Das Handy, das dein nächstes Wort rät
Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein Programm, das Muster in Beispielen findet und damit rät. Dein Handy macht das, wenn es dir beim Tippen das nächste Wort vorschlägt.
KI steckt in Apps, die du jeden Tag benutzt. Wer weiß, was sie ist und was nicht, kann sie besser nutzen.
Am Ende dieser Lektion
Notiz
Ich kann erklären, was KI ist und was sie nicht ist.
Schlüsselwörter
| Begriff | Was er bedeutet |
|---|---|
| KI | ein Programm, das aus Mustern in Beispielen rät |
| Muster | etwas, das immer wieder vorkommt |
| Beispiel | ein einzelnes Stück Daten, aus dem das Programm lernt |
| Training | einem Programm viele Beispiele zeigen |
| Vermutung | eine Antwort, die richtig oder falsch sein kann |
Die Zellen, die Lernende ausfüllen, bleiben in dieser Vorschau leer.
KI findet Muster und rät dann
Ein gewöhnliches Programm befolgt Regeln, die ein Mensch geschrieben hat. Ein KI-Programm bekommt stattdessen Tausende von Beispielen gezeigt. Das heißt Training. Das Programm findet die Muster und rät damit.
Ein Spamfilter ist so ein Programm. Er hat viele Nachrichten gesehen, die als Spam oder nicht Spam markiert waren. Bei einer neuen Nachricht rät er, wohin sie gehört.
Ein kleiner Mustersucher zum Ausprobieren
Das Programm unten kennt vier Nachrichten, die ein Mensch schon sortiert hat. Bei einer neuen Nachricht zählt es die Wörter, die sie mit jeder sortierten teilt. Die Seite mit mehr gemeinsamen Wörtern gewinnt.
Drück auf Ausführen. Ändere dann die letzte Nachricht in eine eigene und führe es noch einmal aus.
Spam oder nicht? Rate mit
# Nachrichten, die ein Mensch schon sortiert hat.
beispiele = [
["gewinne jetzt ein gratis handy", "spam"],
["gratis preis jetzt klicken", "spam"],
["bist du heute abend beim training", "ok"],
["wir sehen uns an der haltestelle", "ok"],
]
def raten(nachricht):
spam = 0
ok = 0
for beispiel in beispiele:
for wort in nachricht.split():
if wort in beispiel[0].split():
if beispiel[1] == "spam":
spam = spam + 1
else:
ok = ok + 1
if spam > ok:
return "spam"
if ok > spam:
return "ok"
return "nicht sicher"
print(raten("gratis handy"))
print(raten("training heute abend"))
print(raten("hallo zusammen"))
Ein neues Beispiel ändert die Vermutung
Ein Mustersucher kennt nur seine Beispiele. Gib ihm ein neues, und seine Vermutungen können sich ändern.
Unten kommt eine harmlose Nachricht über ein Handy dazu. Drück auf Ausführen. Im ersten Run wurde eine Nachricht über ein Handy als Spam geraten.
Füge ein Beispiel hinzu
beispiele = [
["gewinne jetzt ein gratis handy", "spam"],
["gratis preis jetzt klicken", "spam"],
["bist du heute abend beim training", "ok"],
["wir sehen uns an der haltestelle", "ok"],
# Das neue Beispiel.
["mein neues handy ist super", "ok"],
]
def raten(nachricht):
spam = 0
ok = 0
for beispiel in beispiele:
for wort in nachricht.split():
if wort in beispiel[0].split():
if beispiel[1] == "spam":
spam = spam + 1
else:
ok = ok + 1
if spam > ok:
return "spam"
if ok > spam:
return "ok"
return "nicht sicher"
print(raten("neues handy"))
Was KI nicht ist
KI ist kein Mensch. Sie hat keine Gefühle, keine Meinung und keine Ahnung, was wahr ist. Sie versteht eine Nachricht nicht so wie du.
Sie ist nur so gut wie ihre Beispiele. Falsche Beispiele ergeben falsche Vermutungen. Einseitige Beispiele ergeben einseitige Vermutungen.
Beispiel: Hier begegnest du KI
| Wo | Was sie rät |
|---|---|
| Die Tastatur am Handy | Das nächste Wort, das du tippst |
| Eine Musik-App | Ein Lied, das dir gefallen könnte |
| Eine Karten-App | Wie lange der Bus braucht |
| Ein Spamfilter | Ob eine Nachricht Spam ist |
| Ein Chatbot | Die Wörter einer Antwort |
| Ein Onlineshop | Was du als Nächstes kaufen könntest |
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Ein häufiger Fehler
Warnung
Viele denken, KI versteht sie wie ein Mensch. Das stimmt nicht. Sie vergleicht Muster aus Beispielen, darum kann sie klug klingen und trotzdem bei einfachen Dingen danebenliegen.
Weiterdenken: Was, wenn die Beispiele einseitig sind?
Im Run drehen sich beide Spam-Beispiele um Preise und Handys. Eine echte Nachricht über ein neues Handy könnte also als Spam gelten.
Füge der Liste zwei Beispiele hinzu, eines Spam und eines ok. Welche neuen Nachrichten rät das Programm jetzt besser?