AI interdisziplinär - Gesellschaftliche Wirkzusammenhänge der KI Von A wie Autonomieverlust bis Z wie Zukunftstechnologie: Was sind Möglichkeiten und Grenzen von KI-Anwendungen und wie wirken diese Technologien in der Gesellschaft?

Computer Vision, Natural Language Processing, Reinforcement Learning, Deep-Learning: Künstliche Intelligenz durchdringt unseren Alltag. Sie verändert, wie wir die Welt begreifen und Probleme lösen. Sie ist aber auch eine schwer zu durchdringende Blackbox. Wie sie verstehen und sinnvoll nutzen?

In der Übersicht

Im Zusammenspiel von Informatik und Sozialwissenschaften wirft das Blockmodul einen interdisziplinären Blick auf die mathematisch-statistische Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz in ihren vielfältigen Anwendungsfeldern und diskutiert deren gesellschaftliche Auswirkungen.
Ziel ist es, die Teilnehmenden aus verschiedenen Disziplinen zum informierten und reflektierten Umgang mit dem Zukunftsthema KI zu befähigen, damit sie die geeigneten Tools in ihrem Arbeitsumfeld und Alltag nutzen können.

Mehr Informationen

Im Sinne des Blended Learning werden über Wissensvermittlung (vormittags) sowie über Vertiefungen in Form von Diskussionen, praktischen Übungen im Lab, Detektivarbeiten (nachmittags) folgende Themen behandelt:
• Entwicklungs- und Kulturgeschichte von KI: Was fasziniert an KI und welche Erwartungen sind an sie gekoppelt?
• KI-Modelle und Hauptanwendungsfelder: Was sind gegenwärtige Modelle (Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning) und deren Anwendungsgebiete?
• Kann KI schöpferisch sein und die Künstler:innen ersetzen? 
o Ein Beispiel dafür, wie KI aus bestehenden Bildern ein neues Bild kreieren kann
o Chat GPT als Buchautor?
• Gesellschaftliche Wirkzusammenhänge: Wie fliessen gesellschaftliche Normen und Vorstellungen in die KI und wie wirken Algorithmen in die Gesellschaft zurück? 
• Wozu KI-Anwendungen umsetzten? (Sinnvolle und problematische KI-Anwendungen)
• Ausblick: Welche Dynamiken und Entwicklungstendenzen gibt es?
• Skills: Welche menschlichen Fähigkeiten sind in Zukunft gefragt und müssen heute gefördert werden?

 

Facts

Semester

Findet im Herbstsemester statt. Nächster Start: Herbstsemester 2023

Anmeldeschluss

17. September 2023

Unterrichtssprache
  • Deutsch
  • Englisch
Zeitmodell

Blockwoche
12.02.2024 – 16.02.2024

ECTS/Anerkennung

Siehe Übersichtsliste: ISA-Programm / ECTS-Punkte

Anbieter
Informatik
Leistungsnachweis

Praktische Übungen und Präsentation mit kommentiertem Lernreport.

Modulleitung
Dozent/in
Dozent/in (extern)

 

Teilnahmeberechtigung

Teilnahmeberechtigt sind alle immatrikulierten Studierenden der Hochschule Luzern, der Universität Luzern sowie der Pädagogischen Hochschule Luzern.

Eingangskompetenzen

Grosses Interesse an Innovationen, Bereitschaft zur Diskussion von komplexen interdisziplinären Fragestellungen.

Zielkompetenzen

Erwerb von Kenntnissen zur grundsätzlichen Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von KI/ML, Deep Learning-Technologien sowie zu den damit zusammenhängenden gesellschaftlichen Herausforderungen.

Lehr- und Lernmethoden

Übungen, Referate, Diskussionen, praktische Übungen im Lab, Detektivarbeiten, Literatur (Selbststudium)

Lehrmittel

Film, Video, Blogs und Literatur:
- Airoldi, Massimo (2022): Machine Habitus: Towards a Sociology of Algorithms 
- Dreyfus, Hubert (1972): What Computers Can`t Do.
- Goodfellow (2016): Deep Learning 
- Hong, Sun-Ha (2020): Technologies of Speculation: The Limits of Knowledge in a Data-Driven Society 
- Kurzweil, Ray (2005): Singularity 
- Nassehi, Armin (2019): Muster: Theorie der digitalen Gesellschaft 
- Ruh, Nicolai (2023 forthcoming): the (Dis-) Entanglement of Knowledge and Experience in a Datafied Life-World 
- Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Pearson Series 
- Sarah Spiekermann, Digitale Ethik, Ein Wertsystem für das 21. Jahrhundert, DROEME

 
Programmart
ISA Modul
Durchführungsort

Rotkreuz

Teilnehmerzahl

Begrenzt auf 30