Seit Anfang des Jahres ist künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr nur ein Thema von wenigen, sondern in aller Munde. Fast alle Medien berichten darüber und die breite Öffentlichkeit spricht darüber. Hoffnungen, Ängste und Albernheiten werden ausgetauscht. Keine KI-gestützte Plattform ist jemals so schnell gewachsen. ChatGPT ist jedoch noch lange nicht am Ende der Reihe — es ist vielmehr der Startschuss für eine schnelle Entwicklung. Es zeigt, dass KI bereits ein integraler Bestandteil der Gegenwart ist.
In Zukunft werden wir mit der Realisierung bisher utopischer Zukunftsvisionen konfrontiert sein — mit allen Vor- und Nachteilen. Die Gesellschaft steht vor einem gewaltigen Umbruch, Regeln müssen neu definiert und Zugeständnisse an Innovationen gemacht werden.
Seit Anfang des Jahres ist künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr nur ein Thema von wenigen, sondern in aller Munde. Fast alle Medien berichten darüber und die breite Öffentlichkeit spricht darüber. Hoffnungen, Ängste und Albernheiten werden ausgetauscht. Keine KI-gestützte Plattform ist jemals so schnell gewachsen. ChatGPT ist jedoch noch lange nicht am Ende der Reihe — es ist vielmehr der Startschuss für eine schnelle Entwicklung. Es zeigt, dass KI bereits ein integraler Bestandteil der Gegenwart ist.
In Zukunft werden wir mit der Realisierung bisher utopischer Zukunftsvisionen konfrontiert sein — mit allen Vor- und Nachteilen. Die Gesellschaft steht vor einem gewaltigen Umbruch, Regeln müssen neu definiert und Zugeständnisse an Innovationen gemacht werden.
Seit Anfang des Jahres ist künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr nur ein Thema von wenigen, sondern in aller Munde. Fast alle Medien berichten darüber und die breite Öffentlichkeit spricht darüber. Hoffnungen, Ängste und Albernheiten werden ausgetauscht. Keine KI-gestützte Plattform ist jemals so schnell gewachsen. ChatGPT ist jedoch noch lange nicht am Ende der Reihe — es ist vielmehr der Startschuss für eine schnelle Entwicklung. Es zeigt, dass KI bereits ein integraler Bestandteil der Gegenwart ist.
In Zukunft werden wir mit der Realisierung bisher utopischer Zukunftsvisionen konfrontiert sein — mit allen Vor- und Nachteilen. Die Gesellschaft steht vor einem gewaltigen Umbruch, Regeln müssen neu definiert und Zugeständnisse an Innovationen gemacht werden.
Die ursprüngliche Idee war immer, Maschinen in die Lage zu versetzen, uns mithilfe menschenähnlicher Intelligenz Aufgaben abzunehmen. KI soll Menschen bei zeitaufwändigen, datenreichen und auch umständlichen Prozessen unterstützen und so Zeit, Ressourcen und Fehler reduzieren. Der Wunsch der Menschheit, sich die Arbeit zu erleichtern und so mehr Ressourcen für die weitere Entwicklung zu schaffen, reicht weit zurück. Angefangen bei den primitivsten Werkzeugen über Rechenschieber bis hin zu maschinenähnlichen Erfindungen. Den Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit den 1950er Jahren, und in den letzten Jahrzehnten hat er sich schneller und umfangreicher entwickelt als je zuvor, doch seine Ursprünge reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück.1837 präsentierte Charles Babbages einen der ersten und wohl bekanntesten Versuche, menschliche Intelligenz zu simulieren. Die Analytical Engine war ein mechanischer Allzweckcomputer, der komplexe mathematische Operationen ausführen konnte. In den 1950er Jahren wurde das moderne Konzept der KI angegangen. Der Wissenschaftler Alan Turing entwickelte den sogenannten Turing-Test, einen Maßstab zur Bestimmung der Intelligenz von Computern. Der Test bestand darin, dass ein Richter anhand eines ihm vorgestellten Gesprächs entschied, was Computer und was Mensch war. Konnte der Richter nicht unterscheiden oder falsch zuordnen, wurde der Computer als intelligent eingestuft. Ab den 1960er Jahren gab es einen „KI-Winter“; eine Zeit, in der die Begeisterung für die Forschung auf diesem Gebiet nachließ und keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet wurden. Zu dieser Zeit beschränkte man sich darauf, bestimmte Algorithmen für einzelne Funktionen zu verwenden; diese waren statisch, aber zuverlässig. Erst dank bemerkenswerter und immer noch beliebter Erfolge durch die Entwicklung von Computerschachprogrammen wie IBM Deep Blue, Sprachassistenten, insbesondere Siri und Alexa, und autonomes Fahren gewann das Thema wieder an Popularität. Die technischen Durchbrüche und das soziale Interesse beflügelten auch die Forschung. Jetzt erfreut sich KI dank ChatGPT erneut großer Aufmerksamkeit. ChatGPT treibt die Entwicklung von Anwendungen voran, die darauf basieren oder von ihr inspiriert sind.
Die ursprüngliche Idee war immer, Maschinen in die Lage zu versetzen, uns mithilfe menschenähnlicher Intelligenz Aufgaben abzunehmen. KI soll Menschen bei zeitaufwändigen, datenreichen und auch umständlichen Prozessen unterstützen und so Zeit, Ressourcen und Fehler reduzieren. Der Wunsch der Menschheit, sich die Arbeit zu erleichtern und so mehr Ressourcen für die weitere Entwicklung zu schaffen, reicht weit zurück. Angefangen bei den primitivsten Werkzeugen über Rechenschieber bis hin zu maschinenähnlichen Erfindungen. Den Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit den 1950er Jahren, und in den letzten Jahrzehnten hat er sich schneller und umfangreicher entwickelt als je zuvor, doch seine Ursprünge reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück.1837 präsentierte Charles Babbages einen der ersten und wohl bekanntesten Versuche, menschliche Intelligenz zu simulieren. Die Analytical Engine war ein mechanischer Allzweckcomputer, der komplexe mathematische Operationen ausführen konnte. In den 1950er Jahren wurde das moderne Konzept der KI angegangen. Der Wissenschaftler Alan Turing entwickelte den sogenannten Turing-Test, einen Maßstab zur Bestimmung der Intelligenz von Computern. Der Test bestand darin, dass ein Richter anhand eines ihm vorgestellten Gesprächs entschied, was Computer und was Mensch war. Konnte der Richter nicht unterscheiden oder falsch zuordnen, wurde der Computer als intelligent eingestuft. Ab den 1960er Jahren gab es einen „KI-Winter“; eine Zeit, in der die Begeisterung für die Forschung auf diesem Gebiet nachließ und keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet wurden. Zu dieser Zeit beschränkte man sich darauf, bestimmte Algorithmen für einzelne Funktionen zu verwenden; diese waren statisch, aber zuverlässig. Erst dank bemerkenswerter und immer noch beliebter Erfolge durch die Entwicklung von Computerschachprogrammen wie IBM Deep Blue, Sprachassistenten, insbesondere Siri und Alexa, und autonomes Fahren gewann das Thema wieder an Popularität. Die technischen Durchbrüche und das soziale Interesse beflügelten auch die Forschung. Jetzt erfreut sich KI dank ChatGPT erneut großer Aufmerksamkeit. ChatGPT treibt die Entwicklung von Anwendungen voran, die darauf basieren oder von ihr inspiriert sind.
Die ursprüngliche Idee war immer, Maschinen in die Lage zu versetzen, uns mithilfe menschenähnlicher Intelligenz Aufgaben abzunehmen. KI soll Menschen bei zeitaufwändigen, datenreichen und auch umständlichen Prozessen unterstützen und so Zeit, Ressourcen und Fehler reduzieren. Der Wunsch der Menschheit, sich die Arbeit zu erleichtern und so mehr Ressourcen für die weitere Entwicklung zu schaffen, reicht weit zurück. Angefangen bei den primitivsten Werkzeugen über Rechenschieber bis hin zu maschinenähnlichen Erfindungen. Den Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit den 1950er Jahren, und in den letzten Jahrzehnten hat er sich schneller und umfangreicher entwickelt als je zuvor, doch seine Ursprünge reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück.1837 präsentierte Charles Babbages einen der ersten und wohl bekanntesten Versuche, menschliche Intelligenz zu simulieren. Die Analytical Engine war ein mechanischer Allzweckcomputer, der komplexe mathematische Operationen ausführen konnte. In den 1950er Jahren wurde das moderne Konzept der KI angegangen. Der Wissenschaftler Alan Turing entwickelte den sogenannten Turing-Test, einen Maßstab zur Bestimmung der Intelligenz von Computern. Der Test bestand darin, dass ein Richter anhand eines ihm vorgestellten Gesprächs entschied, was Computer und was Mensch war. Konnte der Richter nicht unterscheiden oder falsch zuordnen, wurde der Computer als intelligent eingestuft. Ab den 1960er Jahren gab es einen „KI-Winter“; eine Zeit, in der die Begeisterung für die Forschung auf diesem Gebiet nachließ und keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet wurden. Zu dieser Zeit beschränkte man sich darauf, bestimmte Algorithmen für einzelne Funktionen zu verwenden; diese waren statisch, aber zuverlässig. Erst dank bemerkenswerter und immer noch beliebter Erfolge durch die Entwicklung von Computerschachprogrammen wie IBM Deep Blue, Sprachassistenten, insbesondere Siri und Alexa, und autonomes Fahren gewann das Thema wieder an Popularität. Die technischen Durchbrüche und das soziale Interesse beflügelten auch die Forschung. Jetzt erfreut sich KI dank ChatGPT erneut großer Aufmerksamkeit. ChatGPT treibt die Entwicklung von Anwendungen voran, die darauf basieren oder von ihr inspiriert sind.
Die ursprüngliche Idee war immer, Maschinen in die Lage zu versetzen, uns mithilfe menschenähnlicher Intelligenz Aufgaben abzunehmen. KI soll Menschen bei zeitaufwändigen, datenreichen und auch umständlichen Prozessen unterstützen und so Zeit, Ressourcen und Fehler reduzieren. Der Wunsch der Menschheit, sich die Arbeit zu erleichtern und so mehr Ressourcen für die weitere Entwicklung zu schaffen, reicht weit zurück. Angefangen bei den primitivsten Werkzeugen über Rechenschieber bis hin zu maschinenähnlichen Erfindungen. Den Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit den 1950er Jahren, und in den letzten Jahrzehnten hat er sich schneller und umfangreicher entwickelt als je zuvor, doch seine Ursprünge reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück.1837 präsentierte Charles Babbages einen der ersten und wohl bekanntesten Versuche, menschliche Intelligenz zu simulieren. Die Analytical Engine war ein mechanischer Allzweckcomputer, der komplexe mathematische Operationen ausführen konnte. In den 1950er Jahren wurde das moderne Konzept der KI angegangen. Der Wissenschaftler Alan Turing entwickelte den sogenannten Turing-Test, einen Maßstab zur Bestimmung der Intelligenz von Computern. Der Test bestand darin, dass ein Richter anhand eines ihm vorgestellten Gesprächs entschied, was Computer und was Mensch war. Konnte der Richter nicht unterscheiden oder falsch zuordnen, wurde der Computer als intelligent eingestuft. Ab den 1960er Jahren gab es einen „KI-Winter“; eine Zeit, in der die Begeisterung für die Forschung auf diesem Gebiet nachließ und keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet wurden. Zu dieser Zeit beschränkte man sich darauf, bestimmte Algorithmen für einzelne Funktionen zu verwenden; diese waren statisch, aber zuverlässig. Erst dank bemerkenswerter und immer noch beliebter Erfolge durch die Entwicklung von Computerschachprogrammen wie IBM Deep Blue, Sprachassistenten, insbesondere Siri und Alexa, und autonomes Fahren gewann das Thema wieder an Popularität. Die technischen Durchbrüche und das soziale Interesse beflügelten auch die Forschung. Jetzt erfreut sich KI dank ChatGPT erneut großer Aufmerksamkeit. ChatGPT treibt die Entwicklung von Anwendungen voran, die darauf basieren oder von ihr inspiriert sind.
