Künstliche Intelligenz selber programmieren für Dummies Junior E-Book

Ute Schmid

• Herausgeber: Wiley-VCH
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Serie: Für Dummies
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2024

Seitenzahl: 164

Beschreibung

Was können intelligente Computer – und was nicht?

Finde heraus, wie Künstliche Intelligenz funktioniert. Dieses Buch hilft dir dabei. Kapitel für Kapitel beantwortet es folgende Fragen: Was ist Künstliche Intelligenz? Wie denken Computer? Wie lernen Computer? Wie kannst du mit Computern sprechen? Wie generieren Computer Texte und Bilder? Spielen Computer auch? Und können Computer fühlen? Grundlegende Methoden und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz werden anhand von anschaulichen Beispielen erklärt. Beispielprogramme in Python zeigen, wie KI-Methoden konkret umgesetzt werden können und es werden Anregungen für eigene Experimente gegeben.

Du lernst

• Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen menschlichem Denken und KI
• Wie Programme funktio-nieren, die lernen können
• Wie du einen eigenen Chatbot programmieren kannst
• Wie du einem Computer beibringen kannst, gegen dich Tic-Tac-Toe zu spielen

Leseprobe

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb. de abrufbar.

2. vollst. überarb. u. erw. Auflage 2025

© 2025 Wiley-VCH GmbH, Boschstraße 12, 69469 Weinheim, Germany

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Das vorliegende Werk wurde sorgfältig erarbeitet. Dennoch übernehmen Autoren und Verlag für die Richtigkeit von Angaben, Hinweisen und Ratschlägen sowie eventuelle Druckfehler keine Haftung.

T-Shirt-Illustration auf Cover: Graficriver – stock.adobe.comKorrektur: Geesche Kieckbusch

Print ISBN: 978-3-527-72188-7ePub ISBN: 978-3-527-84752-5

Inhaltsverzeichnis

Cover

Titelblatt

Impressum

Inhaltsverzeichnis

Widmung

Einführung

Über Künstliche Intelligenz

Über dieses Buch

Über dich

Über die Symbole, die wir in diesem Buch verwenden

Kapitel 1: Denken

Wie denken eigentlich Menschen?

Netze ohne Spinnen – dafür mit Knoten und Kanten

Schlussfolgerndes Denken mit semantischen Netzen

Baue dein eigenes semantisches Netz

Was heißt eigentlich »Denken«?

Denken mit Wahrscheinlichkeiten

Kapitel 2: Lernen

Warum Lernen so wichtig ist

Wie lernen wir Menschen?

Wie kann ein Computer lernen?

Geschenke, Katzen und andere Konzepte

Lernen mit Perzeptron

Lernen mit Bäumen

Lernen und Vorurteile

Und die Profis?

Lösung: Welche Pakete enthalten ein Geschenk?

Kapitel 3: Sprechen und Schreiben

Natürliche und künstliche Sprachen

Sprachverarbeitung mit Künstlicher Intelligenz

Computer, die Sprache verstehen – von SHRDLU, WATSON und ELIZA

Hallo LILI

Mensch oder Computer?

Die Chatbots kommen

Der Chatbot, der alle zum Staunen bringt

Kapitel 4: Bilder generieren

Ein Prompt, aber prompt!

So malst du mit Generativer KI

Tipps und Tricks fÜr bessere Ergebnisse

SDXL – kein Buchstabensalat, sondern eine KI, die Bilder generiert

Kapitel 5: Spielen

Roboterfußball – Toooor

Schlangen und ärgerliche Vögel

Brett vorm Kopf? Nicht bei Brettspielen!

Tic-Tac-Toe

Warum kann man nicht alle Züge ausprobieren?

Schieben und rutschen

Kapitel 6: Fühlen

Über die Emotionen

Computer, die einen ärgern

Kreise und Dreiecke mit Absichten

Ein emotionaler Staubsauger?

