Ja, ganz herzlichen Dank, Verdiener der Einführung,
meinen Damen und Herren. Wir müssen, ah,
jetzt muss ich mal gucken, wo ich jetzt drauf drücken muss.
Wir wollen heute über KI ein E-Learning-System reden.
Da muss ich drauf drücken. Und zunächst möchte ich einfach
ein bisschen damit beginnen, in ein paar Minuten,
was eigentlich KI aus meiner Sicht ist.
Danach warten wir zur Standardisierung in der KI gehen,
was zur Zeitgraden relativ heftig diskutiertes Gebiet ist.
Und danach warten wir zu den E-Learning-Systemen gehen.
Was ist künstliche Intelligenz? Ich glaube,
dass die einfachste und himmelste Definition ist sowas wie KIs,
die Simulation menschlicher Intelligenz durch Computerprogramme oder Roboter
Und wenn sie sich mal die Bildchen angucken,
da können Leute sich motorisch bewegen oder wir haben ein Auge,
das was wahrnehmen kann oder wir können irgendwelche,
wir können Auto fahren, zum Beispiel in dieser simulierten Umgebung.
Das heißt, wir können eine ganze Menge kognitive Sachen machen,
wie zum Beispiel Entscheidungen, für Strategien,
verfolgen mit natürlicher Sprache kommunizieren, uns motorisch bewegen,
wahrnehmen und so weiter.
Und KI möchte nichts anderes, als das zu simulieren.
In einem Programm oder in der Robotik?
Wenn Sie jetzt historisch an die KI rangehen,
dann ist es eigentlich ein relativ altes Gebiet,
das hat schon
Offiziell angefangen mit der Dartmaus-Konferenz. Und wenn sie in so ein Auto gucken,
ein modernes Fahrzeug, da finden sie unglaublich viele Module,
die im Prinzip auf klassischem KI-Technologien basieren,
wenn sie in Produktionssysteme gehen, ist es so,
dass es unglaublich viele KI-Anwendungen da gibt.
Wenn sie Sportliga-Planung oder für die Bundesliga machen, können sie
zum Beispiel gewisse Conferencer-Disfaxen-Probleme lösen oder sogenannte Optimierungsprobleme lösen und sozusagen optimales Catuling zu finden.
Wer wann gegen wen spielt, die Blue waren relativ bekannte CBM-Schachprogramm,
das sozusagen mal den Kaspar Rov geschlagen hat.
Was ist jetzt mit dem maschinellen Lang passiert mit dem maschinellen Lang?
Gab es plötzlich etwas neue Anwendungen, zum Beispiel im Finanzbereich,
zu der Vorhersage von Kursen. Es gab plötzlich interessante Anwendungen auf dem,
was zum Beispiel im Gesundheitsbereich eine Rolle spielt,
weil man plötzlich über sehr viele Daten verfügt, verfügen konnte.
Und diese ganz bekannten Dinge, die dann so richtig bekannt wurden,
es waren dann vor allem in der Computer Vision,
wo man dann plötzlich also komplexe Szenen tatsächlich analysieren konnte,
das Problem Gesichter zu erkennen, ist im Wesentlichen gelöst.
Deswegen ist ja die NSA chinesische Regierung auch so interessiert daran,
weil man das tatsächlich immer erkennen kann.
Dann gewisse Handschriften, Problematiken wurden sozusagen durch Deep Learning gelöst.
Es wird ein ganz interessante künstlerische Anwendung, sind plötzlich möglich geworden,
indem sie einfach ein Bild von den Krachten in Amsterdam eingeben und
am Schluss kommt ein Van Gogh sozusagen raus oder eben halt irgendein anderer Stil.
Das ist relativ flexibel. Alphago ist wahrscheinlich eines der bekanntesten Beispiele,
dass man plötzlich Go spielen konnte und Deep L ist sozusagen ein sehr interessantes,
übrigens in Deutschland passiert, also ein Übersetzungsprogramm,
das wie ich finde,
sehr,
sehr überzeugende Resultate liefert
Was ist denn jetzt anders geworden im Vergleich 5 vor 20,
30, 40 Jahren? Ich glaube, die Kurve ist
ziemlich wichtig. Sie zeigt ihnen so ein bisschen,
wie so zu sagen, die gelockten Daten zunehmen.
Und wir sind da irgendwo im, was auch immer,
über 10 hoch 20, 10 hoch 21 Weitbereich.
Und das Interessante an der Kurve ist,
die exponentiell so stark steigt,
das sind tatsächlich keine menschlich generierten Daten,
sondern das sind IoT-Daten vom Internet der Dinge im Wesentlichen.
