Ist Künstliche Intelligenz das Risiko wert?

By 24. November 2018 eLearning Software
Risiko Künstliche Intelligenz

Im letzten Beitrag ging es um den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz. Auch das Thema Deep Learning und seine Funktionsweise wurde von mir behandelt. Heute möchte ich noch etwas tiefer in die Materie einsteigen und die zu erwartenden Auswirkungen auf das eLearning beschreiben.

Das kannst Du aus diesem Beitrag mitnehmen:

  • Automatisierte Klassifikation von Daten
  • Individuelle Lernumgebungen
  • Aktualität der Inhalte durch die KI
  • Risiken für die Verantwortung

Was Klassifikation für eLearning bedeuten könnte

Ein Bereich, der durch Deep Learning erheblich verbessert wird, ist die Klassifikation. Um eine Maschine zu trainieren, damit diese Daten selbstständig erkennen und klassifizieren kann, gibt es mehrere nützliche Anwendungen. Die Bildkategorisierung haben wir bereits im letzten Beitrag besprochen. Die Übersetzung und die Untertitelgenerierung gehören ebenfalls zu diesen Möglichkeiten.

Doch was haben wir beim Thema eLearning von einer besseren Klassifikation zu erwarten? Die Antwort ist recht einfach: Wenn Maschinen selbstständig neue Daten klassifizieren und organisieren können, spart das Zeit und Geld.

Betrachten wir ein Beispiel aus der Studienzeit, um den Vorteil zu verdeutlichen. Die Optometrie, also die Lehre der Sehfunktionen, ist ein Fach, welches sich der biologischen und physikalischen Optik bedient. Es greift also auf Lerninhalte aus zwei völlig unterschiedlichen Fächern. Hier gibt es jedoch Inhalte, die in beiden Fächern von Bedeutung sind. Zum Beispiel das Thema Licht. Physikalische Gesetze und Und Wirkungskraft von Licht sind für beide Fächer relevant. Deep Learning ermöglicht es nun, dass der gesamte Inhalt in jedem Fach durchsucht wird, um verwandte Konzepte zu identifizieren und als Lerninhalt für die Optometrie zur Verfügung zu stellen. Was sonst viel Fachwissen und Arbeitszeit kostet, erledigt die Maschine. Mit Deep Learning haben wir das Potenzial, diese Aufgabe schnell und effizient zu erledigen.

Anwenden von adaptiven Lernumgebungen

Die Anwendung der KI für eLearning-Inhalte ist nicht nur eine kostengünstige Lösung. Es eröffnet auch eine völlig neue Sichtweise des Lernens selbst. Denn die Menschen lernen normalerweise auf unterschiedliche Art und Weise. Daher besteht eine der größten Herausforderungen in Schulen darin, ein Gleichgewicht zwischen schnellen und langsamen Lernenden zu erreichen. Du kennst das wahrscheinlich noch aus Deiner eigenen Schulzeit: Während die einen Schwierigkeiten hatten, dem Stoff zu folgen, haben sich die anderen schon gelangweilt. In dieser Situation können adaptive Lernumgebungen ein vollständig individualisiertes Tempo ermöglichen.

Damit ist gemeint, dass eLearning Räume schafft, die individuelle Lernstile berücksichtigen und trotzdem parallel laufen können. Nehmen wir also für ein Beispiel einmal an, dass Du 5 neue Mitarbeiter einarbeiten möchtest. Am Ende sollen sie alle dieselben Inhalte lernen. Doch im Unterschied zu herkömmlichem Frontalunterricht stellt sich die KI des eLearning-Systems auf die Geschwindigkeiten und Methoden der Lernenden individuell ein. So wird eine weitaus effektivere Lernumgebung geschaffen und die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass eine Gruppe Informationen über einen bestimmten Zeitraum akkurat aufnimmt.