Erklären, was die Künstliche Intelligenz sieht

Kapitel 7: Was du jetzt über KI weißt

Wie unterscheiden sich KI-Systeme von Standard-Software?

KI ist nicht immer korrekt, aber trotzdem nÜtzlich

Was unterscheidet menschliche und kÜnstliche Intelligenz?

Geschichte der KI

Kapitel 8: KI selber programmieren mit Python

Schnelleinstieg Python

Denken

Lernen

Sprechen und Schreiben

Spielen

Zum Wiederfinden

Über die Autoren

Danksagung

Was du jetzt denkst

End User License Agreement

Orientierungspunkte

Cover

Titelblatt

Impressum

Inhaltsverzeichnis

Widmung

Einführung

Fangen Sie an zu lesen

Zum Wiederfinden

Über die Autoren

Danksagung

Was du jetzt denkst

End User License Agreement

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Widmung

Für Anna, mit der man so klug über Künstliche Intelligenz (und viele andere Dinge) diskutieren kann

Einführung

Hallo KI-Nachwuchsforscherin oder KI-Nachwuchsforscher!

Du willst es also wissen und möchtest erfahren, was Künstliche Intelligenz – kurz KI – eigentlich ist? Und du willst es ganz genau wissen und KI-Methoden ganz konkret anhand von Beispielen kennenlernen.

Du wirst sehen, dass unsere menschliche Intelligenz ganz schön beeindruckend ist – wir können zum Beispiel aus verschiedenen Informationen Schlussfolgerungen ziehen, wir können aus Erfahrung lernen, wir können Spiele wie Tic-Tac-Toe spielen, uns unterhalten, fühlen und Gefühle erkennen. Aber du wirst sehen, dass es möglich ist, solche Intelligenzleistungen – zumindest teilweise – durch Computerprogramme zu simulieren.

Über Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Hier geht es darum, Dinge, die typisch für Menschen sind, in Computern und Robotern umzusetzen. Der Begriff Artificial Intelligence – AI (englisch für Künstliche Intelligenz) wurde bereits 1956 vom Wissenschaftler John McCarthy eingeführt. Die ersten KI-Forscher gingen davon aus, dass jeder Aspekt der menschlichen Intelligenz so genau beschrieben werden kann, dass man ihn nachprogrammieren kann. KI-Forscherinnen und -Forscher gehen davon aus, dass wir durch das Nachprogrammieren besser verstehen, was menschliche Intelligenz eigentlich ausmacht. Aber KI-Forschung hat auch das Ziel, dass Computer und Roboter immer komplexere Dinge tun können, die der Mensch im Moment noch besser kann. Dass Computer schneller rechnen können, erstaunt uns nicht. Inzwischen finden wir es auch normal, dass ein Schachprogramm besser spielt als die meisten Menschen. Aber wie sieht es zum Beispiel damit aus, zu erkennen, ob ein bestimmtes Objekt auf einem Bild zu sehen ist, eine Geschichte zu verstehen oder als Fahrradfahrer am Verkehr teilzunehmen?

Bevor du das Buch durcharbeitest und KI-Experte oder KI-Expertin geworden bist, solltest du kurz einmal darüber nachdenken, was du glaubst, was Computer und Roboter

schon können

bald können werden

nie können werden.

Schreibe auf, was du jetzt denkst:

Und dann schaue dir, nachdem du das Buch gelesen hast, noch mal an, was du gedacht hast. Hat sich etwas geändert? Macht es dir Spaß, über das, was du durch dieses Buch gelernt hast, nachzudenken? Dann findest du am Ende des Buchs weitere Fragen.

Über dieses Buch

Dieses Buch will dir an zahlreichen Beispielen zeigen, wie man menschliche Intelligenzleistungen so genau beschreiben kann, dass sie programmierbar werden. Dabei sind die Abläufe, um die es hier gehen soll, schon ganz schön kompliziert.

