Fachbereiche
Lernziele / Kompetenzen
Die Lernenden …
- … identifizieren im generierten Bild wahrgenommene Elemente (Formen, Farben, Kompositionen etc.).
- … erkennen grundlegende Mechanismen der KI-Bildgenerierung anhand bereits bekannter Konzepte (Datenbank, überwachtes Lernen, Word-Bild-Zusammenhang).
Kurzbeschrieb
«Quick, Draw!» ist ein Browserspiel, bei dem Spieler*innen innerhalb von 19 Sekunden einen zufälligen Begriff skizzieren, während eine Künstliche Intelligenz versucht, die Zeichnung zu erkennen. Das Spiel, das auch zu Forschungszwecken dient, veranschaulicht, wie ein neuronales Netzwerk Dinge erkennen kann und bietet eine öffentliche Datenbank der bisherigen Zeichnungen. Spannend ist die Diskussion, welche Gemeinsamkeiten die Skizzen aufweisen, und was dazu führt, dass die Objekte für die KI und die Lernenden erkennbar sind.
Auftrag an die Lernenden
Möglicher Ablauf des Spiels
- Kurze Demonstration von «Quick, Draw!», z.B. im Plenum.
- Wechsel zu einem bekannten analogen Rate-Zeichnen-Partyspiel wie «Pictionary» (im Plenum oder kleineren Gruppen). Dabei können die Limitationen von „Quick, Draw“ eingebaut werden, um einen Rahmen zu setzen:
- Den Lernenden wird vorab die Liste der möglichen Motive gezeigt — ggf. in gedruckter Form. Die zu zeichnenden Begriffe werden idealerweise ebenfalls aus dieser Liste gewählt. (Die gesamte Liste findet sich auf der „Quick, Draw“-Seite.)
- Eine Stoppuhr ist hilfreich: Wurde der Begriff in 19 Sekunden geraten? Falls nicht, wie lange dauert es, bis der Begriff erraten wird? (Evtl. sollte die Fragerunde nach einer Minute abgebrochen werden, da die KI ebenfalls „nicht erfolgreich“ sein kann.)
- Nun können die Lernenden selbst mit „Quick, Draw!“ spielen. (Im Plenum oder in Kleingruppen.)
- Abgeschlossen wird mit einer Diskussionsrunde: Wer war schneller, die KI oder die Mitschüler_innen? Wie fühlt es sich beim Spielen an, wenn Menschen raten? Wie wurde mit ihnen kommuniziert? (Nur per Bild oder wurde auch gesprochen?) Wie fühlt es sich an, wenn eine KI versucht, die Zeichnung zu erkennen? Gibt es Unterschiede? Warum ist die KI so schnell?
Ideen zur Thematisierung der Datenbank
- Alle Lernenden zeichnen eine Skizze zum gleichen Begriff. Anschliessend wird verglichen, welche Elemente in jeder Zeichnung vorkommen und welche sich unterscheiden.
- In der Datenbank von «Quick, Draw» ein Objekt wählen und die unzähligen Skizzen zum selben Objekt betrachten.
- Frage: Welche Elemente stechen hervor, damit das Objekt erkannt werden kann? Welche Elemente sind für das künstliche neuronale Netzwerk relevant, damit es lernt, die Skizze möglichst schnell zu erkennen?
Weitere Hinweise
Hinweis auf Tool(s)
Für diese Aufgabe ist ein Computer mit Internetzugang und Maus / Stylus erforderlich. «Quick, Draw!» kann kostenlos und ohne Anmeldung genutzt werden.
Anschlussmöglichkeiten Schwerpunkt „Wie funktioniert KI?“
Folgende Lernziele aus dem IdeenSet-Schwerpunkt „Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?“ können verknüpft werden:
- Die Lernenden kennen unterschiedliche Arten des maschinellen Lernens und können diese voneinander abgrenzen: Unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen. (Baustein 2)
- Die Lernenden verstehen, dass generative KI keine „magische“ Technologie ist, sondern eine Anwendungsform der ihnen bekannten Konzepte maschinellen Lernens. (Baustein 3)
- Die Lernenden verknüpfen ihr Wissen zu maschinellem Lernen mit der Funktionsweise von generativer Bild- und Text-KI und lernen diese als komplexe „Mustererkennung-Systeme“ kennen. (Baustein 3)