Zukunft des eLearnings

Immer auf dem Laufenden bleiben

Abgesehen von der Qualität des Lernens, bietet die KI auch eine äußerst wertvolle Lösung für jene Unternehmen, die eine hohe Dynamik aufweisen. Klar, wenn es um einen Betrieb geht, in dem seit Jahrzehnten die gleichen Handgriffe ausgeführt werden, profitierst Du nicht davon. Doch seien wir ehrlich, heutzutage ändert sich ständig etwas. Seien es nun neue Gesetze, wie die DSGVO, die den Mitarbeitern erläutert werden müssen, oder neueste Erkenntnisse aus der Forschung.

Die Verwendung der KI ermöglicht es uns, das Kursmaterial kontinuierlich auf dem neuesten Stand zu halten, sobald Maschinen die Möglichkeit haben, genau vorauszusagen, wie sich Kursmaterial verbessern und ändern lässt. Denn anstatt selbst alte Online-Kurse in Handarbeit zu überprüfen, um darin etwaige Änderungen vorzunehmen, wird dies bald automatisch geschehen.

Smarte Lernumgebungen können außerdem Daten über alle personalisierten Schulungsinstanzen hinweg analysieren, um auf diesem Wege einzelne Verbesserungen zu empfehlen und Ineffizienzen hervorzuheben. Ein solch detaillierter Überblick wäre ansonsten nicht möglich. Noch einen weiteren Schritt in die Zukunft schauen, bedeutet, dass sobald eine Maschine die Fähigkeit zur Erstellung neuer Lerninhalte entwickelt hat, sich die Personalisierung des Lernens exponentiell verbessert. Adaptive Lerntechnologien werden zu vollständig personalisierten Inhalten führen, die sich nicht nur selbst updaten, sondern sich auf den individuellen Bedürfnissen des Lernenden einstellen. Wie Du siehst, wird dieser technologische Fortschritt die Bildungsqualität erheblich verbessern.

Ethische Implikationen künstlicher Intelligenz

Es gibt jedoch auch einen Konfliktpunkt beim Thema KI und Deep Learning, den ich Dir an dieser Stelle nicht verschweigen möchte. Denn für das Thema der Verantwortung müssen wir noch nach einer Lösung suchen. Beim traditionellen Lernen ist der Lehrer oder Trainer verantwortlich dafür, dass die Informationen an die Lernenden weitergegeben werden, und er übernimmt auch die Verantwortung dafür, dass diese exakt und richtig sind. Wer übernimmt die Verantwortung, wenn Maschinen die Lerninhalte erstellen?

Im Falle der KI sind die Entwickler der KI-Algorithmen jedoch nicht die Entwickler der Lerninhalte. Dies stellt ein enormes Problem dar, sollte einmal etwas schief gehen. Denn weder können die Maschinen zur Verantwortung gezogen werden, noch deren Programmierer.

Die Entwickler der Algorithmen haftbar zu machen, wäre auch nicht fair. Denn die Systeme lernen von den verarbeiteten Daten, nicht von den Algorithmen selbst. In Branchen, in denen Sicherheit und Compliance nicht verhandelbar sind, könnte dies ein gravierendes Problem darstellen.

Es liegt also an den Mitarbeitern, welche die KI-Systeme betreuen, sicherzustellen, dass die verarbeiteten Daten richtig und genau sind. Genauso wie die Verantwortung eines Lehrers, mit exaktem Unterrichtsmaterial zu arbeiten.

Meine Schlussfolgerung

Die Vorteile des Deep Learnings und seiner Anwendung auf das eLearning sind jedenfalls nicht zu leugnen. Sowohl die Qualität des Lernens als auch die Kosten ändern sich in naher Zukunft auf grundlegendem Niveau. Es gibt jedoch potenzielle Konflikte, die schwer vorherzusagen und daher auch schwer zu behandeln sind.

Nach so viel Theorie würde ich nun gerne von Dir erfahren, wie Du die zukünftigen Entwicklungen einschätzt. Sollten wir jede Entwicklung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz mit Vorsicht betrachten oder das Risiko in Kauf nehmen, da die Vorteile überwiegen? Diskutiere mit mir in den Kommentaren. Ich freu mich, von Dir zu lesen!

Liebe Grüße

Lars

Lars Krüger

Author Lars Krüger

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