Für manche Themengebiete geben wir Hinweise, wie solche Programme umgesetzt werden können. Die Programme sind in der Programmiersprache Python geschrieben. Im achten und letzten Kapitel geben wir eine kurze Einführung in Python. Wenn du die vorgestellten KI-Methoden noch besser verstehen und nachprogrammieren möchtest, ist das achte Kapitel genau richtig für dich. Wir gehen mit dir hier Schritt für Schritt den Programmcode durch, den du benötigst, um deiner KI das denken, lernen oder sprechen beizubringen. Du kannst auch gut mit dem Buch arbeiten, wenn du die Programmbeispiele ignorierst. Wenn du schon Programmierkenntnisse hast, macht es dir hoffentlich Spaß, die Programme selbst auszuprobieren. Wenn du noch keine Programmierkenntnisse hast, bekommst du vielleicht Lust, in das Thema einzusteigen. In jedem Fall wirst du, wenn du das Buch durchliest, besser verstehen, was mit Künstlicher Intelligenz gemeint ist – auf jeden Fall besser als viele Erwachsene.

Vermutlich klingt KI im Moment noch ein bisschen wie Magie für dich. Vielleicht denkst du, dass die KI-Systeme von morgen so superintelligent sein werden, dass sie die Menschen übertreffen und vielleicht sogar für uns gefährlich werden können. Das Buch soll dir helfen, durch ganz konkrete Beispiele besser zu verstehen, was KI eigentlich ist, und dass wir uns manchmal auch zu sehr beeindrucken lassen.

Über dich

Du interessierst dich für Künstliche Intelligenz, vielleicht hast du sogar schon mal etwas programmiert. Du weißt, dass man manchmal ganz schön lange nachdenken und probieren muss, bis ein Programm das tut, was man von ihm erwartet. Und du weißt auch, wie toll es sich anfühlt, wenn der letzte Fehler gefunden und behoben ist und das Programm läuft. Egal ob du schon mal programmiert hast oder nicht, du solltest Lust am logischen Denken und Knobeln mitbringen. Mit diesen Voraussetzungen wirst du dieses Buch sehr gut nutzen können, um durch Selberprogrammieren zu verstehen, was mit Künstlicher Intelligenz gemeint ist.

Wenn du noch wenig Erfahrung mit Programmierung hast und du nicht der Typ bist, der sich stundenlang in Code vertiefen mag, kannst du die »Abkürzung« wählen und dir das fertige Programm auf der Webseite des Verlags herunterladen und ausprobieren. Dadurch wirst du weniger genau verstehen, wie man »KI macht«, aber du erfährst immer noch genug, um einen guten Eindruck zu bekommen.

Über die Symbole, die wir in diesem Buch verwenden

Dir werden in diesem Buch öfter verschiedene Symbole begegnen. Damit wollen wir dir besonders wichtige Sachen mitteilen oder auch Tipps mitgeben:

Hier erinnern wir dich an wichtige Dinge.

Hier gibt es Tipps zum Code.

Vorsicht, hier musst du aufpassen!

Hier findest du Hintergrundinformationen aus der Mathematik, der Informatik oder der Psychologie.Informatik oder der Psychologie.

Hier findest du Hinweise zum Beispielcode im achten Kapitel.

Gelb unterlegter Text weist dich auf eine Abbildung hin.

Übrigens bieten wir dir auf der Webseite des Verlags alle in diesem Buch besprochenen Python-Programme an, damit du sie nicht abtippen musst: www.wiley-vch.de/ISBN9783527721887

Nutze die Programme auch, um damit herumzuspielen und zu experimentieren. Für die meisten im Buch besprochenen Programme geben wir Anregungen, wie du die Programme erweitern kannst. Beispiele für solche Erweiterungen findest du ebenfalls auf dieser Webseite.

Nun aber los, auf in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz!

