte
Weil Go zu komplex für reine Rechenleistung ist und Intuition erforderte
Weil AlphaGo zeigen konnte, dass KI ein Bewusstsein entwickelt hat
7. Welches Problem beschreibt der „Algorithmic Bias“, oft nur „Bias“ genannt?
💡 Stell dir vor, ein Algorithmus zur Kreditvergabe lernt aus alten Daten, die bestimmte Wohnorte benachteiligt haben. Er wird dieses unfaire Muster fortführen, wenn man ihn nicht korrigiert.
Systematische Verzerrungen und Benachteiligung durch voreingenommene Daten
Das Phänomen, dass eine KI plausible Unwahrheiten erfindet
Die Unfähigkeit einer KI, komplexe Texte zu verstehen
Die technische Verzögerung bei der Datenübertragung
8. Was charakterisiert die „subsymbolische KI“?
💡 Während bei der symbolischen KI der Mensch die Regeln vorgibt, liefert er bei der subsymbolischen KI nur die Daten sowie die Struktur – meist in Form eines Künstlichen Neuronalen Netzwerks, das sich am menschlichen Gehirn orientiert –, sodass die KI die zugrundeliegenden Regeln durch Training selbstständig „findet“.
Eine KI, die nur für einfache Rechenaufgaben genutzt wird
Informationsverarbeitung durch lernfähige neuronale Netze (Deep Learning)
Die Nutzung von KI in unterirdischen Serverzentren
Das Programmieren von starren Wenn-Dann-Regeln
9. Was ist die Kerngefahr bei sogenannten „Deepfakes“?
💡 Wenn man ein Video sieht, in dem ein Politiker etwas sagt, was er nie gesagt hat, und es völlig echt aussieht, ist das ein Deepfake. Es gefährdet das Vertrauen in Medien.
Dass eine KI die Kontrolle über das gesamte Internet übernimmt
Die Manipulation der öffentlichen Meinung durch täuschend echte Fälschungen
Dass Computer durch die komplexe Grafikberechnung überhitzen
Dass die KI den Speicherplatz auf dem Smartphone löscht
10. Was versteht man unter „Reinforcement Learning“?
💡 Denk an ein Kind, das lernt Fahrrad zu fahren. Es bekommt kein Lehrbuch, sondern probiert es aus. Umfallen tut weh (Bestrafung), Fahren macht Spaß (Belohnung). So lernt es die Balance.
Dass ein Lehrer der KI während des Prozesses Anweisungen gibt
Das Sortieren von Daten ohne jegliche Zielvorgabe
Lernen durch Interaktion mit einer Umgebung und Belohnung für richtige Aktionen
Lernen durch das Studieren von bereits gelabelten Beispieldaten
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