{"id":40420,"date":"2023-07-04T10:10:13","date_gmt":"2023-07-04T10:10:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cyberguru.it\/2023\/07\/04\/erklaerbare-ki-mit-python-die-brillante-verbindung-zwischen-einem-buch-und-paedagogischer-innovation\/"},"modified":"2024-10-14T10:18:25","modified_gmt":"2024-10-14T10:18:25","slug":"erklaerbare-ki-mit-python-die-brillante-verbindung-zwischen-einem-buch-und-paedagogischer-innovation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cyberguru.it\/de\/2023\/07\/04\/erklaerbare-ki-mit-python-die-brillante-verbindung-zwischen-einem-buch-und-paedagogischer-innovation\/","title":{"rendered":"Erkl\u00e4rbare KI mit Python: die brillante Verbindung zwischen einem Buch und p\u00e4dagogischer Innovation"},"content":{"rendered":"[et_pb_section fb_built=“1″ admin_label=“section“ _builder_version=“4.16″ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_row admin_label=“row“ _builder_version=“4.16″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.16″ custom_padding=“|||“ global_colors_info=“{}“ custom_padding__hover=“|||“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text admin_label=“Text“ _builder_version=“4.27.2″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“ sticky_enabled=“0″]\n
Um die automatische und anpassungsf\u00e4hige Plattform von Cyber Guru zu realisieren, war es notwendig, ein Produkt zu entwickeln, das von einem maschinellen Lernmodell<\/em> gesteuert wird.\nDies war m\u00f6glich dank des Fachwissens in Kybernetik, k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen <\/em>von Leonida Gianfagna<\/a><\/strong>einer auf Elementarteilchen spezialisierten theoretischen Physikerin und heutigen Leiterin der Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Cyber Guru, Autorin des Buches Erkl\u00e4rbare KI mit Phyton<\/strong><\/a>.\n\n<\/blockquote>\n\n

In Ihrem Buch sprechen Sie auch viel \u00fcber erkl\u00e4rbare k\u00fcnstliche Intelligenz, Explainable AI. K\u00f6nnen Sie erkl\u00e4ren, was das ist? <\/strong><\/h3>\nEs handelt sich um einen Forschungsbereich innerhalb des maschinellen Lernens, der versucht, die vielen Fragen zu beantworten, die wir uns alle \u00fcber dieses Werkzeug und seine Funktionsweise stellen, einschlie\u00dflich der Fragen, die mit der Verantwortung zusammenh\u00e4ngen.\n\nK\u00fcnstliche Intelligenz spielt mittlerweile in vielen Bereichen unseres Lebens eine wichtige Rolle, darunter in besonders sensiblen und strategischen Bereichen wie Gesundheit, Wirtschaft, Bildung, Recht und vielen anderen.\n\nEs kann also sein, dass es eine Maschine ist, die eine Tumordiagnose stellt, indem sie einen CT-Scan liest, oder die entscheidet, ob eine Person eine Hypothek f\u00fcr den Kauf eines Hauses bekommen kann oder nicht. Kurzum, es werden zunehmend Maschinen sein, die Antworten auf grundlegende Fragen im Leben von uns B\u00fcrgern geben.\n\nDie erkl\u00e4rbare KI m\u00f6chte genau erkl\u00e4ren, auf der Grundlage welcher Elemente und Kriterien die Maschine Fragen sammelt und Antworten gibt. Genauer gesagt, warum sie „entschieden“ hat, dass ich keinen Anspruch auf eine Hypothek habe und stattdessen mein Cousin eine positive Antwort erh\u00e4lt.\n\n\n

Beinhaltet dies auch Fragen der Haftung und des Rechts?<\/strong><\/h3>\nJa, das ist auch der Punkt. Wer ist verantwortlich, wenn die Maschine eine falsche Ableitung vornimmt?\n\nDa juristische Antworten und das Recht nicht mit der Geschwindigkeit der Entwicklung von Technologie und k\u00fcnstlicher Intelligenz mithalten k\u00f6nnen, bewegen wir uns zunehmend auf ein gemischtes System zu, in dem die Verantwortung bei dem Menschen bleibt, der die Maschine benutzt.\n\nDie Rolle der erkl\u00e4rbaren KI wird immer wichtiger, um zu verstehen, wie Computer ihre Antworten konstruieren.\n\n\n

