Künstliche Intelligenz" bezeichnet derzeit Systeme, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren. Dieser Workshop führt in die Grundlagen des ML ein, mit besonderem Augenmerk auf neuronale Netze, der derzeit populärsten ML-Technologie. Darauf aufbauend vermittelt er ein Grundverständnis für prinzipielle Möglichkeiten und Grenzen von ML und warum es mit derzeitigen Mitteln extrem schwierig ist, Diskriminierung in KI-Systemen zu verhindern.

What barriers will have to be overcome to raise the flexibility and robustness of autonomous robots to the next level? I argue that current AI methods are unlikely to get there, no matter how far we scale them up. Robots need to be able to "understand" their environment in ways that reach beyond prediction and control. I will discuss examples of work (ours and others') on learning visual relational concepts, extrapolation of learned movements beyond the training distribution, learning of symbolic concepts and rules, and structure-driven skill learning from sensorimotor experience.

Generative KI-Systeme wie ChatGPT und Midjourney haben im Laufe des letzten Jahres begonnen, unsere Welt zu verändern. Wie können wir sie produktiv nutzen? Wie können wir mit den Herausforderungen umgehen, die durch sie entstehen? Ich werde diese Fragen von der technischen Seite her angehen und einen Eindruck davon vermitteln, wie diese Systeme funktionieren. Daraus ergeben sich ein realistisches Verständnis für ihre Möglichkeiten und Grenzen sowie einige grundlegende Empfehlungen für den Umgang mit ihnen im Schulbetrieb.