Die ursprüngliche Idee war immer, Maschinen in die Lage zu versetzen, uns mithilfe menschenähnlicher Intelligenz Aufgaben abzunehmen. KI soll Menschen bei zeitaufwändigen, datenreichen und auch umständlichen Prozessen unterstützen und so Zeit, Ressourcen und Fehler reduzieren. Der Wunsch der Menschheit, sich die Arbeit zu erleichtern und so mehr Ressourcen für die weitere Entwicklung zu schaffen, reicht weit zurück. Angefangen bei den primitivsten Werkzeugen über Rechenschieber bis hin zu maschinenähnlichen Erfindungen. Den Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit den 1950er Jahren, und in den letzten Jahrzehnten hat er sich schneller und umfangreicher entwickelt als je zuvor, doch seine Ursprünge reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück.1837 präsentierte Charles Babbages einen der ersten und wohl bekanntesten Versuche, menschliche Intelligenz zu simulieren. Die Analytical Engine war ein mechanischer Allzweckcomputer, der komplexe mathematische Operationen ausführen konnte. In den 1950er Jahren wurde das moderne Konzept der KI angegangen. Der Wissenschaftler Alan Turing entwickelte den sogenannten Turing-Test, einen Maßstab zur Bestimmung der Intelligenz von Computern. Der Test bestand darin, dass ein Richter anhand eines ihm vorgestellten Gesprächs entschied, was Computer und was Mensch war. Konnte der Richter nicht unterscheiden oder falsch zuordnen, wurde der Computer als intelligent eingestuft. Ab den 1960er Jahren gab es einen „KI-Winter“; eine Zeit, in der die Begeisterung für die Forschung auf diesem Gebiet nachließ und keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet wurden. Zu dieser Zeit beschränkte man sich darauf, bestimmte Algorithmen für einzelne Funktionen zu verwenden; diese waren statisch, aber zuverlässig. Erst dank bemerkenswerter und immer noch beliebter Erfolge durch die Entwicklung von Computerschachprogrammen wie IBM Deep Blue, Sprachassistenten, insbesondere Siri und Alexa, und autonomes Fahren gewann das Thema wieder an Popularität. Die technischen Durchbrüche und das soziale Interesse beflügelten auch die Forschung. Jetzt erfreut sich KI dank ChatGPT erneut großer Aufmerksamkeit. ChatGPT treibt die Entwicklung von Anwendungen voran, die darauf basieren oder von ihr inspiriert sind.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Am Anfang war das Wort
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde entwickelt, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mithilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dies erfordert das Verständnis und die korrekte Interpretation der Sprache und Syntax der sprechenden Person. Anstatt Werkzeuge oder Programmbefehle beherrschen zu müssen, erklären wir der Maschine in unserer Sprache, was das Ziel ist — die KI übernimmt dann die Bearbeitung und Umsetzung.
Large Language Models (LLM) sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren und sind in der Lage, Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Textzusammenfassung auszuführen.
Alles im Blick
Computer Vision ist die Erkennung von Objekten, Mustern und allgemeinen Merkmalen aus digitalisierten Bildern und Videos.
Darauf basiert auch Computer Vision — die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird verwendet, um Systeme zu entwickeln, die Gesichter erkennen, Objekte identifizieren und Bewegungen verfolgen können. Dieser Prozess beinhaltet die Bildanalyse und verwandte Techniken. Dabei wird versucht, aus den umfangreichen visuellen Informationen in einem Bild eine bestimmte Bedeutung oder Struktur zu ermitteln.
Eine weitere verwandte Technologie, die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt wurde, sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainiert werden, um realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen.
Vom Schüler zum Lehrer
Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit, aus den Ergebnissen früherer Dateneingaben zu lernen. Es ist die Grundlage für autonome Entwicklung und immer genauere Software. Im Gegensatz zu Menschen vergessen Maschinen gemachte Fehler nicht; tatsächlich machen sie Fehler nur einmal. Mit der Fähigkeit, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren, ist die Maschine durchweg anpassungsfähig.
Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Entwicklung ist der Einsatz von Reinforcement Learning (RL), einem Lernansatz, bei dem ein Agent Belohnungen erhält, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um sein Verhalten zu optimieren. RL wird zur Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos und Drohnen sowie in Spielen eingesetzt, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Strategien zu finden.
Neuronale Netze
Neuronale Netze ermöglichen es, komplexe Probleme mit bereits bekannten Programmen zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, in denen ein bestimmtes Problem und seine gegebene Lösung zuerst beschrieben werden müssen, werden neuronale Netze verwendet, um Informationen zu analysieren, neue Informationen zu erstellen und ihre eigene Lösung zu erstellen.
Dies kann dann als Grundlage für die weitere Entwicklung dienen. Ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen (in Form von mathematischen Modellen) besteht, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron hat eine Aufgabe, auf deren Grundlage es eingesetzt werden kann.
Insgesamt werden Maschinen in zunehmend menschlichen Aufgaben geschult, was die Leistung und Anwendbarkeit von KI-Systemen erhöht, was dazu führt, dass Maschinen immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Am Anfang war das Wort
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde entwickelt, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mithilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dies erfordert das Verständnis und die korrekte Interpretation der Sprache und Syntax der sprechenden Person. Anstatt Werkzeuge oder Programmbefehle beherrschen zu müssen, erklären wir der Maschine in unserer Sprache, was das Ziel ist — die KI übernimmt dann die Bearbeitung und Umsetzung.
Large Language Models (LLM) sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren und sind in der Lage, Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Textzusammenfassung auszuführen.
Alles im Blick
Computer Vision ist die Erkennung von Objekten, Mustern und allgemeinen Merkmalen aus digitalisierten Bildern und Videos.
Darauf basiert auch Computer Vision — die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird verwendet, um Systeme zu entwickeln, die Gesichter erkennen, Objekte identifizieren und Bewegungen verfolgen können. Dieser Prozess beinhaltet die Bildanalyse und verwandte Techniken. Dabei wird versucht, aus den umfangreichen visuellen Informationen in einem Bild eine bestimmte Bedeutung oder Struktur zu ermitteln.
Eine weitere verwandte Technologie, die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt wurde, sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainiert werden, um realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen.
Vom Schüler zum Lehrer
Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit, aus den Ergebnissen früherer Dateneingaben zu lernen. Es ist die Grundlage für autonome Entwicklung und immer genauere Software. Im Gegensatz zu Menschen vergessen Maschinen gemachte Fehler nicht; tatsächlich machen sie Fehler nur einmal. Mit der Fähigkeit, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren, ist die Maschine durchweg anpassungsfähig.
Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Entwicklung ist der Einsatz von Reinforcement Learning (RL), einem Lernansatz, bei dem ein Agent Belohnungen erhält, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um sein Verhalten zu optimieren. RL wird zur Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos und Drohnen sowie in Spielen eingesetzt, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Strategien zu finden.
Neuronale Netze
Neuronale Netze ermöglichen es, komplexe Probleme mit bereits bekannten Programmen zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, in denen ein bestimmtes Problem und seine gegebene Lösung zuerst beschrieben werden müssen, werden neuronale Netze verwendet, um Informationen zu analysieren, neue Informationen zu erstellen und ihre eigene Lösung zu erstellen.
Dies kann dann als Grundlage für die weitere Entwicklung dienen. Ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen (in Form von mathematischen Modellen) besteht, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron hat eine Aufgabe, auf deren Grundlage es eingesetzt werden kann.
Insgesamt werden Maschinen in zunehmend menschlichen Aufgaben geschult, was die Leistung und Anwendbarkeit von KI-Systemen erhöht, was dazu führt, dass Maschinen immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Am Anfang war das Wort
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde entwickelt, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mithilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dies erfordert das Verständnis und die korrekte Interpretation der Sprache und Syntax der sprechenden Person. Anstatt Werkzeuge oder Programmbefehle beherrschen zu müssen, erklären wir der Maschine in unserer Sprache, was das Ziel ist — die KI übernimmt dann die Bearbeitung und Umsetzung.
Large Language Models (LLM) sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren und sind in der Lage, Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Textzusammenfassung auszuführen.
Alles im Blick
Computer Vision ist die Erkennung von Objekten, Mustern und allgemeinen Merkmalen aus digitalisierten Bildern und Videos.
Darauf basiert auch Computer Vision — die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird verwendet, um Systeme zu entwickeln, die Gesichter erkennen, Objekte identifizieren und Bewegungen verfolgen können. Dieser Prozess beinhaltet die Bildanalyse und verwandte Techniken. Dabei wird versucht, aus den umfangreichen visuellen Informationen in einem Bild eine bestimmte Bedeutung oder Struktur zu ermitteln.
Eine weitere verwandte Technologie, die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt wurde, sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainiert werden, um realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen.
Vom Schüler zum Lehrer
Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit, aus den Ergebnissen früherer Dateneingaben zu lernen. Es ist die Grundlage für autonome Entwicklung und immer genauere Software. Im Gegensatz zu Menschen vergessen Maschinen gemachte Fehler nicht; tatsächlich machen sie Fehler nur einmal. Mit der Fähigkeit, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren, ist die Maschine durchweg anpassungsfähig.
Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Entwicklung ist der Einsatz von Reinforcement Learning (RL), einem Lernansatz, bei dem ein Agent Belohnungen erhält, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um sein Verhalten zu optimieren. RL wird zur Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos und Drohnen sowie in Spielen eingesetzt, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Strategien zu finden.
Neuronale Netze
Neuronale Netze ermöglichen es, komplexe Probleme mit bereits bekannten Programmen zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, in denen ein bestimmtes Problem und seine gegebene Lösung zuerst beschrieben werden müssen, werden neuronale Netze verwendet, um Informationen zu analysieren, neue Informationen zu erstellen und ihre eigene Lösung zu erstellen.
Dies kann dann als Grundlage für die weitere Entwicklung dienen. Ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen (in Form von mathematischen Modellen) besteht, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron hat eine Aufgabe, auf deren Grundlage es eingesetzt werden kann.
Insgesamt werden Maschinen in zunehmend menschlichen Aufgaben geschult, was die Leistung und Anwendbarkeit von KI-Systemen erhöht, was dazu führt, dass Maschinen immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Am Anfang war das Wort
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde entwickelt, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mithilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dies erfordert das Verständnis und die korrekte Interpretation der Sprache und Syntax der sprechenden Person. Anstatt Werkzeuge oder Programmbefehle beherrschen zu müssen, erklären wir der Maschine in unserer Sprache, was das Ziel ist — die KI übernimmt dann die Bearbeitung und Umsetzung.
Large Language Models (LLM) sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren und sind in der Lage, Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Textzusammenfassung auszuführen.
Alles im Blick
Computer Vision ist die Erkennung von Objekten, Mustern und allgemeinen Merkmalen aus digitalisierten Bildern und Videos.
Darauf basiert auch Computer Vision — die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird verwendet, um Systeme zu entwickeln, die Gesichter erkennen, Objekte identifizieren und Bewegungen verfolgen können. Dieser Prozess beinhaltet die Bildanalyse und verwandte Techniken. Dabei wird versucht, aus den umfangreichen visuellen Informationen in einem Bild eine bestimmte Bedeutung oder Struktur zu ermitteln.
Eine weitere verwandte Technologie, die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt wurde, sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainiert werden, um realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen.
Vom Schüler zum Lehrer
Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit, aus den Ergebnissen früherer Dateneingaben zu lernen. Es ist die Grundlage für autonome Entwicklung und immer genauere Software. Im Gegensatz zu Menschen vergessen Maschinen gemachte Fehler nicht; tatsächlich machen sie Fehler nur einmal. Mit der Fähigkeit, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren, ist die Maschine durchweg anpassungsfähig.
Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Entwicklung ist der Einsatz von Reinforcement Learning (RL), einem Lernansatz, bei dem ein Agent Belohnungen erhält, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um sein Verhalten zu optimieren. RL wird zur Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos und Drohnen sowie in Spielen eingesetzt, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Strategien zu finden.
Neuronale Netze
Neuronale Netze ermöglichen es, komplexe Probleme mit bereits bekannten Programmen zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, in denen ein bestimmtes Problem und seine gegebene Lösung zuerst beschrieben werden müssen, werden neuronale Netze verwendet, um Informationen zu analysieren, neue Informationen zu erstellen und ihre eigene Lösung zu erstellen.