Das sind zensorische Daten im Wesentlichen.
Die können sie plötzlich benutzen, um sozusagen ihre Systeme
zu folgen
Verbessern. Und was da jetzt passiert,
ist es im Wesentlichen, wir haben Daten, unglaublich viele,
wir haben neue Integrationsmöglichkeiten und wir haben vor allem,
glaube ich, eine Menge Ressourcen,
insbesondere natürlich im Silicon Valley beispielsweise Geld und das ist sozusagen der Rise of AI.
Wenn Sie jetzt aber KI angucken und diese Geschichte angucken,
dann haben Sie plötzlich ein Sammelsurium von unglaublich vielen Methodologien,
Methoden, Algorithmen, theoretischen Ansätzen,
wie Sie eigentlich ein Problem angehen können.
Das ist nicht so wichtig,
was da genau steht und das ist auch behauptet nicht,
dass das tatsächlich jetzt wirklich eine realistische Darstellung der Situation ist.
Aber es ist wahnsinnig viel. Und im Prinzip haben
die alle so ihre Vor- und Nachteile.
Also dieses ja klassischen Ansätze sind sehr, sehr transparent.
Normalerweise weiß man so ungefähr, was die tun.
Die Maschinen-Deplonning-Ansätze sind relativ intransparent. Da weiß man es eben nicht.
Und die zwei Achsen hier sind im Prinzip geteilt in,
ob sozusagen Ansatz lernen kann und die Y-Achse ist sozusagen,
wie subsymbolisch oder wie symbolisch sozusagen die Repräsentation ist
So, kommen wir jetzt mal zu den Standardisierungssachen.
Standardisierung der Künstlichen Intelligenz gibt es schon seit einer Weile.
Jetzt kommt eine ganz interessantes Leid. Das sind so die,
so eine Zeitachse, wann sozusagen KI-Strategien initiiert wurden. Wie Sie sehen,
ist Deutschland sehr spät dran, wie das ja schon,
wie viele Vorräten das so ein bisschen angemalt haben.
Aber wir haben auch eine, das ist ganz wichtig.
Also wir haben auch eine KI-Strategie. Und natürlich macht das
natürlich auch beispielsweise die EU und möchte im Prinzip
sozusagen Richtlinien für den Gebrauch von KI vorgeben
Und eine Sache ist zum Beispiel die europäische Leitlinie für KI.
Die Ethics Guide Lines for Trustworthy AI.
Und da gibt es ganz interessante Punkte,
die sozusagen standardisiert werden sollten in einem gewissen Sinne.
Das hat zum Beispiel was damit zu tun, mit,
was weiß ich, zum Beispiel Non-Discriminitive Behavior oder sowas.
Wenn es jetzt ein E-Learning denken und ein KI-System,
das sozusagen beispielsweise Benutzerprofile vom Landenden beispielsweise generiert,
dann ist so was wie nicht diskriminatives profilieren oder Profilbilden von
dem Lerner
ein ganz wesentlicher Punkt
Wenn wir an Transparency denken, geht es vor allem,
glaube ich, ein bisschen auch so um Explainable AI.
Also kann das System erklären, was es tut?
Natürlich muss ein E-Learning-System das KI-Module hat sozusagen erklären können,
warum was falsch ist und warum was richtig ist.
Anders geht es nicht. Wenn sie so an Privacy und Data-Geschichten dann denken,
das ist natürlich so, dass sie unter Umständen über einen Lernenden,
der sozusagen mit einem,
auf einer E-Learning-Plattform mit KI-Modulen sozusagen eigenständig Land,
das ist dann natürlich ganz wesentlich ist,
dass jetzt diese Daten nicht irgendwie in die Welt gespendet werden.
Da gibt es natürlich
gewisse Data-Protection-Regularien
Und dann geht es natürlich um Robustons und Safety
und diese ganzen anderen Dinge. Das heißt,
diese ganzen Athical Guidelines for Drustworthy AI, das ist tatsächlich was,
was natürlich auch vom E-Learning-Kontext durchaus eine wichtige Rolle spielt.
Es gibt natürlich jetzt eine ganze Menge Standardisierungsbemühungen.
Eine ist zum Beispiel dieses SC42-Comedy von der ISO.
Da gibt es mittlerweile drei Standards. Es gibt elf in Entwicklungen
und da geht es im Prinzip um die gleichen Kategorien oder die gleichen Konzepte
wie jetzt bei der ethischen, bei der europäischen Leitlinie.