Kapitel 1

Denken

Ich denke, also bin ich. Gilt das auch für Computer? In diesem Kapitel wollen wir dem Computer beibringen zu denken – wenigstens ein bisschen! Hierfür erklären wir dir, auf welch unterschiedliche Arten man denken kann.

Wie denken eigentlich Menschen?

Wir Menschen denken fast die ganze Zeit etwas, oft merken wir es gar nicht. Manchmal aber schon: Zum Beispiel, wenn du gefragt wirst, was 56 plus 18 ist, dann denkst du vielleicht: »Okay, 56 plus 10 ist 66 und jetzt muss ich noch 8 dazu tun, das sind dann 66 plus 8, also 74.« Vielleicht hättest du diese Rechenaufgabe auch anders gelöst, vielleicht hättest du erst plus 4 gerechnet und dann plus 14, aber du hättest sicher mehrere Rechenschritte nacheinander ausgeführt.

Wenn man einem Computer eine Aufgabe gibt, führt er auch meistens mehrere Rechenschritte nacheinander durch. Aber: Die sind vorprogrammiert. Das heißt, das Addieren von zwei Zahlen wird immer auf die gleiche Art erledigt. Du dagegen wirst beim Kopfrechnen unterschiedliche Lösungswege wählen – je nachdem welche Zahlen zu addieren sind. Wenn du dagegen schriftlich addierst, machst du es nach einer festen Vorschrift, wie du es im Matheunterricht gelernt hast, also ähnlich wie ein Computer.

Häufig kann man nicht sofort mit dem Programmieren beginnen, sondern muss die Arbeitsschritte und Rechenvorschriften für Programme erst einmal allgemeiner beschreiben. Erst wenn man sich einen Überblick über die wichtigsten Schritte verschafft hat, kann man sich Detailfragen widmen.

Eine allgemeine Formulierung von Rechenschritten oder Handlungsvorschriften zur Lösung eines Problems heißt Algorithmus.

Das immer gleiche Anwenden von Regeln ist typisch für Computerprogramme. Will man eine Künstliche Intelligenz programmieren, muss man es hinkriegen, Computerprogramme zu schreiben, die nicht so starr nach einem immer gleichen Schema arbeiten, sondern auf verschiedene Situationen flexibel reagieren, ähnlich wie wir Menschen. Wir wollen dir das mal zeigen, wie das gehen kann. Dafür gehen wir mal weg von der Welt der Zahlen und schauen uns ein Beispiel aus der Biologie an. Wenn du gefragt wirst, ob ein Pandabär eine Lunge hat, wirst du sagen: »Ja, klar.« Vielleicht sagst du sogar: »Ja, logisch!«, und damit hast du dann tatsächlich den Nagel auf den Kopf getroffen!

Um die Frage zu beantworten, hast du, wie vorher bei dem Rechenproblem, verschiedene Denkschritte nacheinander ausgeführt – aber du hast es nicht gemerkt. Wir sind uns ziemlich sicher, dass du nicht gelernt hast, dass ein Panda eine Lunge hat. Was du im Biologieunterricht gelernt hast, ist, dass ein Panda ein Säugetier ist und dass Säugetiere Lungen haben. Um die Frage »Hat ein Panda eine Lunge?« zu beantworten, hast du eine Kette von Denkschritten ausgeführt. Genau genommen hast du sogar eine logische Schlussfolgerung gezogen!

Wenn du dir den Ausschnitt aus dem Schaubild zur Einteilung von Tieren anschaust, kannst du deine Denkschritte noch mal bewusst nachvollziehen: Zeige mit dem Finger auf den Panda und gehe immer eine Ebene nach oben, so lange bis du bei einem Wort bist, das mit dem Merkmal »hat eine Lunge« versehen ist.

