In der dritten Folge unserer Miniserie »Künstliche Intelligenz (KI) und Statistik« dreht sich alles um »Shallow Learning« oder auch in Deutsch »Seichtes Lernen«. Unser Podcast-Team –bestehend aus Sascha Feth, Jochen Fiedler und Esther Packullat – klärt in dieser Episode, was sich hinter diesem Konzept verbirgt. Gemeinsam beleuchten wir, wie unzureichende Trainingsdaten und historische Verzerrungen (Stichwort Bias) die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen beeinflussen. Außerdem hinterfragen wir, ob Fehler in Algorithmen bereits vor der Entwicklung von KI-gestützten Systemen auftraten – und wie sich solche Probleme beheben lassen.
Schon bald wird klar: Ohne hochwertige Daten kann keine KI ihr volles Potenzial entfalten. Um das greifbar zu machen, bringen wir konkrete Beispiele ins Spiel:
Nicht repräsentative Trainingsdaten: Warum das KI-Bestellsystem von McDonald's scheiterte und welche Einblicke das Buch »Unsichtbare Frauen« liefert
Historischer Bias: Was wir aus Episode 20 »Viel Lärm um Bias« lernen können
Menschliche Entscheidungen versus KI: Welche Entscheidungen müssen bei einem Menschen verbleiben und die Meinung der »UNESCO«
Softwarefehler vor dem KI-Zeitalter: Welche Fehler in den 90er Jahren die Raumfahrt herausforderten
Probleme des Community-Engagements: Der Fall des Microsoft-Chatbots »Tay«
Im nächsten Teil unserer Miniserie richten wir den Blick auf »Unsupervised Learning«. Hier lernen Modelle selbstständig und entdecken Muster – ganz wie Archäologen, die versuchen, eine alte Sprache zu entschlüsseln.
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Wie immer gilt: Ihr habt ein Zahlenphänomen entdeckt, das wir besprechen sollen oder eine Statistik in den Medien gelesen, die wir in der »Streuspanne« analysieren sollen? Dann meldet Euch gerne bei uns und wir bringen Euer Thema in die nächste Folge!
Darauf wird in dieser Folge verwiesen:
Weiterführende Artikel:
Buchtipp:
Caroline Criado-Perez: Unsichtbare Frauen – Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert. München: btb Verlag (2020).
Passende Folge aus der »Streuspanne«-Welt:
Folge 20: Viel Lärm um Bias – Wie Noise Entscheidungen und Statistiken verzerrt: https://www.itwm.fraunhofer.de/podcast-noise
Folge 6: Haben Sie schon mal in den Badesee gemacht?
https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/mf/aktuelles/blog-streuspanne/podcast-badesee-statistik-peinlichkeiten.html
