Ein rassistischer Chatbot, eine Software für Personalgewinnung, die die Anstellung von Männern forciert – Künstliche Intelligenz funktioniert nicht immer wie gewünscht. Dabei sollte durch maschinelles Lernen doch eigentlich das bestmögliche Entscheidungsmodell herausgefunden werden. Wie? – Das lernen Studierende von Prof. Dr. Gero Szepannek, Professor für Statistik, Wirtschaftsmathematik und Machine Learning an der Hochschule Stralsund, anschaulich im Fach Data Science. Mit den 6.-Semestern der Wirtschaftsinformatik hat er sich das Buch „Per Anhalter durch die Galaxis des maschinellen Lernens“ ganz besonders genau vorgenommen.
Ein Kollege von Szepannek, Przemysław Biecek von der Universität Warschau, hat es mit Anna Kozak und dem Grafiker Aleksander Zawada aufgelegt. Es zeigt Methoden und Prozesse auf, um KI zu verstehen – Das Besondere: Das Thema wird mit einer Comic-Geschichte, im Stil einer Grafik-Novel, illustriert. „Es spielt zu Beginn der Corona-Pandemie. Die beiden Hauptprotagonisten Beta und Bit sollen für ihr Data Science Lab ein Modell bereitstellen, dass die Sterbewahrscheinlichkeit im Falle einer Infektion abschätzt und sie haben ein Ultimatum“, erklärt Prof. Dr. Szepannek, die Odyssee beginnt: Bit und Beta nutzen Statistiken aus dem Netz, um das Risiko zu bewerten, wollen dann das Modell anhand einer Daten-Basis validieren, ein Kontakt von Bit ermöglicht es, an die Daten zu kommen. Beim Spaziergang überlegen sie, wie sie es noch weiter verbessern könnten und kommen auf den Entscheidungsbaum – ein einfaches Verfahren aus dem Bereich künstlicher Intelligenz – den sie aus den Daten erstellen und später durch einen Random-Forrest aus vielen Bäumen, erweitern, um so die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern. Das so erhaltene Modell ist jedoch komplex und unübersichtlich geworden, und die beiden Protagonisten machen sich daran, es zu verstehen, bevor es eingesetzt werden soll. „Gerade dieser letzte Schritt ist im Hinblick auf die aktuelle Durchdringung unseres Alltags besonders wichtig“, so Szepannek. „Es kann gefährlich sein, sich blind auf eine KI zu verlassen, ohne sie vorher sehr gründlich zu validieren. Man denke zum Beispiel an die aktuellen Diskussionen um die Nutzung von ChatGPT.“
Was im Comic leicht mit sympathischen Charakteren erzählt wird, vertieft das Buch mit deskriptiven Abschnitten zu explorativer Datenanalyse, zu Entscheidungsbäumen, Code-Beispielen und Modellevaluationen – also mit genau dem Handwerkszeug, das die Studierenden von Prof. Dr. Gero Szepannek brauchen, um sich ihrerseits auf eine Exkursion zu begeben. „Ich habe ihnen im Kurs die Daten zur Verfügung gestellt und sie das Modell selbst am Computer erstellen lassen.“ Wie die Hauptprotagonisten fanden die Studierenden so einen Weg durch das spannende Universum des maschinellen Lernens und optimierten ihr Modell. In diesem Zuge übersetzten sie mit Prof. Dr. Szepannek das Buch vom Englischen ins Deutsche.
„Die Studierenden haben das Buch gut aufgenommen. Das praxisnahe Beispiel mit einem aktuellen Anlass wie der Pandemie, illustriert durch das Beispiel in der Geschichte, an der sie sich lang hangeln konnten – Ich hatte den Eindruck, es war eine gute Mischung“, sagt Szepannek, „letztlich war das Feedback so positiv, dass ich das Buch auch in diesem Semester mit dem neuen Kurs bearbeiten werden, dieses Mal nur eben dank unserer Vorarbeit schon in der deutschen Fassung“. Plastische Beispiele wie diese will Prof. Dr. Szepannek auch in den neuen Studiengang „Angewandte Data Science und Künstliche Intelligenz“, dessen Einführung die Fakultät für Wirtschaft aktuell vorbereitet, einbringen.
Ein Kollege von Szepannek, Przemysław Biecek von der Universität Warschau, hat es mit Anna Kozak und dem Grafiker Aleksander Zawada aufgelegt. Es zeigt Methoden und Prozesse auf, um KI zu verstehen – Das Besondere: Das Thema wird mit einer Comic-Geschichte, im Stil einer Grafik-Novel, illustriert. „Es spielt zu Beginn der Corona-Pandemie. Die beiden Hauptprotagonisten Beta und Bit sollen für ihr Data Science Lab ein Modell bereitstellen, dass die Sterbewahrscheinlichkeit im Falle einer Infektion abschätzt und sie haben ein Ultimatum“, erklärt Prof. Dr. Szepannek, die Odyssee beginnt: Bit und Beta nutzen Statistiken aus dem Netz, um das Risiko zu bewerten, wollen dann das Modell anhand einer Daten-Basis validieren, ein Kontakt von Bit ermöglicht es, an die Daten zu kommen. Beim Spaziergang überlegen sie, wie sie es noch weiter verbessern könnten und kommen auf den Entscheidungsbaum – ein einfaches Verfahren aus dem Bereich künstlicher Intelligenz – den sie aus den Daten erstellen und später durch einen Random-Forrest aus vielen Bäumen, erweitern, um so die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern. Das so erhaltene Modell ist jedoch komplex und unübersichtlich geworden, und die beiden Protagonisten machen sich daran, es zu verstehen, bevor es eingesetzt werden soll. „Gerade dieser letzte Schritt ist im Hinblick auf die aktuelle Durchdringung unseres Alltags besonders wichtig“, so Szepannek. „Es kann gefährlich sein, sich blind auf eine KI zu verlassen, ohne sie vorher sehr gründlich zu validieren. Man denke zum Beispiel an die aktuellen Diskussionen um die Nutzung von ChatGPT.“
Was im Comic leicht mit sympathischen Charakteren erzählt wird, vertieft das Buch mit deskriptiven Abschnitten zu explorativer Datenanalyse, zu Entscheidungsbäumen, Code-Beispielen und Modellevaluationen – also mit genau dem Handwerkszeug, das die Studierenden von Prof. Dr. Gero Szepannek brauchen, um sich ihrerseits auf eine Exkursion zu begeben. „Ich habe ihnen im Kurs die Daten zur Verfügung gestellt und sie das Modell selbst am Computer erstellen lassen.“ Wie die Hauptprotagonisten fanden die Studierenden so einen Weg durch das spannende Universum des maschinellen Lernens und optimierten ihr Modell. In diesem Zuge übersetzten sie mit Prof. Dr. Szepannek das Buch vom Englischen ins Deutsche.
„Die Studierenden haben das Buch gut aufgenommen. Das praxisnahe Beispiel mit einem aktuellen Anlass wie der Pandemie, illustriert durch das Beispiel in der Geschichte, an der sie sich lang hangeln konnten – Ich hatte den Eindruck, es war eine gute Mischung“, sagt Szepannek, „letztlich war das Feedback so positiv, dass ich das Buch auch in diesem Semester mit dem neuen Kurs bearbeiten werden, dieses Mal nur eben dank unserer Vorarbeit schon in der deutschen Fassung“. Plastische Beispiele wie diese will Prof. Dr. Szepannek auch in den neuen Studiengang „Angewandte Data Science und Künstliche Intelligenz“, dessen Einführung die Fakultät für Wirtschaft aktuell vorbereitet, einbringen.