Es geht zum Beispiel um sowas wie Robustheit, Vertrauenswürdigkeit und Ethik
dergleichen mehr. Die Ingenieure haben sowas auch gemacht,
dass die iTrible E, also dieses Institute of Electrical,
ein Electronic Engineers, die haben 16, 20,
16 damit angefangen und machen genau in verschiedenen Arbeitsgruppen auch solche Standardvisierungen.
Und die Deutschland macht sowas übrigens auch, also das deutsche Institut von Normung,
da gibt es also auch eine Arbeitsgruppe,
die sich mit Standardisierung im KI-Bereich beschäftigt.
Da gibt es mittlerweile anderthalb solche Richtlinien für KI und das
wird eine ganze Menge von weiteren solchen ISO oder sogenannten Dinspacks,
heißen die solchen sogenannten Dinspacks geben
So, jetzt kommt eine ganz wichtige Slide,
weil ich glaube, das Wesende hier,
was man bei KI verstehen muss und auch im E-Learning-Kontext ist,
KI ist nicht ein Algorithmus.
Algorithmus, das macht die Informatik, da gibt es viele.
Es gibt im Wesentlichen, glaube ich, drei Punkte,
an denen sozusagen was über ein KI-System, über Qualität,
über Performance, über Robustheit und dergleichen mehr ausgesagt werden kann.
Das erstens sind die Daten, es gibt kein KI-System,
das nicht auf Daten basiert.
Auch klassische KI-Systeme brauchen Daten. Seien es Fakten über
die Welt, seien es Regelsystem oder was auch immer.
Jedes System braucht Daten
Zweitens, das Modell, da steckt der Algorithmus zum Beispiel dahinter.
Es gibt kein KI-System, das kein Modell hat.
Da gehören aber auch die ganzen Parameterkonfigurationen bei maschinellem Land
zum Beispiel dazu und viele andere Sachen.
Und das dritte ist die Inferenz. Das ist im Prinzip
die Klassifikation von, was also erkennt, der Algorithmus,
ob weiße Segelschiffe auf dem Bild sind oder nicht.
Oder leitet der Theorienbeweise aus irgendwelchen Fakten über die Welt was ab,
was stimmt oder nicht. Also das ist dann die Inferenz,
die wir dann bewerten, kann mit gewissen Metriken.
Und sie müssen alle drei Sachen im Auge behalten.
Es reicht nicht, wenn sie nur einen Algorithmus haben.
Der sagt ihnen
gar nichts
Brauchen alle drei Sachen. Und dann geht es natürlich ganz wesentlich drum,
wenn Sie jetzt an solchen Kategorien wie Performance, Robustheit,
Transparenz, Privatheit und dergleichen mehr diese ganzen EU-Kategorien,
das durchdeklinieren, dann müssen Sie da natürlich sich Gedanken drüber machen,
was heißt das eigentlich, wenn ich das standardisieren will?
Und beispielsweise zu Daten müssen Sie sich einfach überlegen,
wie ist sozusagen die Abdeckung von meinem Problemraum mit meinen Daten?
Sind die homogen oder heterogen verteilt? Das heißt,
habe ich irgendwelche ganz komischen Outlier,
die mit meiner ganzen Meine Datengrundlage ist so ein bisschen zerstörend,
habe ich dabei, ist es drin, die ich nicht gewünscht sind und dergleichen mehr.
Und das müssen sie im Prinzip für solche Geschichten machen.
Und das Gleiche könnt ihr natürlich auch für das Modell machen.
Da geht es dann beispielsweise um Effizienz und Portierbarkeit und solche Geschichten, je nachdem,
überlegen sie, sie machen ein KI-System für ein autonomes Fahrzeug.
Da müssen sie ganz viel Onlineboard machen und können das
nicht alles aus denen die Cloud schieben.
Und dann denken die Cloud drüber nach,
muss ich jetzt eine Vollbremsung machen oder irgendwie,
was weiß ich, auf den Baum drauffahren.
Das dauert zu lang, das funktioniert nicht, das muss wirklich on board gehen.
Das hat bestimmte Restriktionen an das, was sie da eigentlich implementieren können.
Und dann haben sie natürlich die klassischen Metriken für die Inferenz beispielsweise,
die dann gewisse sogenannte Kurosian, Records und F-Masher.
Und da gibt es eine ganze Menge von verschiedenen Metriken,
die sie da anwenden können. Das ist wichtig,
weil wenn sie das nämlich sich jetzt überlegen für E-Learning-Systeme,
dann treten genau diese Punkte im Prinzip bei E-Learning-Systemen auf.