Dies kann dann als Grundlage für die weitere Entwicklung dienen. Ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen (in Form von mathematischen Modellen) besteht, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron hat eine Aufgabe, auf deren Grundlage es eingesetzt werden kann.
Insgesamt werden Maschinen in zunehmend menschlichen Aufgaben geschult, was die Leistung und Anwendbarkeit von KI-Systemen erhöht, was dazu führt, dass Maschinen immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Am Anfang war das Wort
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wurde entwickelt, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine mithilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dies erfordert das Verständnis und die korrekte Interpretation der Sprache und Syntax der sprechenden Person. Anstatt Werkzeuge oder Programmbefehle beherrschen zu müssen, erklären wir der Maschine in unserer Sprache, was das Ziel ist — die KI übernimmt dann die Bearbeitung und Umsetzung.
Large Language Models (LLM) sind tiefe neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren und sind in der Lage, Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Textzusammenfassung auszuführen.
Alles im Blick
Computer Vision ist die Erkennung von Objekten, Mustern und allgemeinen Merkmalen aus digitalisierten Bildern und Videos.
Darauf basiert auch Computer Vision — die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren. Diese Technologie wird verwendet, um Systeme zu entwickeln, die Gesichter erkennen, Objekte identifizieren und Bewegungen verfolgen können. Dieser Prozess beinhaltet die Bildanalyse und verwandte Techniken. Dabei wird versucht, aus den umfangreichen visuellen Informationen in einem Bild eine bestimmte Bedeutung oder Struktur zu ermitteln.
Eine weitere verwandte Technologie, die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt wurde, sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainiert werden, um realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen.
Vom Schüler zum Lehrer
Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit, aus den Ergebnissen früherer Dateneingaben zu lernen. Es ist die Grundlage für autonome Entwicklung und immer genauere Software. Im Gegensatz zu Menschen vergessen Maschinen gemachte Fehler nicht; tatsächlich machen sie Fehler nur einmal. Mit der Fähigkeit, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren, ist die Maschine durchweg anpassungsfähig.
Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Entwicklung ist der Einsatz von Reinforcement Learning (RL), einem Lernansatz, bei dem ein Agent Belohnungen erhält, indem er Aktionen in einer Umgebung ausführt, um sein Verhalten zu optimieren. RL wird zur Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos und Drohnen sowie in Spielen eingesetzt, bei denen das Ziel darin besteht, die besten Strategien zu finden.
Neuronale Netze
Neuronale Netze ermöglichen es, komplexe Probleme mit bereits bekannten Programmen zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, in denen ein bestimmtes Problem und seine gegebene Lösung zuerst beschrieben werden müssen, werden neuronale Netze verwendet, um Informationen zu analysieren, neue Informationen zu erstellen und ihre eigene Lösung zu erstellen.
Dies kann dann als Grundlage für die weitere Entwicklung dienen. Ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches Netzwerk, das aus mehreren Schichten von Neuronen (in Form von mathematischen Modellen) besteht, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron hat eine Aufgabe, auf deren Grundlage es eingesetzt werden kann.
Insgesamt werden Maschinen in zunehmend menschlichen Aufgaben geschult, was die Leistung und Anwendbarkeit von KI-Systemen erhöht, was dazu führt, dass Maschinen immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT-3, entwickelt von OpenAI. GPT-3 hat bei Aufgaben wie der Textgenerierung und Textzusammenfassung eine beeindruckende Leistung gezeigt und kann in einigen Fällen sogar Aufgaben erledigen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Rekrutierung von Bewerbern zu automatisieren, indem Lebensläufe gescannt, Vorstellungsgespräche geführt und geeignete Kandidaten empfohlen werden.
KI-Systeme werden eingesetzt, um Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität zu überwachen und die Ausfallraten zu reduzieren.
KI-Systeme werden verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Angebote zu generieren und die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen.
KI-Systeme werden verwendet, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Probleme zu lösen und personalisierte Empfehlungen abzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
KI-Systeme werden verwendet, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, den Zugang zu Schutzgebieten zu kontrollieren und automatisch Alarme auszulösen.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Leistung von Kraftwerken und Netzwerken zu optimieren, die Energieeffizienz zu erhöhen und die Energieproduktion zu prognostizieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Inventar zu verwalten, Produktempfehlungen abzugeben und automatisch Bestellungen aufzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge zu steuern, Routen zu planen und Verkehrsflüsse zu optimieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen und automatisch Handelsentscheidungen zu treffen.
Es gibt noch viele weitere Bereiche, in denen die KI große Fortschritte gemacht hat und auch weiterhin machen wird. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um das Leben der Menschen zu verbessern. Vor allem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklungen und Fortschritte im Bereich KI exponentiell zunehmen. Darüber hinaus sind 92% aller deutschen KI-Unternehmen, die seit 1995 gegründet wurden, immer noch wirtschaftlich aktiv. 2021 waren es in ganz Deutschland 150.000 Unternehmen und Einzelpersonen, die in diesem Bereich tätig waren. Die von dieser Vielzahl von Unternehmen generierte Leistung ist enorm. Einer der Softwareentwickler von Tesla gab kürzlich bekannt, dass 90% des Codes jetzt von KI geschrieben werden.
Es bleibt also spannend zu sehen, was in naher Zukunft noch möglich sein wird und welche Innovationen auf den Markt kommen werden.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT-3, entwickelt von OpenAI. GPT-3 hat bei Aufgaben wie der Textgenerierung und Textzusammenfassung eine beeindruckende Leistung gezeigt und kann in einigen Fällen sogar Aufgaben erledigen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Rekrutierung von Bewerbern zu automatisieren, indem Lebensläufe gescannt, Vorstellungsgespräche geführt und geeignete Kandidaten empfohlen werden.
KI-Systeme werden eingesetzt, um Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität zu überwachen und die Ausfallraten zu reduzieren.
KI-Systeme werden verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Angebote zu generieren und die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen.
KI-Systeme werden verwendet, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Probleme zu lösen und personalisierte Empfehlungen abzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
KI-Systeme werden verwendet, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, den Zugang zu Schutzgebieten zu kontrollieren und automatisch Alarme auszulösen.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Leistung von Kraftwerken und Netzwerken zu optimieren, die Energieeffizienz zu erhöhen und die Energieproduktion zu prognostizieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Inventar zu verwalten, Produktempfehlungen abzugeben und automatisch Bestellungen aufzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge zu steuern, Routen zu planen und Verkehrsflüsse zu optimieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen und automatisch Handelsentscheidungen zu treffen.
Es gibt noch viele weitere Bereiche, in denen die KI große Fortschritte gemacht hat und auch weiterhin machen wird. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um das Leben der Menschen zu verbessern. Vor allem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklungen und Fortschritte im Bereich KI exponentiell zunehmen. Darüber hinaus sind 92% aller deutschen KI-Unternehmen, die seit 1995 gegründet wurden, immer noch wirtschaftlich aktiv. 2021 waren es in ganz Deutschland 150.000 Unternehmen und Einzelpersonen, die in diesem Bereich tätig waren. Die von dieser Vielzahl von Unternehmen generierte Leistung ist enorm. Einer der Softwareentwickler von Tesla gab kürzlich bekannt, dass 90% des Codes jetzt von KI geschrieben werden.
Es bleibt also spannend zu sehen, was in naher Zukunft noch möglich sein wird und welche Innovationen auf den Markt kommen werden.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT-3, entwickelt von OpenAI. GPT-3 hat bei Aufgaben wie der Textgenerierung und Textzusammenfassung eine beeindruckende Leistung gezeigt und kann in einigen Fällen sogar Aufgaben erledigen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Rekrutierung von Bewerbern zu automatisieren, indem Lebensläufe gescannt, Vorstellungsgespräche geführt und geeignete Kandidaten empfohlen werden.
KI-Systeme werden eingesetzt, um Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität zu überwachen und die Ausfallraten zu reduzieren.
KI-Systeme werden verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Angebote zu generieren und die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen.
KI-Systeme werden verwendet, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Probleme zu lösen und personalisierte Empfehlungen abzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
KI-Systeme werden verwendet, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, den Zugang zu Schutzgebieten zu kontrollieren und automatisch Alarme auszulösen.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Leistung von Kraftwerken und Netzwerken zu optimieren, die Energieeffizienz zu erhöhen und die Energieproduktion zu prognostizieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Inventar zu verwalten, Produktempfehlungen abzugeben und automatisch Bestellungen aufzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge zu steuern, Routen zu planen und Verkehrsflüsse zu optimieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen und automatisch Handelsentscheidungen zu treffen.
Es gibt noch viele weitere Bereiche, in denen die KI große Fortschritte gemacht hat und auch weiterhin machen wird. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um das Leben der Menschen zu verbessern. Vor allem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklungen und Fortschritte im Bereich KI exponentiell zunehmen. Darüber hinaus sind 92% aller deutschen KI-Unternehmen, die seit 1995 gegründet wurden, immer noch wirtschaftlich aktiv. 2021 waren es in ganz Deutschland 150.000 Unternehmen und Einzelpersonen, die in diesem Bereich tätig waren. Die von dieser Vielzahl von Unternehmen generierte Leistung ist enorm. Einer der Softwareentwickler von Tesla gab kürzlich bekannt, dass 90% des Codes jetzt von KI geschrieben werden.
Es bleibt also spannend zu sehen, was in naher Zukunft noch möglich sein wird und welche Innovationen auf den Markt kommen werden.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT-3, entwickelt von OpenAI. GPT-3 hat bei Aufgaben wie der Textgenerierung und Textzusammenfassung eine beeindruckende Leistung gezeigt und kann in einigen Fällen sogar Aufgaben erledigen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Rekrutierung von Bewerbern zu automatisieren, indem Lebensläufe gescannt, Vorstellungsgespräche geführt und geeignete Kandidaten empfohlen werden.
KI-Systeme werden eingesetzt, um Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität zu überwachen und die Ausfallraten zu reduzieren.
KI-Systeme werden verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Angebote zu generieren und die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen.
KI-Systeme werden verwendet, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Probleme zu lösen und personalisierte Empfehlungen abzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
KI-Systeme werden verwendet, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, den Zugang zu Schutzgebieten zu kontrollieren und automatisch Alarme auszulösen.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Leistung von Kraftwerken und Netzwerken zu optimieren, die Energieeffizienz zu erhöhen und die Energieproduktion zu prognostizieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Inventar zu verwalten, Produktempfehlungen abzugeben und automatisch Bestellungen aufzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge zu steuern, Routen zu planen und Verkehrsflüsse zu optimieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen und automatisch Handelsentscheidungen zu treffen.
Es gibt noch viele weitere Bereiche, in denen die KI große Fortschritte gemacht hat und auch weiterhin machen wird. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um das Leben der Menschen zu verbessern. Vor allem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklungen und Fortschritte im Bereich KI exponentiell zunehmen. Darüber hinaus sind 92% aller deutschen KI-Unternehmen, die seit 1995 gegründet wurden, immer noch wirtschaftlich aktiv. 2021 waren es in ganz Deutschland 150.000 Unternehmen und Einzelpersonen, die in diesem Bereich tätig waren. Die von dieser Vielzahl von Unternehmen generierte Leistung ist enorm. Einer der Softwareentwickler von Tesla gab kürzlich bekannt, dass 90% des Codes jetzt von KI geschrieben werden.
Es bleibt also spannend zu sehen, was in naher Zukunft noch möglich sein wird und welche Innovationen auf den Markt kommen werden.
KI sollte nicht als eine einzelne Technologie verstanden werden; sie besteht vielmehr aus mehreren, die es Maschinen in Kombination ermöglichen, zu lernen, zu analysieren und im Endergebnis mit menschenähnlicher Intelligenz zu handeln.
Menschenähnliche Intelligenz bedeutet, dass eine Maschine nicht nur ein regelbasiertes System ist, sondern auf der Grundlage von „Sinneswahrnehmungen“ selbstständig Entscheidungen treffen und handeln kann. Eine Maschine, die natürliche Sprache versteht, kann Befehle unterschiedlich empfangen. Sie braucht keine „Übersetzung“ mehr. Eine Maschine, die sehen kann, versteht Bilder oder Objekte und kann darauf reagieren. Eine Maschine, die Fehler interpretiert und aus ihnen lernt, entwickelt sich selbst und wird genauer. Im Grunde besteht die KI für das Endprodukt aus den folgenden Technologien.
Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT-3, entwickelt von OpenAI. GPT-3 hat bei Aufgaben wie der Textgenerierung und Textzusammenfassung eine beeindruckende Leistung gezeigt und kann in einigen Fällen sogar Aufgaben erledigen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Rekrutierung von Bewerbern zu automatisieren, indem Lebensläufe gescannt, Vorstellungsgespräche geführt und geeignete Kandidaten empfohlen werden.
KI-Systeme werden eingesetzt, um Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität zu überwachen und die Ausfallraten zu reduzieren.
KI-Systeme werden verwendet, um das Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Angebote zu generieren und die Effektivität von Marketingkampagnen zu messen.
KI-Systeme werden verwendet, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Probleme zu lösen und personalisierte Empfehlungen abzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
KI-Systeme werden verwendet, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, den Zugang zu Schutzgebieten zu kontrollieren und automatisch Alarme auszulösen.
KI-Systeme werden eingesetzt, um die Leistung von Kraftwerken und Netzwerken zu optimieren, die Energieeffizienz zu erhöhen und die Energieproduktion zu prognostizieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Inventar zu verwalten, Produktempfehlungen abzugeben und automatisch Bestellungen aufzugeben.
KI-Systeme werden verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge zu steuern, Routen zu planen und Verkehrsflüsse zu optimieren.
KI-Systeme werden verwendet, um Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen und automatisch Handelsentscheidungen zu treffen.
Es gibt noch viele weitere Bereiche, in denen die KI große Fortschritte gemacht hat und auch weiterhin machen wird. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, um das Leben der Menschen zu verbessern. Vor allem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklungen und Fortschritte im Bereich KI exponentiell zunehmen. Darüber hinaus sind 92% aller deutschen KI-Unternehmen, die seit 1995 gegründet wurden, immer noch wirtschaftlich aktiv. 2021 waren es in ganz Deutschland 150.000 Unternehmen und Einzelpersonen, die in diesem Bereich tätig waren. Die von dieser Vielzahl von Unternehmen generierte Leistung ist enorm. Einer der Softwareentwickler von Tesla gab kürzlich bekannt, dass 90% des Codes jetzt von KI geschrieben werden.
Es bleibt also spannend zu sehen, was in naher Zukunft noch möglich sein wird und welche Innovationen auf den Markt kommen werden.
Der Mehrwert und die Geschwindigkeit der Entwicklung in der Gegenwart inspirieren uns dazu, über eine glänzende Zukunft nachzudenken — ermöglicht durch KI. Eine Welt, in der KI in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu vereinfachen, die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Lebensqualität zu verbessern und den menschlichen Wohlstand zu steigern.
Eine Welt, in der KI unsere Probleme löst, anstatt sie zu verstärken. Eine Welt, in der KI unser Wissen, unsere Fähigkeiten und unsere Kreativität erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Eine Welt, in der KI uns hilft, unsere Ziele zu erreichen, anstatt uns zu überwachen. Eine solche Utopie mag schwierig zu verwirklichen sein, aber dank der kontinuierlichen Entwicklung der KI ist sie nicht mehr nur ein Traum. Angesichts der Tatsache, dass sich eine Vielzahl von Technologien und Tools ständig weiterentwickelt, gibt KI auch Anlass zur Hoffnung. Letztlich kann uns KI helfen, unser volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie uns bei komplexen Aufgaben unterstützt und uns mehr Zeit und Energie für das gibt, was wirklich wichtig ist.
Es ist schwer vorherzusagen, welche bahnbrechenden Erfindungen in den kommenden Jahrzehnten dank KI möglich sein werden. Wir können jedoch eine Prognose wagen, die auf den bisher größten Erfolgen basiert:
Wir speichern mehr Daten als je zuvor und schaffen es dennoch nur, 20% der von uns gespeicherten Daten tatsächlich zu verarbeiten. Jeden Tag werden 2,5 Millionen TB an Daten gespeichert. Alle zwei Jahre verdoppelt sich die Menge der verfügbaren Daten derzeit, Tendenz steigend. Wir sitzen auf einem Datenschatz und können ihn noch kaum umfassend nutzen. Mit der Unterstützung von KI werden wir in die Lage versetzt, diese Datenflut zu meistern. Waren Datenmengen bisher kaum zu verarbeiten, können wir nun immer mehr Daten analysieren und optimieren, was bisher für uns möglich war. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden uns Anlass und Ideen geben, um weitere Innovationen voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, damit Menschen und Güter zuverlässig und sicher transportiert werden, Verkehrsflüsse optimiert und Unfälle vermieden werden. Laut einer Studie von US-Autoversicherern könnten 33% der Unfälle vermieden werden. Der Alltag in unseren Städten kann auch durch intelligente, optimierte Stadtplanung verändert werden. Der flächendeckende Einsatz von KI könnte unseren Energieverbrauch um bis zu 30% senken, sodass wir den fortschreitenden Klimawandel verlangsamen und uns besser vor dadurch verursachten Katastrophen schützen könnten, da Alarmanlagen solche früher erkennen würden. AI City als Utopie kann Realität werden. Der Mensch als Mittelpunkt einer modernen, neu erfundenen Stadt.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, mehr Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Therapien effektiver zu gestalten. Unsere Forschung wird durch eine effizientere Datenverarbeitung an Wirksamkeit gewinnen. Unsere Pflege wird humaner werden, da sich wiederholende, administrative Aufgaben von KI übernommen werden. Die Menschen werden mehr Zeit für soziale Kontakte haben, und die Unterstützung durch KI wird Raum für Empathie und Fürsorge schaffen.
Darüber hinaus wird KI den Alltag insgesamt erleichtern: indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert, Fehler minimiert und die Zusammenarbeit vereinfacht. Verwaltung wird nicht mehr Selbstzweck sein. Regierungsprozesse werden digitaler und schneller werden. Mitarbeiter werden nicht mehr als Administratoren, sondern als Designer eingesetzt. Die eingesparte Zeit wird Luft für Innovation und Veränderung schaffen.
KI-Systeme werden auch neue Möglichkeiten eröffnen, beispielsweise die Entwicklung verbesserter Diagnosetools, die schnelle und effiziente Einblicke in komplexe Datensätze ermöglichen, und die Entwicklung tragbarer Technologien, mit denen Informationen schnell und effektiv verarbeitet werden können. Die bisher übliche Art, einen Computer und die darin enthaltenen Werkzeuge zu bedienen, wird durch Fortschritte in der Mensch-Maschine-Kommunikation revolutioniert. Sachbearbeiter müssen nicht mehr in quälend langen Prozessen Tabellen und Listen erstellen, sondern stattdessen ein Ziel formulieren — und die KI erledigt den Rest. Die direkte Kommunikation mit den Maschinen vereinfacht die Bedienung und schafft Raum, über das Ergebnis nachzudenken, statt den Weg dorthin zu studieren. 94% aller Unternehmen, die bisher mit KI-basierten Lösungen gearbeitet haben, sind von deren Innovationskraft überzeugt und betrachten sie als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklungen der kommenden Jahre.
KI-gestützte Effizienzsteigerungen ermöglichen es uns, unsere begrenzten Ressourcen neu zuzuweisen und haben mehr Energie und Zeit, um Innovationen voranzutreiben und unser Leben generell sicherer, qualitativer und sinnvoller zu gestalten.
Der Mehrwert und die Geschwindigkeit der Entwicklung in der Gegenwart inspirieren uns dazu, über eine glänzende Zukunft nachzudenken — ermöglicht durch KI. Eine Welt, in der KI in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu vereinfachen, die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Lebensqualität zu verbessern und den menschlichen Wohlstand zu steigern.
Eine Welt, in der KI unsere Probleme löst, anstatt sie zu verstärken. Eine Welt, in der KI unser Wissen, unsere Fähigkeiten und unsere Kreativität erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Eine Welt, in der KI uns hilft, unsere Ziele zu erreichen, anstatt uns zu überwachen. Eine solche Utopie mag schwierig zu verwirklichen sein, aber dank der kontinuierlichen Entwicklung der KI ist sie nicht mehr nur ein Traum. Angesichts der Tatsache, dass sich eine Vielzahl von Technologien und Tools ständig weiterentwickelt, gibt KI auch Anlass zur Hoffnung. Letztlich kann uns KI helfen, unser volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie uns bei komplexen Aufgaben unterstützt und uns mehr Zeit und Energie für das gibt, was wirklich wichtig ist.
Es ist schwer vorherzusagen, welche bahnbrechenden Erfindungen in den kommenden Jahrzehnten dank KI möglich sein werden. Wir können jedoch eine Prognose wagen, die auf den bisher größten Erfolgen basiert:
Wir speichern mehr Daten als je zuvor und schaffen es dennoch nur, 20% der von uns gespeicherten Daten tatsächlich zu verarbeiten. Jeden Tag werden 2,5 Millionen TB an Daten gespeichert. Alle zwei Jahre verdoppelt sich die Menge der verfügbaren Daten derzeit, Tendenz steigend. Wir sitzen auf einem Datenschatz und können ihn noch kaum umfassend nutzen. Mit der Unterstützung von KI werden wir in die Lage versetzt, diese Datenflut zu meistern. Waren Datenmengen bisher kaum zu verarbeiten, können wir nun immer mehr Daten analysieren und optimieren, was bisher für uns möglich war. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden uns Anlass und Ideen geben, um weitere Innovationen voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, damit Menschen und Güter zuverlässig und sicher transportiert werden, Verkehrsflüsse optimiert und Unfälle vermieden werden. Laut einer Studie von US-Autoversicherern könnten 33% der Unfälle vermieden werden. Der Alltag in unseren Städten kann auch durch intelligente, optimierte Stadtplanung verändert werden. Der flächendeckende Einsatz von KI könnte unseren Energieverbrauch um bis zu 30% senken, sodass wir den fortschreitenden Klimawandel verlangsamen und uns besser vor dadurch verursachten Katastrophen schützen könnten, da Alarmanlagen solche früher erkennen würden. AI City als Utopie kann Realität werden. Der Mensch als Mittelpunkt einer modernen, neu erfundenen Stadt.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, mehr Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Therapien effektiver zu gestalten. Unsere Forschung wird durch eine effizientere Datenverarbeitung an Wirksamkeit gewinnen. Unsere Pflege wird humaner werden, da sich wiederholende, administrative Aufgaben von KI übernommen werden. Die Menschen werden mehr Zeit für soziale Kontakte haben, und die Unterstützung durch KI wird Raum für Empathie und Fürsorge schaffen.
Darüber hinaus wird KI den Alltag insgesamt erleichtern: indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert, Fehler minimiert und die Zusammenarbeit vereinfacht. Verwaltung wird nicht mehr Selbstzweck sein. Regierungsprozesse werden digitaler und schneller werden. Mitarbeiter werden nicht mehr als Administratoren, sondern als Designer eingesetzt. Die eingesparte Zeit wird Luft für Innovation und Veränderung schaffen.
KI-Systeme werden auch neue Möglichkeiten eröffnen, beispielsweise die Entwicklung verbesserter Diagnosetools, die schnelle und effiziente Einblicke in komplexe Datensätze ermöglichen, und die Entwicklung tragbarer Technologien, mit denen Informationen schnell und effektiv verarbeitet werden können. Die bisher übliche Art, einen Computer und die darin enthaltenen Werkzeuge zu bedienen, wird durch Fortschritte in der Mensch-Maschine-Kommunikation revolutioniert. Sachbearbeiter müssen nicht mehr in quälend langen Prozessen Tabellen und Listen erstellen, sondern stattdessen ein Ziel formulieren — und die KI erledigt den Rest. Die direkte Kommunikation mit den Maschinen vereinfacht die Bedienung und schafft Raum, über das Ergebnis nachzudenken, statt den Weg dorthin zu studieren. 94% aller Unternehmen, die bisher mit KI-basierten Lösungen gearbeitet haben, sind von deren Innovationskraft überzeugt und betrachten sie als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklungen der kommenden Jahre.
