Ältere Papers des Jahres 2024

Für den schnellen Überblick: Die Basiselemente der Künstlichen Intelligenz - Technische Simulation des menschlichen Gehirns - Große Sprachmodelle mit Big Data und Big Money - Aufwendiges Training - Superleistungen und Leistungsgrenzen - Stand der Technik

Die Funktionsweise der derzeit (Herbst 2024) erfolgreichsten Trainingsmehtode für allgemeine generative KI-Systeme

OpenAIs ChatGPT 4.o über Mustafa Suleymans Buch „The Coming Wave“, Zusammenfassung des Chatbots in maximal 500 Worten. Wie nicht anders zu erwarten sachlich und freundlich.

Auseinandersetzung mit der Frage, ob Maschinen Bewusstsein erlangen können. Die erste Stufe dieses schwierigen Weges sind Maschinen mit autonomer Wahrnehmung. Wie es danach weitergehen kann, wird nicht nur die Technik beschäftigen.

Eine Gebrauchsanleitung für die Hightec-Platzhirsche um aus dem Tal unvermeidlicher Depressionen schnell wieder herauszukommen.

Die leidige Frage, ob Künstliche Intelligenz kreativ sein kann. Kommt darauf an, was man unter Kreativität versteht...

Was wir bisher über unser Gedächtnis, das Erinnern und Vergessen wissen, was wir noch nicht wissen und was wir nur erahnen ...

Warum Computer Gefühle und Empathie nur simulieren, aber nicht empfinden können. Welche Einsatzfelder sich trotzdem auftun und welche Gefahren damit verbunden sind.

Wahrnehmung und Gedächtnis der großen Sprachmodelle und Neuronaler Netze

Zeit für die mentale Beerdigung einer gescheiterten Unternehmensphilosophie: Zwang von außen statt Motiviertheit von innen, Vereinzelung statt Zusammenarbeit, verordnetes Leben im Hamsterrad sinnloser Arbeitsintensivierung.

Was wir unter Intelligenz verstehen können und was man von künstlicher Intelligenz erwartet kann.

Der Ulmer Psychiatrie-Professor Dr. Manfred Spitzer zu den psychologischen Folgen der Digitalisierung.

Microsofts Versprechen: Integration Künstlicher Intelligenz in die komplette Office-Software. Aspekte für die Gestaltung von Pilotversuchen: Zielsetzung, Auswahl von Bereichen und Mitarbeitenden, Bewertung der Technik, Organisation eines Erfahrungsaustauschs, Aufmerksamkeit für längerfristige Folgen.

Was macht der vermehrte Einsatz Künstlicher Intelligenz mit unserem Geist?

Die Quellen der Verzerrungen: Auswahl der Trainingsdaten, Algorithmen und Filterprogramme, Gefahren für Manipulation. Perspektiven der Entwicklung: Diversitätsverlust, Aufblähung und Kommerzialisierung, Bevorzugung von Alarmismus.

KI-Systeme ermöglichen eine bis schier ins Unermessliche gesteigerte Überwachungseignung. Dringende Notwendigkeit der Regulierung.

Für alle, die sich einen fundierteren Überblick über das weite Feld der Künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, ohne sich allzu tief in technischen Details zu verlieren: die Entstehungsgeschichte und das ehrgeizige Projekt, eine Maschine zu bauen, die wie das menschliche Gehirn funktioniert. Maschinelles Lernen, die Large Language Models und die Neuronalen Netze, ihre Anwendungen, die Entwicklungsperspektiven, Chancen und Risiken, Auswirkungen auf die Arbeit und Erfordernisse für die Firmen.

Eine Auflistung wichtiger Datensammlungen, die für das Training von Large Language Models benutzt werden. Wenig Transparenz bei den Anbietern.

Grundsätze für das gute Fragen an die Chatbots - und Plädoyer für den Erwerb von Kompetenz für den Umgang mit den Tools.

Details zum Training der Large Language Models und gebräuchliche Methoden, um sie auf aktuellem Stand zu halten. Die verschiedenen Stufen des Trainings und die Trainingsrisiken.

Auseinandersetzung mit der Frage, ob man Maschinen ein Bewusstsein zusprechen kann anhand eines Beispiels. Kann man von einem maschinellen Bewusstsein reden, auch wenn die betroffenen Systeme selber davon keine Ahnung haben? Was meinen Bard/Gemini und ChatGPT dazu?

„Attention Is All You Need“ ist der Titel des 2017 veröffentlichten Papers von Google-Mitarbeitern. Es begründet die Architektur der heue vorherrschenden Large Language Models. Dieses Arbeitspapier schildert Schritt für Schritt, wie ein solches Programm von der Benutzeranfrage zu seinem Ergebnis kommt.

Was versteht die Künstliche Intelligenz? Die Frage nach Intelligenz und Verstehen, ob und wie das sich technisch umsetzen lässt. Kann man Semantik technisch abbilden? Der zaghafte Versuch für ein paar Antworten.

Keine Beteiligung am großen KI-Hype, Konzentration darauf, alles auf dem Gerät abzuwickeln.

Wie begründet ist die Angst vor einer Superintelligenz, über die die Menschheit die Kontrolle verloren hat?

Wie sich ein Chatbot schwer tut mit einer ehrlichen Antwort auf eine komplizierte Frage.