Künstliche Intelligenz - Fluch oder Segen?

"Bad news sell". Und es ist eben einfacher, mitzuschimpfen auf AI, ohne sich damit genauer zu beschäftigen. Und was man täglich sieht in Feeds, nun, da kann man selber regulieren.
Klar. Aber ich wünsche mir trotzdem mehr positive News zum Thema.
Immer nur stumpf die "Bad news sell"-Schiene zu fahren, halt ich, nicht nur aus Nutzer-/Leser-Sicht, für nicht strebenswert bzw. sogar kontraproduktiv bezüglich Stimmung in Szenen oder gar der Bevölkerung im allgemeinen.
 
Wünsche ich mir auch, glaube mir das mal nur! Ich finde diese Anti-AI-Haltung im Allgemeinen einfach nur dumm. Widerstand ist zwecklos, und man sollte viel mehr den Nutzen darin sehen und wie man es in die Gesellschaft umfassend und tief integrieren kann.

Ich bin auch inzwischen endlich mal dazu übergegangen, alles digital zu machen. Ich war da bis vor kurzem noch so rückständig. Zahle inzwischen alles nur noch mit Google Wallet und kontaktlos mit Handy und Apps. Nutze gar kein Bargeld mehr, nicht mal beim Bäcker, nirgendwo. E-Scooter in Städten mit Apps on demand, wo man es gerade braucht, hab mir auch selber einen E-Scooter geholt und habe kein Auto mehr seit Jahren. Keine öffentlichen Verkehrsmittel mehr wie Bus, sondern alles Scooter oder eben Zug, wenn ich wohin muss.

Hier muss noch viel mehr digitalisiert werden. Wünsche mir AI-Taxis wie in China bereits gang und gäbe. Da sind in Shenzhen fast alle Autos inzwischen electric und fahren per AI.

Wo wir dabei sind, mal ein Vergleich, recherchiert mit Kimi, um mal eine Übersicht zu schaffen, was normal in China ist im Vergleich zu Deutschland zum Beispiel. Basierend auf Recherche und factcheck was so die unterschiede sind im Anhang screenshot as tldr.

Hier mal ein fiktiver Arbeitstag von Kiki, basierend auf dem, wie in Shenzhen zum Beispiel gelebt wird und was da normal ist. Das ist kein Science Fiction, das ist heute. Gibt genug Videos auf Youtube von Leuten die solche Einblicke in das tägliche Leben geben.

Ich will das und da kommen wir nicht mit dieser rückständigen Kultur hier in Deutschland hin, schrecklich find ich das..

Ein Tag im Leben von Kiki, Shenzhen

Morgenroutine in Bao'an


Um 6:45 Uhr hebt Kikis Xiaomi Smart-Home-Zentrale sanft die Schlafzimmerjalousien und startet den Luftbefeuchter, der über Nacht in Shenzhens Frühlingsfeuchtigkeit im Leerlauf gelaufen ist. Sie prüft ihren Schlaf-Score auf ihrer Wearable – ein weiteres Gerät im selben Ökosystem – und bittet die KI-Assistentin ihres Telefons, die Nachrichten des Morgens zusammenzufassen, während sie sich anzieht. Die Assistentin, die sie durchschnittlich etwa fünfzig Minuten täglich nutzt, liest Schlagzeilen über die neue 2-Tonnen-Frachtdrohne, die gerade vom Fließband in Shenyang gerollt ist. Sie bestellt ihr Frühstück über ein Meituan-Mini-Programm innerhalb von WeChat. Da ihr Wohnkomplex entlang einer der Drohnenlieferkorridore der Stadt liegt, kommen ihr Kaffee und ihr gedämpftes Brötchen per kleinem Hexacopter, der das Paket bis 7:20 Uhr an einem Gemeinschaftskiosk abwirft. Sie scannt einen QR-Code mit ihrem Telefon, um das Schließfach zu öffnen. Bargeld fällt ihr nicht ein.