KI-gestützte Effizienzsteigerungen ermöglichen es uns, unsere begrenzten Ressourcen neu zuzuweisen und haben mehr Energie und Zeit, um Innovationen voranzutreiben und unser Leben generell sicherer, qualitativer und sinnvoller zu gestalten.
Der Mehrwert und die Geschwindigkeit der Entwicklung in der Gegenwart inspirieren uns dazu, über eine glänzende Zukunft nachzudenken — ermöglicht durch KI. Eine Welt, in der KI in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu vereinfachen, die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Lebensqualität zu verbessern und den menschlichen Wohlstand zu steigern.
Eine Welt, in der KI unsere Probleme löst, anstatt sie zu verstärken. Eine Welt, in der KI unser Wissen, unsere Fähigkeiten und unsere Kreativität erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Eine Welt, in der KI uns hilft, unsere Ziele zu erreichen, anstatt uns zu überwachen. Eine solche Utopie mag schwierig zu verwirklichen sein, aber dank der kontinuierlichen Entwicklung der KI ist sie nicht mehr nur ein Traum. Angesichts der Tatsache, dass sich eine Vielzahl von Technologien und Tools ständig weiterentwickelt, gibt KI auch Anlass zur Hoffnung. Letztlich kann uns KI helfen, unser volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie uns bei komplexen Aufgaben unterstützt und uns mehr Zeit und Energie für das gibt, was wirklich wichtig ist.
Es ist schwer vorherzusagen, welche bahnbrechenden Erfindungen in den kommenden Jahrzehnten dank KI möglich sein werden. Wir können jedoch eine Prognose wagen, die auf den bisher größten Erfolgen basiert:
Wir speichern mehr Daten als je zuvor und schaffen es dennoch nur, 20% der von uns gespeicherten Daten tatsächlich zu verarbeiten. Jeden Tag werden 2,5 Millionen TB an Daten gespeichert. Alle zwei Jahre verdoppelt sich die Menge der verfügbaren Daten derzeit, Tendenz steigend. Wir sitzen auf einem Datenschatz und können ihn noch kaum umfassend nutzen. Mit der Unterstützung von KI werden wir in die Lage versetzt, diese Datenflut zu meistern. Waren Datenmengen bisher kaum zu verarbeiten, können wir nun immer mehr Daten analysieren und optimieren, was bisher für uns möglich war. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden uns Anlass und Ideen geben, um weitere Innovationen voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, damit Menschen und Güter zuverlässig und sicher transportiert werden, Verkehrsflüsse optimiert und Unfälle vermieden werden. Laut einer Studie von US-Autoversicherern könnten 33% der Unfälle vermieden werden. Der Alltag in unseren Städten kann auch durch intelligente, optimierte Stadtplanung verändert werden. Der flächendeckende Einsatz von KI könnte unseren Energieverbrauch um bis zu 30% senken, sodass wir den fortschreitenden Klimawandel verlangsamen und uns besser vor dadurch verursachten Katastrophen schützen könnten, da Alarmanlagen solche früher erkennen würden. AI City als Utopie kann Realität werden. Der Mensch als Mittelpunkt einer modernen, neu erfundenen Stadt.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, mehr Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Therapien effektiver zu gestalten. Unsere Forschung wird durch eine effizientere Datenverarbeitung an Wirksamkeit gewinnen. Unsere Pflege wird humaner werden, da sich wiederholende, administrative Aufgaben von KI übernommen werden. Die Menschen werden mehr Zeit für soziale Kontakte haben, und die Unterstützung durch KI wird Raum für Empathie und Fürsorge schaffen.
Darüber hinaus wird KI den Alltag insgesamt erleichtern: indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert, Fehler minimiert und die Zusammenarbeit vereinfacht. Verwaltung wird nicht mehr Selbstzweck sein. Regierungsprozesse werden digitaler und schneller werden. Mitarbeiter werden nicht mehr als Administratoren, sondern als Designer eingesetzt. Die eingesparte Zeit wird Luft für Innovation und Veränderung schaffen.
KI-Systeme werden auch neue Möglichkeiten eröffnen, beispielsweise die Entwicklung verbesserter Diagnosetools, die schnelle und effiziente Einblicke in komplexe Datensätze ermöglichen, und die Entwicklung tragbarer Technologien, mit denen Informationen schnell und effektiv verarbeitet werden können. Die bisher übliche Art, einen Computer und die darin enthaltenen Werkzeuge zu bedienen, wird durch Fortschritte in der Mensch-Maschine-Kommunikation revolutioniert. Sachbearbeiter müssen nicht mehr in quälend langen Prozessen Tabellen und Listen erstellen, sondern stattdessen ein Ziel formulieren — und die KI erledigt den Rest. Die direkte Kommunikation mit den Maschinen vereinfacht die Bedienung und schafft Raum, über das Ergebnis nachzudenken, statt den Weg dorthin zu studieren. 94% aller Unternehmen, die bisher mit KI-basierten Lösungen gearbeitet haben, sind von deren Innovationskraft überzeugt und betrachten sie als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklungen der kommenden Jahre.
KI-gestützte Effizienzsteigerungen ermöglichen es uns, unsere begrenzten Ressourcen neu zuzuweisen und haben mehr Energie und Zeit, um Innovationen voranzutreiben und unser Leben generell sicherer, qualitativer und sinnvoller zu gestalten.
Der Mehrwert und die Geschwindigkeit der Entwicklung in der Gegenwart inspirieren uns dazu, über eine glänzende Zukunft nachzudenken — ermöglicht durch KI. Eine Welt, in der KI in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu vereinfachen, die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Lebensqualität zu verbessern und den menschlichen Wohlstand zu steigern.
Eine Welt, in der KI unsere Probleme löst, anstatt sie zu verstärken. Eine Welt, in der KI unser Wissen, unsere Fähigkeiten und unsere Kreativität erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Eine Welt, in der KI uns hilft, unsere Ziele zu erreichen, anstatt uns zu überwachen. Eine solche Utopie mag schwierig zu verwirklichen sein, aber dank der kontinuierlichen Entwicklung der KI ist sie nicht mehr nur ein Traum. Angesichts der Tatsache, dass sich eine Vielzahl von Technologien und Tools ständig weiterentwickelt, gibt KI auch Anlass zur Hoffnung. Letztlich kann uns KI helfen, unser volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie uns bei komplexen Aufgaben unterstützt und uns mehr Zeit und Energie für das gibt, was wirklich wichtig ist.
Es ist schwer vorherzusagen, welche bahnbrechenden Erfindungen in den kommenden Jahrzehnten dank KI möglich sein werden. Wir können jedoch eine Prognose wagen, die auf den bisher größten Erfolgen basiert:
Wir speichern mehr Daten als je zuvor und schaffen es dennoch nur, 20% der von uns gespeicherten Daten tatsächlich zu verarbeiten. Jeden Tag werden 2,5 Millionen TB an Daten gespeichert. Alle zwei Jahre verdoppelt sich die Menge der verfügbaren Daten derzeit, Tendenz steigend. Wir sitzen auf einem Datenschatz und können ihn noch kaum umfassend nutzen. Mit der Unterstützung von KI werden wir in die Lage versetzt, diese Datenflut zu meistern. Waren Datenmengen bisher kaum zu verarbeiten, können wir nun immer mehr Daten analysieren und optimieren, was bisher für uns möglich war. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden uns Anlass und Ideen geben, um weitere Innovationen voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, damit Menschen und Güter zuverlässig und sicher transportiert werden, Verkehrsflüsse optimiert und Unfälle vermieden werden. Laut einer Studie von US-Autoversicherern könnten 33% der Unfälle vermieden werden. Der Alltag in unseren Städten kann auch durch intelligente, optimierte Stadtplanung verändert werden. Der flächendeckende Einsatz von KI könnte unseren Energieverbrauch um bis zu 30% senken, sodass wir den fortschreitenden Klimawandel verlangsamen und uns besser vor dadurch verursachten Katastrophen schützen könnten, da Alarmanlagen solche früher erkennen würden. AI City als Utopie kann Realität werden. Der Mensch als Mittelpunkt einer modernen, neu erfundenen Stadt.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, mehr Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Therapien effektiver zu gestalten. Unsere Forschung wird durch eine effizientere Datenverarbeitung an Wirksamkeit gewinnen. Unsere Pflege wird humaner werden, da sich wiederholende, administrative Aufgaben von KI übernommen werden. Die Menschen werden mehr Zeit für soziale Kontakte haben, und die Unterstützung durch KI wird Raum für Empathie und Fürsorge schaffen.
Darüber hinaus wird KI den Alltag insgesamt erleichtern: indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert, Fehler minimiert und die Zusammenarbeit vereinfacht. Verwaltung wird nicht mehr Selbstzweck sein. Regierungsprozesse werden digitaler und schneller werden. Mitarbeiter werden nicht mehr als Administratoren, sondern als Designer eingesetzt. Die eingesparte Zeit wird Luft für Innovation und Veränderung schaffen.
KI-Systeme werden auch neue Möglichkeiten eröffnen, beispielsweise die Entwicklung verbesserter Diagnosetools, die schnelle und effiziente Einblicke in komplexe Datensätze ermöglichen, und die Entwicklung tragbarer Technologien, mit denen Informationen schnell und effektiv verarbeitet werden können. Die bisher übliche Art, einen Computer und die darin enthaltenen Werkzeuge zu bedienen, wird durch Fortschritte in der Mensch-Maschine-Kommunikation revolutioniert. Sachbearbeiter müssen nicht mehr in quälend langen Prozessen Tabellen und Listen erstellen, sondern stattdessen ein Ziel formulieren — und die KI erledigt den Rest. Die direkte Kommunikation mit den Maschinen vereinfacht die Bedienung und schafft Raum, über das Ergebnis nachzudenken, statt den Weg dorthin zu studieren. 94% aller Unternehmen, die bisher mit KI-basierten Lösungen gearbeitet haben, sind von deren Innovationskraft überzeugt und betrachten sie als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklungen der kommenden Jahre.
KI-gestützte Effizienzsteigerungen ermöglichen es uns, unsere begrenzten Ressourcen neu zuzuweisen und haben mehr Energie und Zeit, um Innovationen voranzutreiben und unser Leben generell sicherer, qualitativer und sinnvoller zu gestalten.
Der Mehrwert und die Geschwindigkeit der Entwicklung in der Gegenwart inspirieren uns dazu, über eine glänzende Zukunft nachzudenken — ermöglicht durch KI. Eine Welt, in der KI in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu vereinfachen, die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Lebensqualität zu verbessern und den menschlichen Wohlstand zu steigern.
Eine Welt, in der KI unsere Probleme löst, anstatt sie zu verstärken. Eine Welt, in der KI unser Wissen, unsere Fähigkeiten und unsere Kreativität erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Eine Welt, in der KI uns hilft, unsere Ziele zu erreichen, anstatt uns zu überwachen. Eine solche Utopie mag schwierig zu verwirklichen sein, aber dank der kontinuierlichen Entwicklung der KI ist sie nicht mehr nur ein Traum. Angesichts der Tatsache, dass sich eine Vielzahl von Technologien und Tools ständig weiterentwickelt, gibt KI auch Anlass zur Hoffnung. Letztlich kann uns KI helfen, unser volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie uns bei komplexen Aufgaben unterstützt und uns mehr Zeit und Energie für das gibt, was wirklich wichtig ist.
Es ist schwer vorherzusagen, welche bahnbrechenden Erfindungen in den kommenden Jahrzehnten dank KI möglich sein werden. Wir können jedoch eine Prognose wagen, die auf den bisher größten Erfolgen basiert:
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, damit Menschen und Güter zuverlässig und sicher transportiert werden, Verkehrsflüsse optimiert und Unfälle vermieden werden. Laut einer Studie von US-Autoversicherern könnten 33% der Unfälle vermieden werden. Der Alltag in unseren Städten kann auch durch intelligente, optimierte Stadtplanung verändert werden. Der flächendeckende Einsatz von KI könnte unseren Energieverbrauch um bis zu 30% senken, sodass wir den fortschreitenden Klimawandel verlangsamen und uns besser vor dadurch verursachten Katastrophen schützen könnten, da Alarmanlagen solche früher erkennen würden. AI City als Utopie kann Realität werden. Der Mensch als Mittelpunkt einer modernen, neu erfundenen Stadt.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, mehr Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Therapien effektiver zu gestalten. Unsere Forschung wird durch eine effizientere Datenverarbeitung an Wirksamkeit gewinnen. Unsere Pflege wird humaner werden, da sich wiederholende, administrative Aufgaben von KI übernommen werden. Die Menschen werden mehr Zeit für soziale Kontakte haben, und die Unterstützung durch KI wird Raum für Empathie und Fürsorge schaffen.
Darüber hinaus wird KI den Alltag insgesamt erleichtern: indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert, Fehler minimiert und die Zusammenarbeit vereinfacht. Verwaltung wird nicht mehr Selbstzweck sein. Regierungsprozesse werden digitaler und schneller werden. Mitarbeiter werden nicht mehr als Administratoren, sondern als Designer eingesetzt. Die eingesparte Zeit wird Luft für Innovation und Veränderung schaffen.
KI-Systeme werden auch neue Möglichkeiten eröffnen, beispielsweise die Entwicklung verbesserter Diagnosetools, die schnelle und effiziente Einblicke in komplexe Datensätze ermöglichen, und die Entwicklung tragbarer Technologien, mit denen Informationen schnell und effektiv verarbeitet werden können. Die bisher übliche Art, einen Computer und die darin enthaltenen Werkzeuge zu bedienen, wird durch Fortschritte in der Mensch-Maschine-Kommunikation revolutioniert. Sachbearbeiter müssen nicht mehr in quälend langen Prozessen Tabellen und Listen erstellen, sondern stattdessen ein Ziel formulieren — und die KI erledigt den Rest. Die direkte Kommunikation mit den Maschinen vereinfacht die Bedienung und schafft Raum, über das Ergebnis nachzudenken, statt den Weg dorthin zu studieren. 94% aller Unternehmen, die bisher mit KI-basierten Lösungen gearbeitet haben, sind von deren Innovationskraft überzeugt und betrachten sie als integralen Bestandteil der Unternehmensentwicklungen der kommenden Jahre.
KI-gestützte Effizienzsteigerungen ermöglichen es uns, unsere begrenzten Ressourcen neu zuzuweisen und haben mehr Energie und Zeit, um Innovationen voranzutreiben und unser Leben generell sicherer, qualitativer und sinnvoller zu gestalten.
Die Forschung feiert zwar zahlreiche Erfolge bei der Entwicklung von KI und inspiriert uns dazu, uns vorzustellen, was noch kommen könnte, aber es gibt auch mindestens genauso viele Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt, die der Entwicklung der KI vielleicht nicht im Wege stehen, sondern ihrer Anwendung im Wege stehen könnten. Diese Herausforderungen, Ängste und Einschränkungen ziehen sich durch alle Bereiche der Gesellschaft und Technologie:
Die derzeit wohl beliebteste KI, GPT-3, und das darauf basierende ChatGPT-Programm werden von Millionen genutzt — spielerisch, skeptisch und andächtig. Fragt man die KI aber zum Beispiel, wer gerade ein Land regiert, stellt man schnell fest, dass GPT-3 nicht ganz die neuesten politischen Entwicklungen auf dem Schirm hat und auch sonst keine aktuellen Informationen hat. Die KI stützt sich derzeit auf Wissen bis 2021 und ist daher nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu berücksichtigen.
Die Journalisten atmen natürlich auf, denn so kann man keinen seriösen Artikel schreiben, und auch diese Branche ist vorerst sicher, weil investigative Recherchen immer noch auf echten zwischenmenschlichen Kontakten basieren, die auf Vertrauen aufbauen. Die KI wird kaum in der Lage sein, einen Whistleblower davon zu überzeugen, Geheimnisse preiszugeben.
Im Allgemeinen ist es für die KI schwierig, Wahrheit von Lügen zu unterscheiden. Schließlich produziert die KI Texte, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren: Welches Wort folgt am ehesten auf ein anderes. Somit stellen Fehlinformationen im Internet nicht nur eine Gefahr für Menschen dar, sondern sind auch die Ursache für Fehleinschätzungen oder Halluzinationen durch KI. Man kann KI beeinflussen, indem man die von ihr verwendeten Datenquellen mit bestimmten Informationen überflutet. Die KI hat keinen abstrakten und reflektierten Sinn für Wahrheit. Für sie sind Sätze reine Mathematik.
Während die ständig wachsenden Fähigkeiten die Forschung und Entwicklung beeindrucken, wird gleichzeitig die Dystopie der bösen KI, die die Weltherrschaft an sich reißt, angeheizt. Unabhängig vom Stand der technologischen Entwicklung müssen wir als Gesellschaft auch darauf vorbereitet sein, Innovationen anzunehmen und zuzulassen. Noch 2014 bezeichnete Elon Musk KI als „unsere größte existenzielle Bedrohung“. Neben Bill Gates, dem Gründer von Microsoft, Tim Bernes-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, weisen auch die Größen der Tech-Szene auf potenzielle KI-Gefahren hin. Apple-Mitbegründer Steve Wozniak sagte beispielsweise: „Wenn wir diese Geräte so bauen, dass sie alles für uns erledigen, werden sie irgendwann langsame Menschen schneller loswerden wollen, als wir denken, und Unternehmen effizienter führen wollen.
Die Anthropomorphisierung der KI, indem ihre Fähigkeiten zunehmend menschenähnlicher werden, birgt auch die Gefahr, dass die Absichten der KI zu stark interpretiert werden und ihr negative (menschliche) Dinge unterstellt werden.
KI wurde jedoch ständig kritisiert, insbesondere in den sozialen Medien. Die Diskussion wurde erneut entfacht, nachdem Unterstützer von Trump das Kapitol gestürmt hatten. Im Mittelpunkt der Diskussion standen die Algorithmen, die entscheiden und spezifizieren, was den Nutzern der jeweiligen Plattformen angezeigt wird. Die Idee, immer passendere Inhalte anzuzeigen, entwickelte ein Eigenleben bis hin zu dem Punkt, an dem die Nutzer in eine Art Meinungsspirale getrieben wurden. KI soll sich auf diese Weise radikalisieren. Zu der Zeit forderte Mark Zuckerberg, der CEO von Meta, selbst eine stärkere Regulierung der KI. Unternehmen wie GPT-3 arbeiten hier bereits an zukunftsgerichteten Beschränkungen und sind ziemlich offen, wenn es darum geht, ihre derzeitigen Kontrollmechanismen durch bessere zu ersetzen, die auf den Markt kommen. In der Branche herrscht also ein Bewusstsein dafür und sie wollen die Fehler der Vergangenheit nicht wiederholen. Auch Gesetzgeber auf der ganzen Welt beteiligen sich zunehmend an dieser Diskussion.
Gerade weil KI auf dem Vormarsch ist und jeden Aspekt unseres Lebens erreicht und bereichert, muss unsere Gesellschaft Regeln definieren, die für dieses neu geschaffene Entscheidungsinstrument gelten.
Die EU hat eine Expertengruppe eingerichtet. Dies drängt darauf, ethische Richtlinien für KI festzulegen. Zentrale Werte und Prinzipien für KI sollen nicht nur Vertrauen schaffen, sondern auch einen Fahrplan für deren Umsetzung aufstellen. Der 29-seitige Entwurf sieht drei Stufen vor: Zu Beginn werden Grundrechte, Prinzipien und Werte definiert, aus denen das Grundkonzept und die konkreten Anforderungen der Umsetzung — technische und nichttechnische Methoden — abgeleitet werden. Die dritte beschreibt ein Kontrollverfahren einschließlich eines Fragebogens.
Diese KI-Ethikrichtlinien sollen für alle gelten, die an der Entwicklung, Einführung oder Nutzung von KI beteiligt sind, also Unternehmen, Forscher, Organisationen, öffentliche Dienste, Institutionen, Einzelpersonen und andere Stellen. Sie soll der Eckpfeiler des Diskurses über „vertrauenswürdige KI made in Europe“ sein und stets an den Fortschritt angepasst werden.
Wir müssen uns als Gesellschaft mit unseren klügsten Köpfen aus den Bereichen Technik, Recht und Ethik zusammensetzen und Fortschritt mit Regulierung in Einklang bringen. Der Mehrwert, potenzielle Bedrohungen ernst zu nehmen, ist unbestreitbar. Mit der richtigen Dosis an Grenzwerten werden wir eine perfekt ausgewogene Zukunft erleben.
Die Forschung feiert zwar zahlreiche Erfolge bei der Entwicklung von KI und inspiriert uns dazu, uns vorzustellen, was noch kommen könnte, aber es gibt auch mindestens genauso viele Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt, die der Entwicklung der KI vielleicht nicht im Wege stehen, sondern ihrer Anwendung im Wege stehen könnten. Diese Herausforderungen, Ängste und Einschränkungen ziehen sich durch alle Bereiche der Gesellschaft und Technologie:
Die derzeit wohl beliebteste KI, GPT-3, und das darauf basierende ChatGPT-Programm werden von Millionen genutzt — spielerisch, skeptisch und andächtig. Fragt man die KI aber zum Beispiel, wer gerade ein Land regiert, stellt man schnell fest, dass GPT-3 nicht ganz die neuesten politischen Entwicklungen auf dem Schirm hat und auch sonst keine aktuellen Informationen hat. Die KI stützt sich derzeit auf Wissen bis 2021 und ist daher nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu berücksichtigen.
Die Journalisten atmen natürlich auf, denn so kann man keinen seriösen Artikel schreiben, und auch diese Branche ist vorerst sicher, weil investigative Recherchen immer noch auf echten zwischenmenschlichen Kontakten basieren, die auf Vertrauen aufbauen. Die KI wird kaum in der Lage sein, einen Whistleblower davon zu überzeugen, Geheimnisse preiszugeben.
Im Allgemeinen ist es für die KI schwierig, Wahrheit von Lügen zu unterscheiden. Schließlich produziert die KI Texte, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren: Welches Wort folgt am ehesten auf ein anderes. Somit stellen Fehlinformationen im Internet nicht nur eine Gefahr für Menschen dar, sondern sind auch die Ursache für Fehleinschätzungen oder Halluzinationen durch KI. Man kann KI beeinflussen, indem man die von ihr verwendeten Datenquellen mit bestimmten Informationen überflutet. Die KI hat keinen abstrakten und reflektierten Sinn für Wahrheit. Für sie sind Sätze reine Mathematik.
Während die ständig wachsenden Fähigkeiten die Forschung und Entwicklung beeindrucken, wird gleichzeitig die Dystopie der bösen KI, die die Weltherrschaft an sich reißt, angeheizt. Unabhängig vom Stand der technologischen Entwicklung müssen wir als Gesellschaft auch darauf vorbereitet sein, Innovationen anzunehmen und zuzulassen. Noch 2014 bezeichnete Elon Musk KI als „unsere größte existenzielle Bedrohung“. Neben Bill Gates, dem Gründer von Microsoft, Tim Bernes-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, weisen auch die Größen der Tech-Szene auf potenzielle KI-Gefahren hin. Apple-Mitbegründer Steve Wozniak sagte beispielsweise: „Wenn wir diese Geräte so bauen, dass sie alles für uns erledigen, werden sie irgendwann langsame Menschen schneller loswerden wollen, als wir denken, und Unternehmen effizienter führen wollen.
Die Anthropomorphisierung der KI, indem ihre Fähigkeiten zunehmend menschenähnlicher werden, birgt auch die Gefahr, dass die Absichten der KI zu stark interpretiert werden und ihr negative (menschliche) Dinge unterstellt werden.
KI wurde jedoch ständig kritisiert, insbesondere in den sozialen Medien. Die Diskussion wurde erneut entfacht, nachdem Unterstützer von Trump das Kapitol gestürmt hatten. Im Mittelpunkt der Diskussion standen die Algorithmen, die entscheiden und spezifizieren, was den Nutzern der jeweiligen Plattformen angezeigt wird. Die Idee, immer passendere Inhalte anzuzeigen, entwickelte ein Eigenleben bis hin zu dem Punkt, an dem die Nutzer in eine Art Meinungsspirale getrieben wurden. KI soll sich auf diese Weise radikalisieren. Zu der Zeit forderte Mark Zuckerberg, der CEO von Meta, selbst eine stärkere Regulierung der KI. Unternehmen wie GPT-3 arbeiten hier bereits an zukunftsgerichteten Beschränkungen und sind ziemlich offen, wenn es darum geht, ihre derzeitigen Kontrollmechanismen durch bessere zu ersetzen, die auf den Markt kommen. In der Branche herrscht also ein Bewusstsein dafür und sie wollen die Fehler der Vergangenheit nicht wiederholen. Auch Gesetzgeber auf der ganzen Welt beteiligen sich zunehmend an dieser Diskussion.
Gerade weil KI auf dem Vormarsch ist und jeden Aspekt unseres Lebens erreicht und bereichert, muss unsere Gesellschaft Regeln definieren, die für dieses neu geschaffene Entscheidungsinstrument gelten.
Die EU hat eine Expertengruppe eingerichtet. Dies drängt darauf, ethische Richtlinien für KI festzulegen. Zentrale Werte und Prinzipien für KI sollen nicht nur Vertrauen schaffen, sondern auch einen Fahrplan für deren Umsetzung aufstellen. Der 29-seitige Entwurf sieht drei Stufen vor: Zu Beginn werden Grundrechte, Prinzipien und Werte definiert, aus denen das Grundkonzept und die konkreten Anforderungen der Umsetzung — technische und nichttechnische Methoden — abgeleitet werden. Die dritte beschreibt ein Kontrollverfahren einschließlich eines Fragebogens.
Diese KI-Ethikrichtlinien sollen für alle gelten, die an der Entwicklung, Einführung oder Nutzung von KI beteiligt sind, also Unternehmen, Forscher, Organisationen, öffentliche Dienste, Institutionen, Einzelpersonen und andere Stellen. Sie soll der Eckpfeiler des Diskurses über „vertrauenswürdige KI made in Europe“ sein und stets an den Fortschritt angepasst werden.
Wir müssen uns als Gesellschaft mit unseren klügsten Köpfen aus den Bereichen Technik, Recht und Ethik zusammensetzen und Fortschritt mit Regulierung in Einklang bringen. Der Mehrwert, potenzielle Bedrohungen ernst zu nehmen, ist unbestreitbar. Mit der richtigen Dosis an Grenzwerten werden wir eine perfekt ausgewogene Zukunft erleben.
Die Forschung feiert zwar zahlreiche Erfolge bei der Entwicklung von KI und inspiriert uns dazu, uns vorzustellen, was noch kommen könnte, aber es gibt auch mindestens genauso viele Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt, die der Entwicklung der KI vielleicht nicht im Wege stehen, sondern ihrer Anwendung im Wege stehen könnten. Diese Herausforderungen, Ängste und Einschränkungen ziehen sich durch alle Bereiche der Gesellschaft und Technologie:
Die derzeit wohl beliebteste KI, GPT-3, und das darauf basierende ChatGPT-Programm werden von Millionen genutzt — spielerisch, skeptisch und andächtig. Fragt man die KI aber zum Beispiel, wer gerade ein Land regiert, stellt man schnell fest, dass GPT-3 nicht ganz die neuesten politischen Entwicklungen auf dem Schirm hat und auch sonst keine aktuellen Informationen hat. Die KI stützt sich derzeit auf Wissen bis 2021 und ist daher nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu berücksichtigen.
Die Journalisten atmen natürlich auf, denn so kann man keinen seriösen Artikel schreiben, und auch diese Branche ist vorerst sicher, weil investigative Recherchen immer noch auf echten zwischenmenschlichen Kontakten basieren, die auf Vertrauen aufbauen. Die KI wird kaum in der Lage sein, einen Whistleblower davon zu überzeugen, Geheimnisse preiszugeben.
Im Allgemeinen ist es für die KI schwierig, Wahrheit von Lügen zu unterscheiden. Schließlich produziert die KI Texte, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren: Welches Wort folgt am ehesten auf ein anderes. Somit stellen Fehlinformationen im Internet nicht nur eine Gefahr für Menschen dar, sondern sind auch die Ursache für Fehleinschätzungen oder Halluzinationen durch KI. Man kann KI beeinflussen, indem man die von ihr verwendeten Datenquellen mit bestimmten Informationen überflutet. Die KI hat keinen abstrakten und reflektierten Sinn für Wahrheit. Für sie sind Sätze reine Mathematik.
Während die ständig wachsenden Fähigkeiten die Forschung und Entwicklung beeindrucken, wird gleichzeitig die Dystopie der bösen KI, die die Weltherrschaft an sich reißt, angeheizt. Unabhängig vom Stand der technologischen Entwicklung müssen wir als Gesellschaft auch darauf vorbereitet sein, Innovationen anzunehmen und zuzulassen. Noch 2014 bezeichnete Elon Musk KI als „unsere größte existenzielle Bedrohung“. Neben Bill Gates, dem Gründer von Microsoft, Tim Bernes-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, weisen auch die Größen der Tech-Szene auf potenzielle KI-Gefahren hin. Apple-Mitbegründer Steve Wozniak sagte beispielsweise: „Wenn wir diese Geräte so bauen, dass sie alles für uns erledigen, werden sie irgendwann langsame Menschen schneller loswerden wollen, als wir denken, und Unternehmen effizienter führen wollen.
Die Anthropomorphisierung der KI, indem ihre Fähigkeiten zunehmend menschenähnlicher werden, birgt auch die Gefahr, dass die Absichten der KI zu stark interpretiert werden und ihr negative (menschliche) Dinge unterstellt werden.
KI wurde jedoch ständig kritisiert, insbesondere in den sozialen Medien. Die Diskussion wurde erneut entfacht, nachdem Unterstützer von Trump das Kapitol gestürmt hatten. Im Mittelpunkt der Diskussion standen die Algorithmen, die entscheiden und spezifizieren, was den Nutzern der jeweiligen Plattformen angezeigt wird. Die Idee, immer passendere Inhalte anzuzeigen, entwickelte ein Eigenleben bis hin zu dem Punkt, an dem die Nutzer in eine Art Meinungsspirale getrieben wurden. KI soll sich auf diese Weise radikalisieren. Zu der Zeit forderte Mark Zuckerberg, der CEO von Meta, selbst eine stärkere Regulierung der KI. Unternehmen wie GPT-3 arbeiten hier bereits an zukunftsgerichteten Beschränkungen und sind ziemlich offen, wenn es darum geht, ihre derzeitigen Kontrollmechanismen durch bessere zu ersetzen, die auf den Markt kommen. In der Branche herrscht also ein Bewusstsein dafür und sie wollen die Fehler der Vergangenheit nicht wiederholen. Auch Gesetzgeber auf der ganzen Welt beteiligen sich zunehmend an dieser Diskussion.
Gerade weil KI auf dem Vormarsch ist und jeden Aspekt unseres Lebens erreicht und bereichert, muss unsere Gesellschaft Regeln definieren, die für dieses neu geschaffene Entscheidungsinstrument gelten.
Die EU hat eine Expertengruppe eingerichtet. Dies drängt darauf, ethische Richtlinien für KI festzulegen. Zentrale Werte und Prinzipien für KI sollen nicht nur Vertrauen schaffen, sondern auch einen Fahrplan für deren Umsetzung aufstellen. Der 29-seitige Entwurf sieht drei Stufen vor: Zu Beginn werden Grundrechte, Prinzipien und Werte definiert, aus denen das Grundkonzept und die konkreten Anforderungen der Umsetzung — technische und nichttechnische Methoden — abgeleitet werden. Die dritte beschreibt ein Kontrollverfahren einschließlich eines Fragebogens.
Diese KI-Ethikrichtlinien sollen für alle gelten, die an der Entwicklung, Einführung oder Nutzung von KI beteiligt sind, also Unternehmen, Forscher, Organisationen, öffentliche Dienste, Institutionen, Einzelpersonen und andere Stellen. Sie soll der Eckpfeiler des Diskurses über „vertrauenswürdige KI made in Europe“ sein und stets an den Fortschritt angepasst werden.
Wir müssen uns als Gesellschaft mit unseren klügsten Köpfen aus den Bereichen Technik, Recht und Ethik zusammensetzen und Fortschritt mit Regulierung in Einklang bringen. Der Mehrwert, potenzielle Bedrohungen ernst zu nehmen, ist unbestreitbar. Mit der richtigen Dosis an Grenzwerten werden wir eine perfekt ausgewogene Zukunft erleben.
Die Forschung feiert zwar zahlreiche Erfolge bei der Entwicklung von KI und inspiriert uns dazu, uns vorzustellen, was noch kommen könnte, aber es gibt auch mindestens genauso viele Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt, die der Entwicklung der KI vielleicht nicht im Wege stehen, sondern ihrer Anwendung im Wege stehen könnten. Diese Herausforderungen, Ängste und Einschränkungen ziehen sich durch alle Bereiche der Gesellschaft und Technologie:
Die derzeit wohl beliebteste KI, GPT-3, und das darauf basierende ChatGPT-Programm werden von Millionen genutzt — spielerisch, skeptisch und andächtig. Fragt man die KI aber zum Beispiel, wer gerade ein Land regiert, stellt man schnell fest, dass GPT-3 nicht ganz die neuesten politischen Entwicklungen auf dem Schirm hat und auch sonst keine aktuellen Informationen hat. Die KI stützt sich derzeit auf Wissen bis 2021 und ist daher nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu berücksichtigen.
Die Journalisten atmen natürlich auf, denn so kann man keinen seriösen Artikel schreiben, und auch diese Branche ist vorerst sicher, weil investigative Recherchen immer noch auf echten zwischenmenschlichen Kontakten basieren, die auf Vertrauen aufbauen. Die KI wird kaum in der Lage sein, einen Whistleblower davon zu überzeugen, Geheimnisse preiszugeben.
Im Allgemeinen ist es für die KI schwierig, Wahrheit von Lügen zu unterscheiden. Schließlich produziert die KI Texte, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren: Welches Wort folgt am ehesten auf ein anderes. Somit stellen Fehlinformationen im Internet nicht nur eine Gefahr für Menschen dar, sondern sind auch die Ursache für Fehleinschätzungen oder Halluzinationen durch KI. Man kann KI beeinflussen, indem man die von ihr verwendeten Datenquellen mit bestimmten Informationen überflutet. Die KI hat keinen abstrakten und reflektierten Sinn für Wahrheit. Für sie sind Sätze reine Mathematik.
Während die ständig wachsenden Fähigkeiten die Forschung und Entwicklung beeindrucken, wird gleichzeitig die Dystopie der bösen KI, die die Weltherrschaft an sich reißt, angeheizt. Unabhängig vom Stand der technologischen Entwicklung müssen wir als Gesellschaft auch darauf vorbereitet sein, Innovationen anzunehmen und zuzulassen. Noch 2014 bezeichnete Elon Musk KI als „unsere größte existenzielle Bedrohung“. Neben Bill Gates, dem Gründer von Microsoft, Tim Bernes-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, weisen auch die Größen der Tech-Szene auf potenzielle KI-Gefahren hin. Apple-Mitbegründer Steve Wozniak sagte beispielsweise: „Wenn wir diese Geräte so bauen, dass sie alles für uns erledigen, werden sie irgendwann langsame Menschen schneller loswerden wollen, als wir denken, und Unternehmen effizienter führen wollen.
Die Anthropomorphisierung der KI, indem ihre Fähigkeiten zunehmend menschenähnlicher werden, birgt auch die Gefahr, dass die Absichten der KI zu stark interpretiert werden und ihr negative (menschliche) Dinge unterstellt werden.
KI wurde jedoch ständig kritisiert, insbesondere in den sozialen Medien. Die Diskussion wurde erneut entfacht, nachdem Unterstützer von Trump das Kapitol gestürmt hatten. Im Mittelpunkt der Diskussion standen die Algorithmen, die entscheiden und spezifizieren, was den Nutzern der jeweiligen Plattformen angezeigt wird. Die Idee, immer passendere Inhalte anzuzeigen, entwickelte ein Eigenleben bis hin zu dem Punkt, an dem die Nutzer in eine Art Meinungsspirale getrieben wurden. KI soll sich auf diese Weise radikalisieren. Zu der Zeit forderte Mark Zuckerberg, der CEO von Meta, selbst eine stärkere Regulierung der KI. Unternehmen wie GPT-3 arbeiten hier bereits an zukunftsgerichteten Beschränkungen und sind ziemlich offen, wenn es darum geht, ihre derzeitigen Kontrollmechanismen durch bessere zu ersetzen, die auf den Markt kommen. In der Branche herrscht also ein Bewusstsein dafür und sie wollen die Fehler der Vergangenheit nicht wiederholen. Auch Gesetzgeber auf der ganzen Welt beteiligen sich zunehmend an dieser Diskussion.