In dem Buch wird auch viel \u00fcber maschinelles Lernen gesprochen. Was ist der Unterschied zu k\u00fcnstlicher Intelligenz? <\/strong><\/h3>\nWir m\u00fcssen zun\u00e4chst einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber die Geschichte der k\u00fcnstlichen Intelligenz geben.\nDie Geburt der KI l\u00e4sst sich symbolisch bis in die 1950er Jahre mit der Arbeit von Turing (Computing Machinery and Intelligence<\/a>)<\/em> und seiner ber\u00fchmten Frage „K\u00f6nnen Maschinen denken?“<\/strong> zur\u00fcckverfolgen .<\/strong>\nTats\u00e4chlich erlebte sie viele schwierige Perioden, die so genannten‚KI-Winter<\/strong>‚, in denen es schien, dass die Entwicklung in eine Sackgasse geraten war. Bis es um die 2000er Jahre zu einer Renaissance kam, als eine Periode der verst\u00e4rkten Entwicklung dieses Tools begann, vor allem aufgrund des starken Wachstums der Datenverf\u00fcgbarkeit und der Rechenleistung. Diese beiden Elemente erm\u00f6glichten die Anwendung der alten Modelle in einem v\u00f6llig neuen Kontext mit erstaunlichen Erfolgen\n\nMaschinelles Lernen<\/em> ist ein Teilbereich der KI und besch\u00e4ftigt sich mit der Entwicklung von Systemen, die auf der Grundlage der von ihnen verwendeten Daten lernen oder ihre Leistung verbessern. Es ist ein anderer Ansatz als das algorithmische Lernen, bei dem das Modell lernt, wie es Aufgaben selbstst\u00e4ndig l\u00f6sen kann (ohne genaue, von au\u00dfen programmierte Regeln).\n\n\n

Ein Beispiel?<\/strong><\/h3>\nWenn ich einer Maschine beibringen muss, wie man Katzen erkennt, kann ich einen von zwei Wegen einschlagen:\n\ndie Merkmale der Katze auf algorithmische Weise beschreiben, indem Sie die Maschine bitten, zu pr\u00fcfen, ob die Elemente der Katze in dem eingereichten Bild vorhanden sind. Aber das ist ein schwieriger Weg, denn Katzen k\u00f6nnen sehr unterschiedlich sein und bei der ersten Schwierigkeit kann die Maschine stecken bleiben.\n\nDie andere M\u00f6glichkeit besteht darin, der Maschine viele Bilder von Katzen zur Verf\u00fcgung zu stellen und die Maschine selbst ein Muster reproduzieren zu lassen, das es ihr erm\u00f6glicht, eine Katze zu erkennen.\n\nMaschinelles Lernen st\u00fctzt sich also auf viele Daten, indem es das Modell eines neuronalen Netzwerks (oder verschiedene Modelle von ML) aufbaut und nach der richtigen Antwort zwischen Eingabe und Ausgabe sucht. Bis der Prozess validiert ist. <\/strong>\n\nWenn man mit der Genauigkeit der Antworten zufrieden ist, kann man damit beginnen, Daten an die Maschine zu \u00fcbermitteln, die noch nie zuvor \u00fcbermittelt wurden, indem man sich auf das Netz und die unendliche Menge an Daten, die man darin findet, verl\u00e4sst.\n\nEs ist derselbe Mechanismus, auf dem der Betrieb von Chat GPT, \u00fcber den heute so viel gesprochen wird, beruht.\n\n\n

Haben wir also einen Punkt erreicht, an dem Maschinen als intelligent definiert werden k\u00f6nnen?<\/strong><\/h3>\nDas Thema ist vielschichtiger und wurde schon immer diskutiert.\nMan muss sich zun\u00e4chst fragen, was mit Intelligenz gemeint ist. Ein Computer verarbeitet Daten und f\u00fchrt Programme aus, aber er „versteht“ nicht, was er tut. <\/strong>. Certo, a uno sguardo superficiale le sue risposte possono sembrare simili a quelle umane. Ma rimangono due mondi distinti e lontani. La complessit\u00e0 dell\u2019umano non appartiene ai computer.\n\nEs handelt sich um eine sehr wichtige Frage, die bereits in den 1980er Jahren von John Roger Searle<\/a>, einem Berkeley-Professor, der f\u00fcr seine Beitr\u00e4ge zur Sprachphilosophie und zur Philosophie des Geistes bekannt ist, aufgeworfen wurde. Er schlug das ber\u00fchmte chinesische Zimmerexperiment vor, um zu zeigen, dass der menschliche Geist nicht in einer Maschine replizierbar ist<\/strong>.\n\n\n