Die Fahrt zur Arbeit nach Nanshan

Kiki verlässt ihre Wohnung um 7:40 Uhr und geht zur U-Bahn. Am Stationszugang öffnet sie Alipay, ruft ihren Verkehrs-QR-Code auf und passiert das Drehkreuz in unter zwei Sekunden. Gesichtserkennungskameras säumen die Decke, Teil der städtischen Überwachungsinfrastruktur für öffentliche Räume, aber sie bemerkt sie kaum noch; sie sind so gewöhnlich wie die gefliesten Wände. Sie steigt in der Nähe des Büros auf ein Leihfahrrad um, das sie über dieselbe Super-App nutzt, wobei die Entsperrgebühr sofort von ihrer digitalen Brieftasche abgezogen wird. WeChat Pay und Alipay zusammen regeln fast alles, was sie heute berührt.

Im Büro

Kiki arbeitet im Marketing für ein Unternehmen für Unterhaltungselektronik. Ihre Firma gehört zu den 49 % der chinesischen Unternehmen, die mittlerweile formelle KI-Schulungen anbieten, daher ist es ihr bewusst, Erstentwürfe von Produktbeschreibungen an einen KI-Copiloten zu delegieren. Sie verbringt einen konzentrierten Zeitblock – ungefähr neunundvierzig Minuten in einer tiefen Sitzung – damit, Kampagnensprache mit dem Tool zu verfeinern, und wechselt dann zur menschlichen Zusammenarbeit für die kreativen Entscheidungen. Gegen Mittag führt sie einen Videoanruf mit ihren Eltern, die in einer Pilotstadt leben, in der das staatliche Betreuungsroboter-Programm läuft. Ein kompakter Roboterassistent hilft ihnen mit Medikamentenerinnerungen und täglichen Kontrollen, eine von zweihundert Einheiten, die über zweihundert Familien für eine sechsmonatige Testphase verteilt wurden. Ihre Eltern finden ihn seltsam, aber hilfreich.

Mittagessen und die Stadt draußen

Sie bestellt das Mittagessen über dasselbe Super-App-Ökosystem. Aus dem Bürofenster beobachtet sie eine Meituan-Drohne, die zwischen den Gebäuden entlang ihrer festen Luftstraße gleitet, eine von Tausenden, die landesweit bereits über drei Millionen Pakete zugestellt haben. Unten auf Straßenniveau akzeptiert jeder Verkäufer – ob ein Gemischtwarenladen oder ein Obstverkäufer auf dem Bürgersteig – mobile Zahlungen. QR-Codes sind auf jeder Oberfläche angebracht. Sie bezahlt eine Flasche Wasser mit ihrem Telefon, ohne ihren Schritt zu verlangsamen.

Nachmittägliche Besorgungen

Um 15:00 Uhr nimmt Kiki ein Didi zu einem Kundengespräch in Futian. Das Auto ist eine neue batterieelektrische Limousine; Shenzhens Straßen sind voll von ihnen, da Neufahrzeuge mit alternativen Antrieben im vergangenen Jahr 54 % der Autoverkäufe ausmachten. Ihr Fahrer erwähnt, dass die Zulassungen sich verlangsamt haben, seit die Kaufsteuerermäßigung ausgelaufen ist, und er ist froh, dass er gekauft hat, als er es tat. Kiki selbst überlegt, ein E-Auto zu kaufen, wartet aber ab, ob neue Anreize auftauchen. Vorerst verlässt sie sich auf die integrierte Mobilitätskette in ihrem Telefon – U-Bahn, Fahrrad, Taxi und Zugtickets, die alle an einem Ort leben.

