Hype-ähnliche Zustände nach dem DeepSeek-Erfolg

Künstliche Intelligenz wird nach Meinung wichtiger Entwickler in allen Bereichen menschliche Fähigkeiten übertreffen. Steht uns eine neue Stufe der Evolution devor?

Schriftzeichen und das Geheimnis der Bilder

Ein Spaziergang durch den Wald der verschiedenen Theorien des Bewussstseins

Die Gefahren einer unkontrollierten Technik, die bescheidenen Maßnahmen der Eindämmung und die Hoffnung für die Zukunft

Ein Vergleich der Antworten beider Chatbots zur Überprüfung der politischen Einflussnahme auf die Antwort zu einer weltweit sehr unterschiedlich bewerteten politischen Situation

Die distopischen Vorstellungen eines KI-Chefentwicklers zur Zukunft der Künstlichen Intelligenz. Die Verschmelzung der Menschen mit der Technik.

Menschliche Wahrnehmung und Computerwahrnehmung im Vergleich. Die wichtigsten Unterschiede.

Gesteigerte Überwachbarkeit, Massenarbeitslosigkeit, Dequalifizierung, Autoritarismus, Machtkonzentration, Polarisierung, Angst vor der Superintelligenz

Verbotene Anwendungen und Verpflichtung zur Mitarbeiterqualifizierung

Leitfaden für Weiterbildung und Schulung zum Thema Künstliche Intelligenz

Wie ein Unternehmen sich eine KI-Landschaft unter Vermeidung der Abhängigkeit von den BigTec-Konzernen aufbauen kann.

Chatbots an ihren Grenzen: Was tun die Systeme, wenn man sie nach Dingen fragt, die nicht in ihren Trainingsdaten vorgekommen sind?

Die vollmundigen Erklärungen der Unternehmensberatungen und Tec-Firmen zur Wichtigkeit von KI-Schulungen. Ein bunter Blumenstrauß von Kompetenzen. Wenig Brauchbares für die Umsetzung.

Für den schnellen Überblick: Die Basiselemente der Künstlichen Intelligenz - Technische Simulation des menschlichen Gehirns - Künstliche Neurone und Synapsen - Große Sprachmodelle mit big data und big money - Aufwendiges Training - Superleistungen und Leistungsgrenzen - Stand der Technik und wie es weiter geht

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

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

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

Eine Gebrauchsanleitung für die Hightec-Platzhirsche um aus dem Tal der ersten Depression wieder herauszukommen.

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

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

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

Wahrnehmung und Gedächtnis der großen Sprachmodelle und Neuronaler Netze

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

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

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

Was macht der vermehrte Einsatz Künstlicher Intelligenz mit unserem Geist?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Goethes Zauberlehrling aus der Sicht einer in Lebensgefahr geratenen Maus.

Sentimentanalyse: eine kritische Anwendung. Einsatzbereiche. Analyse von Emotionen und Stimmungen durch spezielle Programme auf der Basis von maschinellem Lernen. Digitalisierung von HR-Prozessen.

Szenarien sinnvoller Anwendungen. Kontrollierbare Pilotprojekte. Kritische Anwendungen mit empfohlener Einsatzbegrenzung: Ausschluss bermäßiger Benutzerkontrolle, Beschränkung von Gesichts- und Spracherkennung, Vorsicht bei Sentimentanalyse und affektivem Computing. Umgang mit Mustererkennungsfunktionen, Beurteilung und Scoring-Listen. Plädoyer gegen das Leitbild des Betreuten Arbeitens.

Vorschläge für einen kontrollierten Umgang mit Elementen Künstlicher Intelligenz. Vermeidung von Stolpersteinen durch wachsende Abhängigkeit von den großen Anbietern. Fahrplan für den Aufbau eigener Kompetenz. Neue Arbeitsformen.

Auswahl aus einem breiten Spektrum von Anwendungen für die Unternehmensbereiche Personal, Produktion, Logistik, Marketing und Vertrieb sowie Mustererkennung insbesondere für Sprache und Bild, Robotik und das Internet der Dinge.

KI umfasst ein breites Spektrum unterschiedlicher Techniken. Kaum eine Software, die nicht mit Elementen integrierter Künstlicher Intelligenz wirbt. Es ist höchste Zeit, die Spreu vom Weizen zu trennen und zu schauen, was wirklich hinter den Konzepten steckt. Nachdenken über die Chancen, aber auch die Risiken ist angesagt.

Algorithmen für die Sprach- und Stimmanalyse. Kritische Anwendungen: Pysochologische Sprachanalyse für das Personalmanagement. Zweifelhaft: Transparenz und Objektivität.

Missverständnisse um den Begriff Intelligenz. Neuronale Netze und Maschinelles Lernen: Die Hoffnung auf Selbstlernende Systeme. Technik ohne Fähigkeit zu eigener Erfahrung und ohne Bewusstsein. Trotzdem: Die Phantasien von der übermenschlichen Superintelligenz - was ist dran und was ist Utopie?