Worum geht es hier eigentlich?<\/h3>\nStellen Sie sich vor, dass sich in einem Raum ein Auto und ein Mann befinden, der nur Englisch spricht.\nBeide erhalten einen chinesischen Text, den sie \u00fcbersetzen sollen. Offensichtlich hat der Computer keinerlei Probleme, seine Aufgabe zu erf\u00fcllen. Der Mann erh\u00e4lt ein Buch mit einer Reihe von Regeln in englischer Sprache, in denen erkl\u00e4rt wird, wie man chinesische Symbole seiner Sprache zuordnet. Der Mann findet also die L\u00f6sung und beginnt mit der Produktion von Antwortausgaben, wobei er die Anweisungen buchstabengetreu befolgt.Die Antworten, die der Mann produziert, sind formal korrekt, denn er hat die Anweisungen, die ihm zusammen mit den Ideogrammen gegeben wurden, buchstabengetreu ausgef\u00fchrt, was mit einer Computersoftware verglichen werden kann.\n\nTrotzdem verstand sie nichts von seinen Antworten und lernte nat\u00fcrlich auch nicht Chinesisch, obwohl es auf den ersten Blick vielleicht anders aussah.<\/strong> Hierverh\u00e4lt sich eine Maschine wie der Protagonist in diesem Experiment<\/strong>: Sie f\u00fchrt das in der Programmiersprache (ihrer Muttersprache) geschriebene Programm aus, manipuliert aber im Wesentlichen Symbole, deren Bedeutung sie nicht kennt. Ihre Operation ist rein syntaktisch. Aber die Komplexit\u00e4t des menschlichen Geistes kann nicht von einer Maschine nachgeahmt werden. Dieser muss n\u00e4mlich nicht ‚verstehen‘, sondern nur Daten korrekt verarbeiten und manipulieren.\nUm auf das Beispiel der Katzen zur\u00fcckzukommen, gen\u00fcgt es zu sagen, dass ein Kind nicht Tausende von Katzenbildern verarbeiten muss, sondern dass es nur zwei oder drei davon sehen muss, damit sich in seinem Kopf eine Vorstellung von der Katze bildet, die es ihm erm\u00f6glicht, dieses Tier immer wieder zu erkennen.<\/strong>\n\n\n\n\n

Wenn Sie mehr \u00fcber erkl\u00e4rbare KI mit Python<\/em> erfahren m\u00f6chten…<\/a><\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Um die automatische und anpassungsf\u00e4hige Plattform von Cyber Guru zu realisieren, war es notwendig, ein Produkt zu entwickeln, das von einem maschinellen Lernmodell<\/em> gesteuert wird.Dies war m\u00f6glich dank des Fachwissens in Kybernetik, k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen <\/em>von Leonida Gianfagna<\/a><\/strong>einer auf Elementarteilchen spezialisierten theoretischen Physikerin und heutigen Leiterin der Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Cyber Guru, Autorin des Buches Erkl\u00e4rbare KI mit Phyton<\/strong><\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n

In Ihrem Buch sprechen Sie auch viel \u00fcber erkl\u00e4rbare k\u00fcnstliche Intelligenz, Explainable AI. K\u00f6nnen Sie erkl\u00e4ren, was das ist? <\/strong><\/h3>\n\n

Es handelt sich um einen Forschungsbereich innerhalb des maschinellen Lernens, der versucht, die vielen Fragen zu beantworten, die wir uns alle \u00fcber dieses Werkzeug und seine Funktionsweise stellen, einschlie\u00dflich der Fragen, die mit der Verantwortung zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz spielt mittlerweile in vielen Bereichen unseres Lebens eine wichtige Rolle, darunter in besonders sensiblen und strategischen Bereichen wie Gesundheit, Wirtschaft, Bildung, Recht und vielen anderen.<\/p>\n\n

Es kann also sein, dass es eine Maschine ist, die eine Tumordiagnose stellt, indem sie einen CT-Scan liest, oder die entscheidet, ob eine Person eine Hypothek f\u00fcr den Kauf eines Hauses bekommen kann oder nicht. Kurzum, es werden zunehmend Maschinen sein, die Antworten auf grundlegende Fragen im Leben von uns B\u00fcrgern geben. <\/p>\n\n

Die erkl\u00e4rbare KI m\u00f6chte genau erkl\u00e4ren, auf der Grundlage welcher Elemente und Kriterien die Maschine Fragen sammelt und Antworten gibt. Genauer gesagt, warum sie \"entschieden\" hat, dass ich keinen Anspruch auf eine Hypothek habe und stattdessen mein Cousin eine positive Antwort erh\u00e4lt. <\/p>\n\n

Beinhaltet dies auch Fragen der Haftung und des Rechts?<\/strong><\/h3>\n\n

Ja, das ist auch der Punkt. Wer ist verantwortlich, wenn die Maschine eine falsche Ableitung vornimmt? <\/p>\n\n

Da juristische Antworten und das Recht nicht mit der Geschwindigkeit der Entwicklung von Technologie und k\u00fcnstlicher Intelligenz mithalten k\u00f6nnen, bewegen wir uns zunehmend auf ein gemischtes System zu, in dem die Verantwortung bei dem Menschen bleibt, der die Maschine benutzt.<\/p>\n\n

Die Rolle der erkl\u00e4rbaren KI wird immer wichtiger, um zu verstehen, wie Computer ihre Antworten konstruieren.<\/p>\n\n

In dem Buch wird auch viel \u00fcber maschinelles Lernen gesprochen. Was ist der Unterschied zu k\u00fcnstlicher Intelligenz? <\/strong><\/h3>\n\n

Wir m\u00fcssen zun\u00e4chst einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber die Geschichte der k\u00fcnstlichen Intelligenz geben. Die Geburt der KI l\u00e4sst sich symbolisch bis in die 1950er Jahre mit der Arbeit von Turing(Computing Machinery and Intelligence<\/a>)<\/em> und seiner ber\u00fchmten Frage \"K\u00f6nnen Maschinen denken?\"<\/strong> zur\u00fcckverfolgen .<\/strong> Tats\u00e4chlich erlebte sie viele schwierige Perioden, die so genannten'KI-Winter<\/strong>', in denen es schien, dass die Entwicklung in eine Sackgasse geraten war. Bis es um die 2000er Jahre zu einer Renaissance kam, als eine Periode der verst\u00e4rkten Entwicklung dieses Tools begann, vor allem aufgrund des starken Wachstums der Datenverf\u00fcgbarkeit und der Rechenleistung. Diese beiden Elemente erm\u00f6glichten die Anwendung der alten Modelle in einem v\u00f6llig neuen Kontext mit erstaunlichen Erfolgen <\/p>\n\n

Maschinelles Lernen<\/em> ist ein Teilbereich der KI und besch\u00e4ftigt sich mit der Entwicklung von Systemen, die auf der Grundlage der von ihnen verwendeten Daten lernen oder ihre Leistung verbessern. Es ist ein anderer Ansatz als das algorithmische Lernen, bei dem das Modell lernt, wie es Aufgaben selbstst\u00e4ndig l\u00f6sen kann (ohne genaue, von au\u00dfen programmierte Regeln). <\/p>\n\n

Ein Beispiel?<\/strong><\/h3>\n\n

Wenn ich einer Maschine beibringen muss, wie man Katzen erkennt, kann ich einen von zwei Wegen einschlagen:<\/p>\n\n

die Merkmale der Katze auf algorithmische Weise beschreiben, indem Sie die Maschine bitten, zu pr\u00fcfen, ob die Elemente der Katze in dem eingereichten Bild vorhanden sind. Aber das ist ein schwieriger Weg, denn Katzen k\u00f6nnen sehr unterschiedlich sein und bei der ersten Schwierigkeit kann die Maschine stecken bleiben. <\/p>\n\n

Die andere M\u00f6glichkeit besteht darin, der Maschine viele Bilder von Katzen zur Verf\u00fcgung zu stellen und die Maschine selbst ein Muster reproduzieren zu lassen, das es ihr erm\u00f6glicht, eine Katze zu erkennen.<\/p>\n\n

Maschinelles Lernen st\u00fctzt sich also auf viele Daten, indem es das Modell eines neuronalen Netzwerks (oder verschiedene Modelle von ML) aufbaut und nach der richtigen Antwort zwischen Eingabe und Ausgabe sucht. Bis der Prozess validiert ist. <\/strong><\/p>\n\n

Wenn man mit der Genauigkeit der Antworten zufrieden ist, kann man damit beginnen, Daten an die Maschine zu \u00fcbermitteln, die noch nie zuvor \u00fcbermittelt wurden, indem man sich auf das Netz und die unendliche Menge an Daten, die man darin findet, verl\u00e4sst.<\/p>\n\n

Es ist derselbe Mechanismus, auf dem der Betrieb von Chat GPT, \u00fcber den heute so viel gesprochen wird, beruht.<\/p>\n\n

Haben wir also einen Punkt erreicht, an dem Maschinen als intelligent definiert werden k\u00f6nnen?<\/strong><\/h3>\n\n

Das Thema ist vielschichtiger und wurde schon immer diskutiert. Man muss sich zun\u00e4chst fragen, was mit Intelligenz gemeint ist. Ein Computer verarbeitet Daten und f\u00fchrt Programme aus, aber er \"versteht\" nicht, was er tut. <\/strong>. Certo, a uno sguardo superficiale le sue risposte possono sembrare simili a quelle umane. Ma rimangono due mondi distinti e lontani. La complessit\u00e0 dell\u2019umano non appartiene ai computer. <\/p>\n\n

Es handelt sich um eine sehr wichtige Frage, die bereits in den 1980er Jahren von John Roger Searle<\/a>, einem Berkeley-Professor, der f\u00fcr seine Beitr\u00e4ge zur Sprachphilosophie und zur Philosophie des Geistes bekannt ist, aufgeworfen wurde. Er schlug das ber\u00fchmte chinesische Zimmerexperiment vor, um zu zeigen, dass der menschliche Geist nicht in einer Maschine replizierbar ist<\/strong>.<\/p>\n\n

Worum geht es hier eigentlich?<\/h3>\n\n

Stellen Sie sich vor, dass sich in einem Raum ein Auto und ein Mann befinden, der nur Englisch spricht. Beide erhalten einen chinesischen Text, den sie \u00fcbersetzen sollen. Offensichtlich hat der Computer keinerlei Probleme, seine Aufgabe zu erf\u00fcllen. Der Mann erh\u00e4lt ein Buch mit einer Reihe von Regeln in englischer Sprache, in denen erkl\u00e4rt wird, wie man chinesische Symbole seiner Sprache zuordnet. Der Mann findet also die L\u00f6sung und beginnt mit der Produktion von Antwortausgaben, wobei er die Anweisungen buchstabengetreu befolgt.Die Antworten, die der Mann produziert, sind formal korrekt, denn er hat die Anweisungen, die ihm zusammen mit den Ideogrammen gegeben wurden, buchstabengetreu ausgef\u00fchrt, was mit einer Computersoftware verglichen werden kann. Trotzdem verstand sie nichts von seinen Antworten und lernte nat\u00fcrlich auch nicht Chinesisch, obwohl es auf den ersten Blick vielleicht anders aussah.<\/strong> Hierverh\u00e4lt sich eine Maschine wie der Protagonist in diesem Experiment<\/strong>: Sie f\u00fchrt das in der Programmiersprache (ihrer Muttersprache) geschriebene Programm aus, manipuliert aber im Wesentlichen Symbole, deren Bedeutung sie nicht kennt. Ihre Operation ist rein syntaktisch. Aber die Komplexit\u00e4t des menschlichen Geistes kann nicht von einer Maschine nachgeahmt werden. Dieser muss n\u00e4mlich nicht 'verstehen', sondern nur Daten korrekt verarbeiten und manipulieren. Um auf das Beispiel der Katzen zur\u00fcckzukommen, gen\u00fcgt es zu sagen, dass ein Kind nicht Tausende von Katzenbildern verarbeiten muss, sondern dass es nur zwei oder drei davon sehen muss, damit sich in seinem Kopf eine Vorstellung von der Katze bildet, die es ihm erm\u00f6glicht, dieses Tier immer wieder zu erkennen.<\/strong><\/p>\n\n

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