Lerneinheit · Klasse 9/10 · Informatik
Versteht eine KI Wörter?
„Woher „weiß" eine Maschine, dass Hund und Katze zusammengehören? Und warum antwortet sie flüssig, auch wenn es falsch ist?"
Der Knopf öffnet die Einheit direkt im Experimentierheft, ein Klick auf einen Labornamen das Labor. Es läuft im Browser — kostenlos, ohne Anmeldung, ohne Installation.
- Thema im Lehrplan
- Künstliche Intelligenz und Sprachmodelle: Wörter als Zahlen aus ihrer Umgebung im Text, Vorhersage des nächsten Wortes aus Häufigkeiten, Einfluss der Trainingstexte, Verzerrung, erfundene Antworten („Halluzination").
- Fach
- Informatik
- Klassenstufe
- Klasse 9/10
- Dauer
- ca. 60 min (2 Schulstunden) · 8 Missionen und 6 Übertragsaufgaben
Ablauf
- Wörter als Nachbarn — Eine Maschine liest 38 Sätze und sonst nichts. Zähl nach, warum für sie die Katze dem Hund ähnlicher ist als das Bellen. 4 Missionen: Was ist dem Hund ähnlich? · Was liegt bei „Frau"? · Die Katze bellt · Ein schiefer Text
- Das nächste Wort — Die Maschine schreibt weiter, indem sie das häufigste Folgewort nimmt. Flüssig — und manchmal falsch. Zähl nach, warum. 4 Missionen: Was kommt nach „Hund"? · Ein Satz, der nirgends steht · Was mag Anna? · Weiter zurückschauen
- Übertrag — 6 Aufgaben zu einer neuen Situation, ohne Simulation. Die eigenen Messreihen stehen daneben.
Der Denkfehler, an dem die Einheit ansetzt
„Die KI versteht, was sie sagt — und weiß, was stimmt." Beide Labore zeigen eine Maschine, die nur zählt: welche Wörter dieselbe Umgebung haben und welches Wort am häufigsten folgt. Sie prüft nichts und kennt kein „weiß ich nicht".
Das sollen die Lernenden am Ende sagen können
Für die Maschine ist ein Wort das, was im Text um es herum steht. „Katze" hatte 7 Nachbarwörter mit „Hund" gemeinsam, „bellt" nur 3 — ähnlich ist, was in derselben Umgebung vorkommt. Fünf Sätze mit bellender Katze schoben Katze und Hund von 7 auf 11, und ein altes Lesebuch legte „kocht" allein zur Frau: Der Text formt die Karte, geprüft wird nichts. Beim Schreiben nimmt die Maschine das häufigste Folgewort. So entstand „Der Hund trinkt die Milch", ein Satz, der nirgends stand, und „Anna mag Pizza", obwohl im Text „Kuchen" steht. Mit zwei Wörtern Rückblick stimmte Anna — über Jonas stand nichts im Text, und die Maschine sagte trotzdem „Pizza". Sie sagt, was wahrscheinlich folgt, nicht, was stimmt. Echte Sprachmodelle sind ungleich besser; prüfen muss man ihre Antworten aus demselben Grund.
Tipp für den Unterricht
Die Maschine im Labor ist ehrlich klein: 38 Sätze, eine Zähltabelle, ein oder zwei Wörter Rückblick. Echte Sprachmodelle lernen aus Milliarden Sätzen, berücksichtigen Tausende Wörter und würfeln unter den wahrscheinlichen Fortsetzungen. Das Prinzip — aus Text gelernte Wahrscheinlichkeiten — ist dasselbe, die Leistung nicht. Alle Sätze lassen sich im Labor aufklappen; es lohnt, eine Zahl von Hand nachzuzählen.
So arbeiten die Lernenden
Vor jedem Versuch legen sie sich fest, was herauskommt — der Versuchsaufbau bleibt gesperrt, bis sie das getan haben. Dann zeigt der Versuch, ob die Vorhersage stimmte, und jedes Ergebnis landet in einer Messreihe. Die Regel wird nicht vorgesagt, sie ergibt sich aus den eigenen Messwerten. Sterne bewerten die Vorhersage, nicht den Fleiß.
Die Inhalte dieser Seite stehen unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 und dürfen kopiert, verändert und weitergegeben werden. Vorschlag für die Namensnennung auf der Seite Lizenz.
Beim Drucken kommt auf der zweiten Seite der Übertrag als Arbeitsblatt — für Klassen, die an der Tafel arbeiten. Die Lösungen stehen in der Handreichung.
denk.schule/einheit/versteht-eine-ki-woerter/ · Inhalte: denk.schule, CC BY-SA 4.0
Übertrag: Versteht eine KI Wörter?
Name: ______________________________ Klasse: __________ Datum: __________
Jetzt ohne Maschine — nur mit dem, was deine beiden Messreihen zeigen. Schreibe deine Antwort auf und begründe sie mit dem, was du gemessen hast.
-
Eine Maschine liest: „Der Apfel schmeckt süß. Die Birne schmeckt süß. Der Apfel hängt am Baum. Die Birne hängt am Baum. Der Apfel ist rot." Welche zwei Wörter sind für sie am ähnlichsten?
- a) Apfel und rot
- b) Apfel und Birne
- c) Apfel und Baum
- „Hund" hat die Nachbarwörter bellt, frisst, schläft, Korb, Garten. „Fuchs" hat die Nachbarwörter jagt, frisst, schläft, Wald, Garten. Wie viele Nachbarwörter haben beide gemeinsam?
-
Ein Sprachmodell hat aus Texten gelernt, in denen Pilotinnen fast nie vorkommen, Piloten aber oft. Was ist zu erwarten?
- a) Es verbindet das Fliegen eher mit Männern, weil sein Text es so zeigt
- b) Nichts — das Modell weiß, dass auch Frauen fliegen
- c) Das Modell gleicht so etwas von selbst aus
- Nach „mag" folgte im Text 3-mal „Pizza", 1-mal „Nudeln" und 1-mal „Kuchen". Jetzt kommen vier Sätze dazu, in denen jemand Kuchen mag. Wie oft steht „Kuchen" danach in der Zähltabelle?
-
Ein Chatbot nennt dir auf Nachfrage ein Buch mit Titel, Autorin und Erscheinungsjahr. Es klingt überzeugend, aber das Buch gibt es nicht. Wie passt das zum zweiten Labor?
- a) Gar nicht — das ist ein Programmierfehler
- b) Er wollte dich täuschen
- c) Er setzt zusammen, was wahrscheinlich folgt; ob es stimmt, prüft er nicht
-
Du brauchst für ein Referat eine Jahreszahl und fragst einen Chatbot. Was folgt aus beiden Laboren?
- a) Die Zahl an einer zweiten, verlässlichen Quelle prüfen
- b) Noch einmal fragen — kommt dieselbe Zahl, stimmt sie
- c) Vertrauen, wenn die Antwort sicher formuliert ist