Lernen von der Black-Box: Was KI uns über uns selbst beibringen kann
Seit vielen Jahrzehnten ist der Goldstandard für künstliche Intelligenz die menschliche Fähigkeit, die Umwelt zu verstehen, mit ihr zu interagieren und neue, herausfordernde Situationen erfolgreich zu bewältigen.
Gleichzeitig ist KI berüchtigt für ihren Black-Box-Charakter. Während wir mithilfe von KI teils brillante Ergebnisse erzielen, die das menschliche Leistungsniveau bereits übertreffen, bleiben die dahinterliegenden Schlussfolgerungen für uns oft unsichtbar.
In diesem Vortrag werde ich NICHT darauf eingehen, wie wir Einblick in diese Schlussfolgerungen erlangen können.
Vielmehr werde ich etwas Licht darauf werfen, was wir als Menschen aus der Art und Weise lernen können, wie eine KI funktioniert, lernt und sich verbessert.
Ich werde unter anderem auf das Äquivalent von Trainingsdaten in unserem eigenen Leben eingehen, darauf wie sich ein bekanntes KI-Dilemma in menschliche Entscheidungsfindung übersetzen lässt und die Brücke schlagen zu einigen grundlegenden Prinzipien für persönlichen und beruflichen Erfolg.
Vorkenntnisse
Keine besonderen Vorkenntnisse nötig. Grundlagen neuronaler Netze helfen beim tieferen Verständnis.
Lernziele
Der Vortrag zeigt anhand von Beispielen aus dem Bereich der Deep Neural Networks, was wir auf einer Metaebene von der Funktionsweise und der Art wie KI lernt für unser eigenes "self-improvement" lernen können.