Während des Gesprächs erwähnt der Kunde, dass sein kleines Unternehmen einen günstigen Kredit erhalten hat, weil das soziale Kreditrating des Inhabers auf kommunaler Ebene auf einer „Roten Liste“ für durchgehende Steuereinhaltung steht. Kiki denkt an ihre eigene Akte, die sauber ist, und daran, wie diese unsichtbare Infrastruktur den Alltag prägt: einfachere Kautionen bei Mietverträgen, Priorität für bestimmte Dienstleistungen und reibungslose Reisen. Es gibt keine einzelne nationale Punktzahl, aber das Flickwerk aus städtischen Bewertungen und Branchenschwarzen Listen öffnet den Regeltreuen leise Türen und schließt sie für diejenigen, die zurückfallen.

Rückkehr am Abend

Kiki beendet die Arbeit um 18:30 Uhr. Auf dem Heimweg hält sie in einem Fitnessstudio, das ihre Mitgliedschaft automatisch über Alipay abbucht, wenn sie eincheckt. Sie kauft einen Snack nach dem Training aus einem Automaten, der nur mobile Zahlungen akzeptiert. Zurück in Bao'an hat ihre Wohnung bereits ihre bevorzugte Temperatur erreicht, ausgelöst durch einen Befehl, den sie vom Büro aus über ihre Smart-Home-App gesendet hat. Sie wärmt Reste auf, schaut sich ein Kurzdrama an, das von einem Algorithmus empfohlen wurde, und schläft ein in dem Wissen, dass morgen demselben reibungslosen Rhythmus folgen wird – Telefon zuerst, Bargeld nie, und die Drohnen draußen vor ihrem Fenster summen bereits vor der Morgendämmerung.

Und bevor hier wieder mit dem social Credit Zeug angefangen wird.

"The dealing of the social credit system with individuals focuses on the financial trustworthiness of individual citizens. The dealing of the system with individuals is primarily focused on debt repayment, though major violations of the law have also been sanctioned." WIKIPEDIA

The SCS is not a real-time, AI-driven citizen-rating machine that controls daily life for 1.4 billion people. It is a bureaucratic, fragmented compliance framework that heavily targets businesses and serious legal offenders, with limited but aggressive behavioral scoring in select cities. The consequences for those caught in the blacklist machinery are real and severe—but they are not the universal, gamified dystopia often portrayed in Western headlines.
"Quasi" wie unsere Schufa basically.

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Finde den Claim auch eher dünn.
Das fängt schon mit "KI" an: Ein Algorithmus wurde trainiert, Stoffe nach ihren Eigenschaften zu sortieren. Das hat rein gar nichts mit LLMs & Co zu tun.
"Gefunden" ist auch nicht besser, denn es wurden zwar Gruppen gebildet, aber, soweit ich das dem Abstract entnehmen kann, keine neuen Stoffen vorhergesagt.
Und bezüglich "Antibiotika" wurde scheinbar nicht einmal im Nachgang geprüft, ob die Substanzen humanverträglich sind. Dabei ist dass der schwere Teil auf der Suche nach Wirkstoffen. Bakterienabtötendes gibt es vieles, ich schlag jetzt mal beispielsweise flüssiges Eisen vor, aber das meiste lässt sich nicht als Medikament einsetzen, weil es den Patienten genauso schnell oder schneller umbringen würde, wie die Erreger.

Nun gut. Um den roten Faden wieder aufzugreifen ...

Wo siehst du denn Grenzen der Möglichkeiten (mit Blick auf den Arbeitsmarkt)?
Lässt sich die Zuverlässigkeit (mit Blick auf Verantwortung) bereits (abschließend) bewerten?
Welche Art von Gesinnung lässt sich einem LLM überhaupt zuverlässig zuschreiben?

Huh? Das ist jetzt aber ein Blick in die Vergangenheit zu Posts, auf die du schon geantwortet hattest :ugly: .

