Aufgaben: Entscheidungsbäume und Lernen aus Daten

Nenne drei Beispiele für Anwendungen künstlicher Intelligenz im Alltag, zum Beispiel beim Smartphone, beim Streaming oder im Internet. Erkläre zu jedem Beispiel in einem Satz, was die KI dabei tut.

Ein Entscheidungsbaum hilft bei der Frage „Soll ich einen Regenschirm mitnehmen?“. Erste Frage: „Regnet es?“ Wenn ja: „Ja, mitnehmen.“ Wenn nein, zweite Frage: „Sind dunkle Wolken am Himmel?“ Ja: „Mitnehmen.“ Nein: „Nicht mitnehmen.“

1. a) Zeichne den Entscheidungsbaum.
2. b) Was ist die Entscheidung bei „Es regnet nicht, aber der Himmel ist dunkel“?

Ordne zu, welche Art von KI-Anwendung jeweils beschrieben wird: (a) Ein Streamingdienst schlägt dir Serien vor, (b) Ein Smartphone versteht „Hey, wie spät ist es?“, (c) Eine App erkennt auf einem Foto einen Hund, (d) Eine Suchmaschine ordnet Ergebnisse nach Relevanz.

Mögliche Arten: 1. Spracherkennung, 2. Bilderkennung, 3. Empfehlungsdienst, 4. Suchmaschine/Ranking.

Eine Klasse sammelt Daten, um vorherzusagen, ob jemand in der Pause Fußball spielt. Die Tabelle zeigt 6 Schüler (Sonne = ja/nein, Ball dabei = ja/nein, Spielt Fußball):

1. ja, ja, ja

2. ja, nein, nein

3. nein, ja, nein

4. nein, nein, nein

5. ja, ja, ja

6. nein, ja, nein

1. a) Erstelle aus den Daten einen Entscheidungsbaum, der alle Beispiele richtig vorhersagt.
2. b) Wie wird ein neuer Schüler eingeordnet, bei dem die Sonne scheint und der Ball dabei ist?

Ein Programm soll lernen, Äpfel von Birnen zu unterscheiden. Es bekommt 100 Bilder, bei denen jeweils steht, welche Frucht gezeigt wird (Trainingsdaten). Danach bekommt es 20 neue Bilder, die es einordnen soll (Testdaten). 17 davon ordnet es richtig ein.

1. a) Berechne den Anteil der richtig eingeordneten Testbilder in Prozent.
2. b) Erkläre, warum man mit anderen Bildern testet als mit denen, mit denen trainiert wurde.
3. c) Das Programm hat nur Bilder von roten Äpfeln und gelben Birnen gesehen. Welcher Fehler kann bei einem grünen Apfel auftreten?

Ein neuronales Netz besteht aus Eingabeschicht, Zwischenschichten und Ausgabeschicht. Es soll erkennen, ob auf einem Bild eine Katze zu sehen ist.

1. a) Was könnte als Eingabe dienen und was als Ausgabe?
2. b) Erkläre mit eigenen Worten: Jede Verbindung im Netz hat eine „Stärke“ (Gewicht). Was passiert beim Training mit diesen Stärken?

Ein Streamingdienst nutzt die Daten von Hunderttausenden Nutzern, um Filme zu empfehlen. Eine Schülerin sagt: „Die KI weiß genau, was mir gefällt.“

1. a) Erkläre, auf welcher Grundlage die Empfehlungen entstehen.
2. b) Nenne zwei Folgen für die Nutzer, etwa Vorteile und Nachteile (zum Beispiel „Filterblase“).
3. c) Beurteile die Aussage der Schülerin.

Ein Unternehmen testet eine KI, die Bewerbungen vorsortiert. Sie wurde mit den Daten der letzten zehn Jahre trainiert, in denen überwiegend Männer eingestellt wurden. Die KI bewertet nun Bewerbungen von Frauen schlechter.

1. a) Erkläre, wie es zu dieser Verzerrung kommt.
2. b) Nenne zwei Maßnahmen, mit denen man das Problem verringern könnte.
3. c) Soll eine KI allein über Bewerbungen entscheiden? Begründe deine Meinung.

Zwei Entscheidungsbäume sollen vorhersagen, ob ein Schüler mit dem Fahrrad zur Schule kommt. Baum A fragt zuerst „Regnet es?“ und dann „Wohnt der Schüler weiter als 5 km entfernt?“. Baum B hat 10 Fragen und stimmt auf den Trainingsdaten (30 Schüler) in allen Fällen, in neuen Daten aber nur zu 60 %. Baum A stimmt auf den Trainingsdaten zu 90 % und auf neuen Daten zu 85 %.

1. a) Welcher Baum ist besser? Begründe.
2. b) Erkläre, was man unter „Überanpassung“ versteht.
3. c) Welche Rolle spielt die Menge der Trainingsdaten dabei?