Und was ich zum Beispiel bei der Dinnspeck bei diesem Kremium,
da bin ich auch so lose beteiligt dran,
was ich gern hätte, wäre,
dass da jetzt nicht bloß die Automobilindustrie drin ist, beispielsweise,
die sind massiv da drin und natürlich auch so Firmen wie Microsoft sind diese großen Firmen.
Und die Hightech-Firmen sind dann auch aus dem Tilicon Valley
und so. Und was natürlich auch ganz interessant wäre,
wenn man dann zum Beispiel irgendwelche Leute hätte,
die sich mit E-Learning-Systemen beispielsweise oder in dem weitesten Kontext zumindest.
Und das ist jetzt unsere Universitätsinterne Landplattform, das StudIP,
das mögen manche kennen, vielleicht haben sie ein anderes,
eine andere Plattform, ein anderes System, kommerziellen Anbieter oder was auch immer.
Und schon da sehen sie, dass sie gewisse Variabilitäten und
Freiheitsgrade haben. Weil zum Beispiel haben sie auf SudIP,
können sie natürlich irgendwie ganz viele Files uploaden und sie können Videos uploaden
und sie können sozusagen Quizze machen und sie haben Forenfunktionen und dergleichen mehr.
Wenn sie das haben, dann haben sie schon das erste Problem,
dass es sozusagen eine ziemliche breite Streuung von Datenformaten haben,
dass also von Video bis zu Text von strukturierten Daten bis zur semi-strukturierten Daten und Unstrukturierten haben,
so ziemlich alles im Prinzip abdecken können.
Dazu gibt es natürlich auch smarte Anwendungen,
die so zum Beispiel in so eine Richtung gehen,
dass sie zum Beispiel Quizse machen können, Online-Close-Wohn schreiben können.
Wir machen zum Beispiel unsere Close-Wohn grundsätzlich online, also automatisiert,
evaluiert und deshalb guckt man auch nicht mehr groß drüber.
Interessant wird es natürlich, wenn es keine Malte bescheuert ist,
sind oder Single-Choice oder was auch immer fest,
sondern wenn es tatsächlich irgendwie,
wenn die Leute was programmieren müssen oder wenn die Leute irgendwie was schreiben müssen,
da gibt es dann so ein Forecrading und das
muss man sich natürlich dann meistens nochmal angucken
Aber auch schon das sieht man, dass es gewisse Freiheitsgrade gibt.
Wenn sie jetzt sozusagen diese KI-Standardisierungsbemühungen, die gerade weltweit laufen,
auf E-Learning anwenden, dann haben sie das Phänomen,
dass sie, wenn sie zum Beispiel die Daten,
also sozusagen den einen Aspekt von KI-Systemen angucken,
dass sie mit heterogenen, multimodalen,
multimedialen und vor allem auch teilweise mit privaten Daten was zu tun haben.
Und die Bandbreite hier ist sehr breit im E-Learning-Bereich.
Wir haben zum Beispiel gerade, ich glaube,
das kommt nachher noch kurz als Logo zur Zeit ein BMBF-Projekt laufen,
das heißt Tight Data, da wird wirklich benutzt,
so spezifisch Daten gesammelt, zum Beispiel mit Eye-Tracking,
wo diese Leute hingucken, wenn sie was landen am Bildschirm.
Und da wird auch ein Bio-Feedback sozusagen gemessen.
Und das soll einfließen, in wie gut landen die Leute.
Sind sie konzentriert, sind sie nicht konzentriert? Lesen sie
den gleichen Satz irgendwie 25 Mal, kommen sie überhaupt nicht weiter?
Oder klingen sie bloß wild irgendwo auf irgendwelchen komischen Pages rum?
Also man will diese Daten sammeln und das sind natürlich private Daten.
Das ist jetzt nicht irgendwie für die Allgemeinheit,
aber man möchte es so für ein aggregierter,
anonymisierter Form solcher Daten natürlich benutzen,
um sozusagen einen neuen Lander sozusagen klassifizieren zu können,
wie gut er zum Beispiel landet
Also sie haben bei der Datenvielfalt hier eine ganze Menge,
es sind verrauschte Daten, es sind verschiedene Repräsentationsformen.
Beim Modell ist es so, dass es natürlich irgendwo ein hybrides Modell sein muss.
Es soll adaptiv sein, das soll sich an jeden lernenden sozusagen anpassen können.