Du kannst natürlich auch mehr als nur einen Denkschritt ausführen. Wenn dich jemand fragt, ob ein Panda frisst, dann wirst du dem zustimmen. Du weißt, dass ein Panda ein Säugetier ist und dass Säugetiere zu den Tieren gehören. Deshalb kannst du logisch schließen: Ein Panda frisst, weil er ein Säugetier und somit ein Tier ist und Tiere fressen Nahrung. Anders übrigens als Pflanzen, die ihre Nährstoffe mithilfe der Fotosynthese aufnehmen. Aber das ist ein anderes Thema …

Das schrittweise Nach-oben-Laufen entspricht einer wichtigen logischen Regel – dem sogenannten transitiven Schluss. Den hat schon der alte Grieche Aristoteles vor mehr als 2000 Jahren gekannt und unter dem Namen »modus barbara« zu einer der grundlegenden Regeln für logisches Schließen erklärt.

Aber was hat jetzt Aristoteles mit Künstlicher Intelligenz zu tun? Damals gab es doch gar keine Computer! Es ist tatsächlich so, dass Aristoteles mit seinen Regeln für logisches Schließen eine ganz wichtige Grundlage für Künstliche Intelligenz geschaffen hat. Er hat damit zumindest einen Teil der Art, wie Menschen denken, so beschrieben, dass man daraus ein Computerprogramm machen kann.

Netze ohne Spinnen – dafür mit Knoten und Kanten

Das Schaubild zur Einteilung von Tieren ist aus Sicht der Künstlichen Intelligenz ein semantisches Netz. »Netz« deshalb, weil die Begriffe miteinander verbunden sind, wie zum Beispiel die Stationen im Streckennetz der Bahn. »Semantisch« deshalb, weil jedes Wort – Panda, Hund, Säugetier und so weiter – eine Bedeutung hat. Das Fachwort für Bedeutung heißt Semantik.

Bei einem semantischen Netz werden die Begriffe als Knoten und die Verbindungen dazwischen als Kanten bezeichnet. Ein solches Gebilde – egal ob Streckennetz oder semantisches Netz – heißt in der Informatik Graph.

Logisches Schließen ist eine spezielle Art zu rechnen. In der Mathematik rechnet man mit Zahlen, in der Logik mit Symbolen, die für etwas stehen. So können wir hund schreiben und meinen damit einen Hund. Damit wir nun zum Beispiel berechnen können, ob es stimmt, dass ein Hund ein Tier ist, müssen wir das semantische Netz, das wir als Graph gezeichnet haben, in eine Form bringen, mit der wir logische Schlüsse ausrechnen können. Dazu zerlegen wir das Netz so, dass wir jede Kante mit den zugehörigen Knoten einzeln der Reihe nach aufschreiben:

ist_ein(saeugetier,tier) ist_ein(fisch,tier) ist_ein(panda,saeugetier) ist_ein(hase,saeugetier) ist_ein(hund,saeugetier) ist_ein(dackel,hund) ist_ein(karpfen,fisch)

Der Graph ist jetzt zu einer Menge von einzelnen Fakten geworden. Auf diese Art kann man beliebige Graphen speichern. Zum Beispiel kannst du ein U-Bahn-Netz als Liste von Paaren speichern, wobei hier die Werte direkt benachbarte Stationen sind.

Die Kanten im Schaubild zur Einteilung von Tieren haben eine Richtung:("sauegetier", "tier")sagt, dass jedes Säugetier ein Tier ist. Die umgekehrte Aussage – jedes Tier ist ein Säugetier – ist falsch, denn es gibt ja verschiedene Tierarten. Neben Säugetieren gibt es zum Beispiel noch Vögel oder Reptilien. Die Richtung haben wir im Schaubild durch Pfeile angezeigt.

Bei den U-Bahn-Stationen braucht man beide Richtungen – man kommt direkt von Bahnhof Zoo zum Ernst-Reuter-Platz und umgekehrt auch! Das heißt, in der Liste müssen beide Richtungen vorkommen:("Bahnhof Zoo", "Ernst-Reuter-Platz")und("Ernst-Reuter-Platz", "Bahnhof Zoo").

