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!