Und es soll natürlich in einem gewissen Sinne teilautonom sein,
weil es zumindest Entscheidungen fallen muss, wie welcher Stoff sozusagen präsentiert werden soll für den individuell landen.
Und da ist der eine, der mag zum Beispiel sehr abstrakt landen,
der andere nur mit Beispielen,
der dritte nur mit irgendwelchen Übungsaufgaben, der vierte Markttexte beispielsweise,
die können aus ganz verschiedenen Repositories gewonnen werden,
da gibt es auch ein Arbeitspaket drin,
jetzt nicht tatsächlich diese nur aufgearbeiteten Arbeitsmaterialien benutzt werden,
sondern automatisiert aus dem Internet einfach zusätzliche Daten retrieved werden.
Und diese neuen Daten sozusagen automatisch klassifiziert werden,
die man dann sozusagen dem Landen bereitstellen kann. Das heißt,
wir haben also hier so ein gewisses teilautonomes Modell,
das ist algorithmisch komplex, weil sie einfach der verschiedenen Algorithmen drin haben.
Und sie müssen irgendwo diese subsymbolischen Daten,
die sie teilweise vom, was weiß ich,
von Zensuren und dergleichen,
wie sich die Leute verhalten und so dem symbolischen Repräsentation
müssen sie irgendwo sozusagen eine Integration hinbekommen
Und die Inferenz, über die möchte ich jetzt mal gar nicht reden.
Wenn Sie jetzt das noch relativ so parformance angucken,
dann müssen Sie sich halt diese Fragen stellen.
Also welche Daten benutze ich, wie ist die Verteilung von
diesen Daten, die ich jetzt in meinem E-Learning-System benutze?
Welche Abdeckung habe ich da überhaupt? Wenn man sozusagen
die Bandbreite aller möglichen Lernenden und Lerntypen sozusagen sich überlegt.
Welche Datenformate habe ich, was ist die Qualität meiner Daten? Insbesondere,
wenn sie einfach aus offenen Repositories sozusagen zusätzliche Materialien sich ziehen,
dann ist natürlich nicht sichergestellt,
dass die nicht manchmal auch ein bisschen
falsch sein können
Also so intelligent sind die Systeme dann auch nicht. Aber das heißt,
da muss auch was zur Qualität der Daten gesagt werden.
Denn bei der Parformance, was die Modelle angeht,
welche KI-Methoden, Watten benutzt, welche Effizienz.
Und bei der Parformance hinsichtlich zur Inferenz geht es vor allem
natürlich auch, wie stark individualisiere ich das tatsächlich.
Und in diesem Projekt geht es zum Beispiel,
dass dieses Logo da unten, das heißt Data-Logo,
da geht es tatsächlich um Studienindividualisierungen im relativ starken Sinne des
vom BMWF.
Relativ großzügig gesponsort wird.
Jetzt möchte ich noch ein letztes Leid, einen ganz kurzen Ausblick.
Also was, glaube ich, passieren wird, ist,
dass wir eben mit diesen Hybriden integrierten und adaptiven
Systemen zu tun haben, sie werden selbst landen sein.
Sie werden immer das Feedback von dem User benutzen,
um sich selber sozusagen besser zu adaptieren.
Die komplexe Zusammenspiele, desto komplexer Zusammenspiel von Algorithmen ist nichts Triviales.
Das bereitet auch manchmal Probleme, weil sie auf verschiedenen Abstraktionsebenen
sozusagen Informationen kodieren. Und ich sehe sozusagen ein Elearning-System als
ein kognitives Assistenzsystem in einem Gewissenswerk
Das ist ja auch gerade irgendwie sehr prominent in anderen Bereichen.
Und es wird sozusagen die Nutzerdaten tatsächlich benutzt, um bessere Materialien anbieten zu können.
Es soll intelligente und innovative Schnittstellen haben. Es ist eine
nicht triviale Interaktion impliziert zwischen Lernendem und E-Learning-Plattformen oder E-Learning-System.
Und es geht natürlich um diese multimodale und multimodale Integration.
Wichtig noch, letzter Punkt, solche KI-Systeme müssen irgendwie erklärbar sein.
Das heißt, das System muss relativ transparent sein,
warum es so entscheidet, wie es entscheidet und nicht anders.
Und da brauchen sie natürlich,
das ist auch gerade ein sehr heißes Thema in der KI,
wie man sozusagen dieses X-AI machen kann,
wo es im Prinzip darum geht, wie kann ich erklärbare KI-Systeme bilden,
obwohl ich vielleicht Deep Learning-Module da drin habe.
Okay, das war's von meiner Seite.
Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit