Data Science Grundlagen | AS Digital Marketing

1. KI denkt nicht – sie zählt Muster

Kennst du das? Du fragst ChatGPT etwas Einfaches und bekommst eine Antwort, die klingt wie aus dem Lehrbuch – aber irgendwie seelenlos.

Oder schlimmer: Die KI erfindet plötzlich Fakten, die es gar nicht gibt.

Warum? Weil KI nicht denkt wie ein Mensch. Sie berechnet, welches Wort als Nächstes am wahrscheinlichsten passt. Genau wie ein Würfelwurf.

                        Dein Ziel: In 5 Minuten verstehst du, warum KI manchmal brillant ist und manchmal Unsinn erzählt – und was du dagegen tun kannst.
                    

Klicke auf „Würfeln“, um den ersten Einzelfall zu erzeugen.

2. Vom Einzelfall zum Merkmal

Ein einzelnes Paar, zum Beispiel (3,4), ist für eine KI erst einmal nur eine Beobachtung.

Erst wenn wir daraus etwas Nützliches ableiten, entsteht das Merkmal – Fachleute sagen „Feature“ dazu. Hier ist das Merkmal die Summe: 3 + 4 = 7.

Aus zwei Rohwerten wird eine einzige, besser nutzbare Information.

3. Zwei Würfel, 36 Möglichkeiten

Zwei faire Würfel ergeben nicht „irgendetwas“, sondern genau 36 Möglichkeiten.

Hier siehst du, wie aus vielen Beobachtungen ein Musterraum wird. Das ist die Grundlage für Muster erkennen.

                        Jede Zelle zeigt eine mögliche Beobachtung. Im Inhalt steckt schon das Merkmal: die Summe.
                    

4. Was glaubst DU?

Bevor wir das große Muster sichtbar machen: Welche Würfelsumme tippst du als häufigste?

Dein Tipp ist schon eine kleine Form von Vorhersagen. Erst danach schauen wir, was die Beobachtungen wirklich zeigen.

Gib zuerst deine Wette ab. Danach darfst du weiter.

5. Training: Muster werden sichtbar

Jetzt beginnt das eigentliche Training. Viele einzelne Beobachtungen ergeben zusammen ein stabiles Muster.

Beobachte gleich im Balkendiagramm, wie sich aus Zufall eine typische Form herausschält.

                        Wichtig: Klicke jetzt auf „Auto-Modus“. Das entspricht Training mit vielen Beispielen.
                    

6. Das nächste Wort vorhersagen

Jetzt übertragen wir das Muster auf Sprache. Die KI nutzt das Gelernte, um das nächste Wort vorzuschlagen.

"Das Wetter ist _______"

Statt einer Zahl gibt die KI jetzt eine Einordnung aus:

"schön": häufige Summen (6, 7, 8)
"wechselhaft": mittlere Summen (4, 5, 9, 10)
"lila": seltene Summen (2, 3, 11, 12)

Das ist keine sichere Wahrheit, sondern eine gewichtete Vermutung.

⚠️ Was passiert, wenn eine „2" fällt?

Dann sagt die KI: „Das Wetter ist lila." Das macht keinen Sinn – aber es hatte eine winzige Restwahrscheinlichkeit. In der KI-Welt nennt man das eine Halluzination. Die KI lügt nicht absichtlich. Sie hat einfach einen statistischen Ausreißer erwischt.

7. Selbsttest

Jetzt prüfst du, ob du das Muster verstanden hast: Warum 7 so stark ist, was Halluzinationen sind und wie gutes Prompting hilft.

Du bekommst sofort grüne oder rote Rückmeldung.

8. Dein Werkzeug: Die Würfel zinken

Du hast gesehen: Aus fairem Zufall entstehen Muster. Eine KI nutzt diese Muster, um das nächste Wort zu „würfeln".

Dein Hebel als Nutzer: Durch deinen Prompt bestimmst du, welche Würfel die KI benutzt.

Standard-Prompt = faire Würfel → langweiliger Durchschnittstext
Präziser Prompt (Rolle + Kontext + Ziel) = gezinkte Würfel → genau die Antwort, die du brauchst
Noch präziser (+ Formatvorgabe + Gegencheck) = Halluzinationen werden seltener, weil du den Spielraum für Ausreißer verkleinerst

Gutes Prompting heißt also: Du verschiebst die Wahrscheinlichkeiten zu deinen Gunsten.

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⬜ -

🟥 -

Summe: -

Hilfe

36 Kombinationen

Inhalt = Summe

Rot (1-6)

Weiß (1-6)

Häufigkeit der Summen

Glockenkurve (Wissen)

"lila" 0%

"wechselhaft" 0%

"schön" 0%