Künstliche Intelligenz

Seit ChatGPT ist die IT-Szene in einer bisher nicht bekannten Bewegung. Keine Softwarefirma, die ihre Produkte nicht als mit Künstlicher Intelligenz gespickt anpreist. Euphorische Zukunftsvisionen und Katastrophenberichte, alles bunt gemischt. Hier finden Sie Überblick und wichgtige Details.

Grundsätzliches zum Verständnis von Künstlicher Intelligenz

Der folgende Beitrag ist eine ausführliche Einführung in das Thema: Die Dinge, die wissenswert sind, wenn man Entscheidungen über die Einführung oder den Umgang mit der Technik zu treffen hat.

18.2.2024
Intro Künstliche Intelligenz
Für alle, die sich einen schnellen, aber fundierteren Überblick über das weite Feld der Künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, ohne sich in technischen Details zu verlieren: die Entstehungsgeschichte und das ehrgeizige Projekt, eine Maschine zu bauen, die wie das menschliche Gehirm 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.

Die Diskussion um die angeblich bevorstehende Superintelligenz will nicht verstummen. Vor diesem Hintergrund kann es nicht schaden, grundsätzlich darüber nachzudenken, was Menschen von Maschinen unterscheidet - förderlich für eine realistische Einschätzung über die Grenzen der KI-Technik.

2.2.2024
Verstehen und Bedeutung
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.
23.2.2024
Mentale Folgen
Was macht der vermehrte Einsatz Künstlicher Intelligenz mit unserem Geist?

 

Was KI-Systeme können, muss ihnen in umfangreichen und aufwendigen Trainings beigebracht werden. Ein kurzer Überblick über die dabei angeweneten Verfahren:

6.2.2024
Training
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.

 

 

 

Themen am Rande

4.1.2024
Der Machtkampf
Wildwest in der KI-Branche. Sam Altman nach Rauswurf wieder Chef bei OpenAI. Business sticht Gemeinwohl.
2.1.2024
VerfrühtesLob
Der Verordnungsentwurf der Europäischen Kommission zur Regulierung Künstlicher Intelligenz. Vage Versprechen, wenig konkrete Aussagen, bürokratische Verfahren. Abwarten, was daraus wird. Wir bleiben dran.

 

 

Weitere Dokumente

 

21.2.2024
Bias
Vorurteile und heimliche Wertsetzungen in den Daten. Die Quellen der Verzerrungen. Perspektiven der Entwicklung.
19.2.2024
Abgründe
KI-Systeme ermöglichen eine ins schier Unermessliche gesteigerte Überwachungseignung. Dringende Notwendigkeit der Regulierung.
14.2.2024
Die großen Datentöpfe
Eine Auflistung wichtiger Datensammlungen, die für das Training von Large Language Models benutzt werden. Wenig Transparenz bei den Anbietern.
12.2.2024
Prompt Engineering
Grundsätze für das gute Fragen an die Chatbots - und Plädoyer für den Erwerb von Kompetenz für den Umgang mit den Tools.
4.2.2024
Maschinenbewusstsein - Ein Beispiel
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?
1.2.2024
Apple 2024: Zurückhaltung statt Getöse
Keine Beteiligung am großen KI-Hype, Konzentration darauf, alles auf dem Gerät abzuwickeln.
1.2.2024
Superintelligenz
Wie begründet ist die Angst vor einer Superintelligenz, über die die Menschheit die Kontrolle verloren hat?
1.11.2023
Goethes Zauberlehrling
Goethes Zauberlehrling aus der Sicht einer in Lebensgefahr geratenen Maus.
8.7.2023
Stimmungsanalyse
Sentimentanalyse: eine kritische Anwendung. Einsatzbereiche. Analyse von Emotionen und Stimmungen durch spezielle Programme auf der Basis von maschinellem Lernen. Digitalisierung von HR-Prozessen.
1.7.2022
Guidelines für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz
Szenarien sinnvoller Anwendungen. Kontrollierbare Pilotprojekte. Kritische Anwendungen mit empfohlener Einsatzbegrenzung: Übermäßige Benutzerkontrolle, Gesichts- und Spracherkennung, Sntimentanalyse und affektives Computing, Mustererkennungsfunktionen, Beurteilung und Scoring-Listen. Plädoyer gegen das Leitbild des Betreuten Arbeitens.