Wir haben bei den Fakten erst den Namen der Kante geschrieben und dann in Klammern die Knoteninformation. Eine solche Schreibweise nennt man Präfixnotation. Man könnte auch mathematische Ausdrücke so schreiben. Zum Beispiel kann man 4 + 7 auch so schreiben: +(4,7), was dasselbe bedeutet. Manche Programmiersprachen nutzen eine solche Präfixschreibweise. Man sieht gleich am ersten Symbol, worum es gehen soll, und muss nicht erst weiter schauen. Beispielsweise erkennt man bei 4 – 7 erst nachdem man die 4 gelesen hat, dass es um Subtraktion gehen soll. Bei -(4,7) hat man die Information, was man rechnen soll, gleich als Erstes. Die Symbole in Klammern nennt man auch Argumente. Das Anfangssymbol gibt an, in welcher Beziehung die Argumente stehen oder was man mit ihnen tun soll. Das kann eine mathematische Operation wie plus oder minus sein oder eben auch dieist_ein-Beziehung zwischen zwei Tieren.

Du möchtest das semantische Netz mit Tieren programmieren? Schau mal in Kapitel 8 – unter »Denken« findest du den Code dazu.

Schlussfolgerndes Denken mit semantischen Netzen

Jetzt haben wir einen Ausschnitt unseres menschlichen Wissens so aufgeschrieben, dass wir damit »rechnen« können. Auf diese Art kann man auch dem Computer das Denken beibringen.

Wissensfragen

Wir fangen ganz einfach an und schauen uns an, wie man reine Wissensfragen mithilfe eines semantischen Netzes beantworten kann. Wir fragen die Beziehungen ab, die schon direkt gegeben sind, also die Fakten, die wir oben aufgeschrieben haben. Das ist so, wie wenn deine Lehrer und Lehrerinnen auswendig gelerntes Wissen abfragen.

Um Fragen wie

Ist ein Säugetier ein Tier? JA

Ist ein Fisch ein Karpfen? NEIN

zu beantworten, musst du die Frage in das von uns gewählte Format übersetzen, also zum Beispiel ist_ein(karpfen, fisch) und prüfen, ob der Fakt vorhanden ist. Wenn der Fakt da ist, kannst du mit »ja« (das weiß ich) antworten, ansonsten antwortest du »nein« (keine Ahnung, hat mir niemand gesagt).

Schlussfolgerungsfragen

Bei Menschen gilt üblicherweise, dass, wenn jemand die oben genannten Fakten kennt, die Person auch alle Schlussfolgerungen aus diesen Fakten kennt. Beispielsweise gilt, dass, wenn jemand weiß, dass ein Dackel ein Hund ist und ein Hund ein Tier ist, die Person auch weiß, dass ein Dackel ein Tier ist.

Diese Schlussfolgerung basiert auf der oben erwähnten logischen Regel zum Ziehen transitiver Schlüsse. Vielleicht kennst du das Transitivitätsgesetz aus der Mathematik: Wenn eine Zahl X kleiner ist als eine Zahl Y und eine Zahl Y kleiner als eine Zahl Z, dann ist X auch kleiner als Z:

Aus X < Y und Y < Z folgt, dass X < Z.

Weil das für alle Zahlen gilt, haben wir die Regel mit sogenannten Variablen (X, Y, Z) aufgeschrieben. So können wir das auch für unser semantisches Netz machen:

Aus ist_ein(X, Y) und ist_ein(Y, Z) folgt, dass gilt ist_ein(X,Z).

Variablen sind Platzhalter für feste Werte wie konkrete Zahlen oder in unserem Fall Namen von Tieren.

Wenn wir prüfen wollen, ob gilt, dass ein Dackel ein Tier ist, dann setzen wir für X dackel und für Z tier. Jetzt müssen wir einen Fakt ist_ein(dackel, Y) finden. Wir finden