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AI Unplugged

Aktivitäten und Unterrichtsmaterial zu Künstlicher Intelligenz ohne Strom

entwickelt von Annabel Lindner und Stefan Seegerer

Auf dieser Seite finden Sie alle Informationen rund um AI Unplugged. Werfen Sie einen Blick in die Begleitbroschüre und laden Sie sich hier das passende Material herunter.

Aktivität 1: Klassifikation mit Entscheidungsbäumen – Das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel

Die Schülerinnen und Schüler untersuchen, wie die Zugehörigkeit von Beispielelementen zu einer Kategorie zustande gekommen ist. Dazu entwickeln Sie in Paaren Kriterien, mit denen neue Elemente klassifiziert werden können. Im Anschluss werden die entstandenen Modelle mit neuen Beispielen getestet und die Genauigkeit der Vorhersage bestimmt.

Aktivität 2: #deeplearning – Erkennen von Bildern mit neuronalen Netzen

Die Schülerinnen und Schüler stellen den Bilderkennungsprozess eines (vereinfachten) neuronalen Netzes nach. Dabei nehmen sie die Rollen der unterschiedlichen Schichten innerhalb eines solchen Netzes ein. Sie extrahieren Merkmale aus einem Foto und klassifizieren das Bild. Dabei erkennen sie die Grenzen des Systems und überlegen, welche Modifikationen am Netz notwendig sind, um bessere Ergebnisse mit ihrem Netz zu erzielen.

Aktivität 3: Reinforcement Learning – Schlag das Krokodil!

Je zwei Schülerinnen bzw. Schüler spielen eine Partie “Mini-Schach” gegeneinander. Dabei übernimmt eine Schülerin bzw. ein Schüler die Rolle eines “Papier”-Computers. Der Computer wählt seine Züge zunächst zufällig, lernt aber nach und nach mit einem Süßigkeiten-Token-System, welche Züge ihm zum Sieg verhelfen und welche in einer Niederlage enden. Mit Hilfe der Strategie, die sich auf diese Weise entwickelt, wird der Computer mit der Zeit immer besser.

Aktivität 4: Back to the Roots – Krokodil-Schach und klassische KI

Wie in Aktivität 3 spielen je zwei Schülerinnen bzw. Schüler eine Partie “Mini-Schach” gegeneinander. Dabei übernimmt eine Schülerin bzw. ein Schüler die Rolle eines “Papier”-Computers. Wird die Aktivität direkt mit der vorangehenden Reinforcement Learning-Version kombiniert, bietet es sich an, dass ein Rollentausch stattfindet. Anstatt seine Züge zufällig zu wählen, arbeitet der Computer nun jedoch nach vorgegebenen Regeln, die als Kopie zur Verfügung gestellt werden.

Aktivität 5: “Ach wie gut, dass niemand weiß, dass ich ein Computer bin!” – Der Turing-Test

Die Schülerinnen und Schüler spielen in dieser Aktivität ein Frage-Antwort-Spiel, bei dem sie allein durch das Stellen von Fragen und die Analyse der zugehörigen Antworten versuchen müssen, einen Computer von einem Menschen zu unterscheiden. Dazu nehmen zwei SchülerInnen die Rolle eines Computers und eine menschliche Rolle ein, sie werden von ihren MitschülerInnen befragt und anhand der Antworten muss die Klasse bestimmen, wer welche Rolle repräsentiert.

Weitere Anregungen

  • Eine weitere Aktivität zu neuronalen Netzen findet sich hier: Brain in a bag
  • Wie Gesichtserkennung unplugged vermittelt werden kann, erläutert das australische Teacher’s magazine.
  • In Kürze finden Sie hier weitere Anregungen und Linktipps, bis dahin verweisen wir Sie an unsere Broschüre 🙂

Workshops

  • Folien zum Workshop am 14.3.2019 in Erlangen