Gerade weil KI auf dem Vormarsch ist und jeden Aspekt unseres Lebens erreicht und bereichert, muss unsere Gesellschaft Regeln definieren, die für dieses neu geschaffene Entscheidungsinstrument gelten.
Die EU hat eine Expertengruppe eingerichtet. Dies drängt darauf, ethische Richtlinien für KI festzulegen. Zentrale Werte und Prinzipien für KI sollen nicht nur Vertrauen schaffen, sondern auch einen Fahrplan für deren Umsetzung aufstellen. Der 29-seitige Entwurf sieht drei Stufen vor: Zu Beginn werden Grundrechte, Prinzipien und Werte definiert, aus denen das Grundkonzept und die konkreten Anforderungen der Umsetzung — technische und nichttechnische Methoden — abgeleitet werden. Die dritte beschreibt ein Kontrollverfahren einschließlich eines Fragebogens.
Diese KI-Ethikrichtlinien sollen für alle gelten, die an der Entwicklung, Einführung oder Nutzung von KI beteiligt sind, also Unternehmen, Forscher, Organisationen, öffentliche Dienste, Institutionen, Einzelpersonen und andere Stellen. Sie soll der Eckpfeiler des Diskurses über „vertrauenswürdige KI made in Europe“ sein und stets an den Fortschritt angepasst werden.
Wir müssen uns als Gesellschaft mit unseren klügsten Köpfen aus den Bereichen Technik, Recht und Ethik zusammensetzen und Fortschritt mit Regulierung in Einklang bringen. Der Mehrwert, potenzielle Bedrohungen ernst zu nehmen, ist unbestreitbar. Mit der richtigen Dosis an Grenzwerten werden wir eine perfekt ausgewogene Zukunft erleben.
Die Forschung feiert zwar zahlreiche Erfolge bei der Entwicklung von KI und inspiriert uns dazu, uns vorzustellen, was noch kommen könnte, aber es gibt auch mindestens genauso viele Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt, die der Entwicklung der KI vielleicht nicht im Wege stehen, sondern ihrer Anwendung im Wege stehen könnten. Diese Herausforderungen, Ängste und Einschränkungen ziehen sich durch alle Bereiche der Gesellschaft und Technologie:
Die derzeit wohl beliebteste KI, GPT-3, und das darauf basierende ChatGPT-Programm werden von Millionen genutzt — spielerisch, skeptisch und andächtig. Fragt man die KI aber zum Beispiel, wer gerade ein Land regiert, stellt man schnell fest, dass GPT-3 nicht ganz die neuesten politischen Entwicklungen auf dem Schirm hat und auch sonst keine aktuellen Informationen hat. Die KI stützt sich derzeit auf Wissen bis 2021 und ist daher nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu berücksichtigen.
Die Journalisten atmen natürlich auf, denn so kann man keinen seriösen Artikel schreiben, und auch diese Branche ist vorerst sicher, weil investigative Recherchen immer noch auf echten zwischenmenschlichen Kontakten basieren, die auf Vertrauen aufbauen. Die KI wird kaum in der Lage sein, einen Whistleblower davon zu überzeugen, Geheimnisse preiszugeben.
Im Allgemeinen ist es für die KI schwierig, Wahrheit von Lügen zu unterscheiden. Schließlich produziert die KI Texte, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren: Welches Wort folgt am ehesten auf ein anderes. Somit stellen Fehlinformationen im Internet nicht nur eine Gefahr für Menschen dar, sondern sind auch die Ursache für Fehleinschätzungen oder Halluzinationen durch KI. Man kann KI beeinflussen, indem man die von ihr verwendeten Datenquellen mit bestimmten Informationen überflutet. Die KI hat keinen abstrakten und reflektierten Sinn für Wahrheit. Für sie sind Sätze reine Mathematik.
Während die ständig wachsenden Fähigkeiten die Forschung und Entwicklung beeindrucken, wird gleichzeitig die Dystopie der bösen KI, die die Weltherrschaft an sich reißt, angeheizt. Unabhängig vom Stand der technologischen Entwicklung müssen wir als Gesellschaft auch darauf vorbereitet sein, Innovationen anzunehmen und zuzulassen. Noch 2014 bezeichnete Elon Musk KI als „unsere größte existenzielle Bedrohung“. Neben Bill Gates, dem Gründer von Microsoft, Tim Bernes-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, weisen auch die Größen der Tech-Szene auf potenzielle KI-Gefahren hin. Apple-Mitbegründer Steve Wozniak sagte beispielsweise: „Wenn wir diese Geräte so bauen, dass sie alles für uns erledigen, werden sie irgendwann langsame Menschen schneller loswerden wollen, als wir denken, und Unternehmen effizienter führen wollen.
Die Anthropomorphisierung der KI, indem ihre Fähigkeiten zunehmend menschenähnlicher werden, birgt auch die Gefahr, dass die Absichten der KI zu stark interpretiert werden und ihr negative (menschliche) Dinge unterstellt werden.
KI wurde jedoch ständig kritisiert, insbesondere in den sozialen Medien. Die Diskussion wurde erneut entfacht, nachdem Unterstützer von Trump das Kapitol gestürmt hatten. Im Mittelpunkt der Diskussion standen die Algorithmen, die entscheiden und spezifizieren, was den Nutzern der jeweiligen Plattformen angezeigt wird. Die Idee, immer passendere Inhalte anzuzeigen, entwickelte ein Eigenleben bis hin zu dem Punkt, an dem die Nutzer in eine Art Meinungsspirale getrieben wurden. KI soll sich auf diese Weise radikalisieren. Zu der Zeit forderte Mark Zuckerberg, der CEO von Meta, selbst eine stärkere Regulierung der KI. Unternehmen wie GPT-3 arbeiten hier bereits an zukunftsgerichteten Beschränkungen und sind ziemlich offen, wenn es darum geht, ihre derzeitigen Kontrollmechanismen durch bessere zu ersetzen, die auf den Markt kommen. In der Branche herrscht also ein Bewusstsein dafür und sie wollen die Fehler der Vergangenheit nicht wiederholen. Auch Gesetzgeber auf der ganzen Welt beteiligen sich zunehmend an dieser Diskussion.
Gerade weil KI auf dem Vormarsch ist und jeden Aspekt unseres Lebens erreicht und bereichert, muss unsere Gesellschaft Regeln definieren, die für dieses neu geschaffene Entscheidungsinstrument gelten.
Die EU hat eine Expertengruppe eingerichtet. Dies drängt darauf, ethische Richtlinien für KI festzulegen. Zentrale Werte und Prinzipien für KI sollen nicht nur Vertrauen schaffen, sondern auch einen Fahrplan für deren Umsetzung aufstellen. Der 29-seitige Entwurf sieht drei Stufen vor: Zu Beginn werden Grundrechte, Prinzipien und Werte definiert, aus denen das Grundkonzept und die konkreten Anforderungen der Umsetzung — technische und nichttechnische Methoden — abgeleitet werden. Die dritte beschreibt ein Kontrollverfahren einschließlich eines Fragebogens.
Diese KI-Ethikrichtlinien sollen für alle gelten, die an der Entwicklung, Einführung oder Nutzung von KI beteiligt sind, also Unternehmen, Forscher, Organisationen, öffentliche Dienste, Institutionen, Einzelpersonen und andere Stellen. Sie soll der Eckpfeiler des Diskurses über „vertrauenswürdige KI made in Europe“ sein und stets an den Fortschritt angepasst werden.
Wir müssen uns als Gesellschaft mit unseren klügsten Köpfen aus den Bereichen Technik, Recht und Ethik zusammensetzen und Fortschritt mit Regulierung in Einklang bringen. Der Mehrwert, potenzielle Bedrohungen ernst zu nehmen, ist unbestreitbar. Mit der richtigen Dosis an Grenzwerten werden wir eine perfekt ausgewogene Zukunft erleben.
ChatGPT ist der Startschuss einer enormen KI-Welle, die bereit ist, alle uns bekannten Bereiche zu revolutionieren und einen expliziten Mehrwert für uns Menschen zu schaffen. Dennoch sollten wir nicht in blinde Euphorie verfallen, sondern mit kühlem Kopf die bevorstehenden Veränderungen in die richtige Richtung lenken, damit soziale Werte und Regeln nicht untergehen. Es müssen wegweisende Entscheidungen getroffen werden, um wichtige Innovationen mit der manchmal hartnäckigen Bereitschaft der Gesellschaft zur Veränderung in Einklang zu bringen.
Zusammenfassend können wir uns alle darauf freuen, zu sehen, wie künstliche Intelligenz das Privatleben, das Geschäft und unser Umfeld bereichert. Die Zukunft hat begonnen.
ChatGPT ist der Startschuss einer enormen KI-Welle, die bereit ist, alle uns bekannten Bereiche zu revolutionieren und einen expliziten Mehrwert für uns Menschen zu schaffen. Dennoch sollten wir nicht in blinde Euphorie verfallen, sondern mit kühlem Kopf die bevorstehenden Veränderungen in die richtige Richtung lenken, damit soziale Werte und Regeln nicht untergehen. Es müssen wegweisende Entscheidungen getroffen werden, um wichtige Innovationen mit der manchmal hartnäckigen Bereitschaft der Gesellschaft zur Veränderung in Einklang zu bringen.
Zusammenfassend können wir uns alle darauf freuen, zu sehen, wie künstliche Intelligenz das Privatleben, das Geschäft und unser Umfeld bereichert. Die Zukunft hat begonnen.
ChatGPT ist der Startschuss einer enormen KI-Welle, die bereit ist, alle uns bekannten Bereiche zu revolutionieren und einen expliziten Mehrwert für uns Menschen zu schaffen. Dennoch sollten wir nicht in blinde Euphorie verfallen, sondern mit kühlem Kopf die bevorstehenden Veränderungen in die richtige Richtung lenken, damit soziale Werte und Regeln nicht untergehen. Es müssen wegweisende Entscheidungen getroffen werden, um wichtige Innovationen mit der manchmal hartnäckigen Bereitschaft der Gesellschaft zur Veränderung in Einklang zu bringen.
Zusammenfassend können wir uns alle darauf freuen, zu sehen, wie künstliche Intelligenz das Privatleben, das Geschäft und unser Umfeld bereichert. Die Zukunft hat begonnen.
ChatGPT ist der Startschuss einer enormen KI-Welle, die bereit ist, alle uns bekannten Bereiche zu revolutionieren und einen expliziten Mehrwert für uns Menschen zu schaffen. Dennoch sollten wir nicht in blinde Euphorie verfallen, sondern mit kühlem Kopf die bevorstehenden Veränderungen in die richtige Richtung lenken, damit soziale Werte und Regeln nicht untergehen. Es müssen wegweisende Entscheidungen getroffen werden, um wichtige Innovationen mit der manchmal hartnäckigen Bereitschaft der Gesellschaft zur Veränderung in Einklang zu bringen.
Zusammenfassend können wir uns alle darauf freuen, zu sehen, wie künstliche Intelligenz das Privatleben, das Geschäft und unser Umfeld bereichert. Die Zukunft hat begonnen.
ChatGPT ist der Startschuss einer enormen KI-Welle, die bereit ist, alle uns bekannten Bereiche zu revolutionieren und einen expliziten Mehrwert für uns Menschen zu schaffen. Dennoch sollten wir nicht in blinde Euphorie verfallen, sondern mit kühlem Kopf die bevorstehenden Veränderungen in die richtige Richtung lenken, damit soziale Werte und Regeln nicht untergehen. Es müssen wegweisende Entscheidungen getroffen werden, um wichtige Innovationen mit der manchmal hartnäckigen Bereitschaft der Gesellschaft zur Veränderung in Einklang zu bringen.
Zusammenfassend können wir uns alle darauf freuen, zu sehen, wie künstliche Intelligenz das Privatleben, das Geschäft und unser Umfeld bereichert. Die Zukunft hat begonnen.
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