Künstliche Intelligenz und Statistik – Erster Teil: Ist KI nur glorifizierte Statistik? KI hieß mal ML

In dieser ersten Episode unserer neuen Mini-Serie zu »Künstlicher
Intelligenz (KI) und Statistik« gehen wir der Frage nach, ob KI
wirklich nur »glorifizierte Statistik« ist – und damit »alter
Wein in neuen Schläuchen«.


Gemeinsam werfen wir einen Blick auf die Begriffe KI und Machine
Learning (ML). Wir zeigen anhand von greifbaren Beispielen, wie
Datenwolken und Algorithmen zusammenhängen. Wie unterscheidet ein
Algorithmus Kinder von Erwachsenen? Was hat es mit Random Forests
und Entscheidungsbäumen auf sich hat – und warum ist das Ganze
ziemlich komplex und auch mehr ist als nur einfache Statistik?
Hört selbst!





Eine Aufgabe gibt es diesmal für Euch: Stellt Euch ein kariertes
DIN-A4-Blatt vor. Manche Kästchen sind schwarz angemalt, andere
bleiben weiß. Auf diese Weise entsteht ein verpixeltes
Schwarz-Weiß-Bild. Jetzt malt auf diese Art und Weise auf dem
Blatt ein einfaches Rechteck und stellt Euch vor, Ihr müsst einer
KI erklären, wie sie dieses Rechteck erkennen kann.


Welche Regeln oder Algorithmen könnten verwendet werden, um die
Konturen des Rechtecks zu identifizieren?


Wie würdet Ihr einem Computer diese Wenn-Dann-Regel erklären, mit
der er ein Rechteck auf diesem Papier finden soll?


Schreibt uns Eure Ideen und Lösungen per E-Mail an
presse(at)itwm.fraunhofer.de oder in Social Media per Direkter
Nachricht oder Kommentar. Wir sind gespannt auf Eure Antworten,
die wir in der nächsten Folge dann gerne aufgreifen.


Teil Eins ist ein grundlegender Einstieg ins Thema und eine gute
Basis, um in einer nächsten Folge mit Neuronalen Netzen und
»Künstlichen Gehirne« weiterzumachen. Mit dieser Episode legen
wir die Grundlagen für weitere spannende Diskussionen rund Deep
Learning und die Zukunft der KI – bleibt also dran und freut Euch
auf die nächste Streuspanne!