Ne klare Antwort habe ich, als Skeptiker, aber nicht. In meinen Augen sind KIs deutlich zu unzuverlässig, um ihnen überhaupt irgend eine Aufgabe zu überlassen. An einigen Stellen kann man sie als Überwachungs-Back-Up nebenher laufen lassen, da Menschen notorisch schlecht in "überwachen" sind, aber ansonsten erachte ich eine KI immer als zweitbeste und oft genug ungenügende Lösung, in die man keine größeren Hoffnungen oder gar Investitionen stecken sollte.

Aus dieser Grundhaltung ergibt sich naturgemäß kein Zukunftsbild, bei dem man über KI diskutieren müsste. Dafür musst du die anderen Fragen, die begeistert bei dem Hype mitmachen. Persönlich habe ich KI bislang nur als notdürftigen Ersatz für gute Suchmaschinen und Webangebote genutzt, wie sie früher mal üblich waren aber dann abgeschaltet wurden (Stichwort: Filterung nach Zeit, Ausschluss von Suchbegriffen, ehrliche Webseiten). Aber selbst dieser ""Vorteil"" ist ein Zirkelschluss, schließlich sind automatisch generierte Schrott-Inhalte maßgeblich mitverantwortlich dafür, dass man nicht mehr an Informationen kommt.
 
Huh? Das ist jetzt aber ein Blick in die Vergangenheit zu Posts, auf die du schon geantwortet hattest :ugly: .
Du hattest das nunmal für weitere Debatten vorausgesetzt, aber einen Konsens gab es nicht. :ka:

Ne klare Antwort habe ich, als Skeptiker, aber nicht. In meinen Augen sind KIs deutlich zu unzuverlässig, um ihnen überhaupt irgend eine Aufgabe zu überlassen.
Das liegt wohl in der Natur der Sache. Ein LLM produziert sprachliche Plausibilität, kennt aber keinen Inhalt. Die Sprache mit inhaltlich korrekten Informationen übereinstimmend zu formulieren, gelingt eher dort, wo bereits viel Wissen in sprachlicher Form vorliegt, aber eher schlecht, wenn die Erkenntnisse sprachliche unzureichend erschlossen sind. Die Intelligenz des Menschen bzw. das Denken erschöpft sich nunmal nicht im Sprachlichen - wir erleben die Welt vielseitiger. Einem LLM fehlen aus unserer Sicht diverse Schnittstellen und somit Referenzen, abstruse Fehler entstehen.

Dennoch kann ein LLM zuverlässig sein, wenn die sprachlichen Bestandteile eindeutig sind. Fluide Formen der Sprache (aktueller Jugenslang/Neologismen), unscharfe Prompts ("Was ist das für 1 Tag?") oder hinsichtlich der jeweiligen Aufgabe schlechtes Training ("Du bist ein Außerirdischer") sind für ein LLM irreführend. Aus einem präzisen, differenzierten Prompt jedoch kann bspw. ComfyUI reproduzierbare Ergebnisse hervorbringen. Industrial AI funktioniert ebenfalls zuverlässig, weil ein sehr begrenztes Feld behandelt wird und auch Feedback als Fehlerkorrektur eingreift. Erinnert mich an ein Video zum Doppelpendel, das Alki letztens gepostet hatte: Ordnung ja, aber Chaos nach Überschlag. Ein LLM benötigt eben einen geschützen Bereich, damit Überschläge verhindert werden.

Wenn man über ein LLM redet, das in einem idealen System (;)) agiert - trennscharf begrenzte Domäne, integrierte (agentische) Prüfung, sachgemäße Quellenlage, explizite Struktur, Rückfragen bei zu viel 'Schwung', usw. - scheint KI sich einem deterministischen Verhalten anzunähern und erreicht ein hohes Maß an Zuverlässigkeit.

Sobald Zuverlässigkeit entsteht, lässt sich besser über Wohlgesinntheit oder Möglichkeiten reden. Wenn Prompt A zuverlässig genug in Verhalten A' resultiert, stellt sich die Frage nach der Wohlgesinntheit eigentlich nicht mehr, denn das Dingen tut, was man sagt. Funktioniert das in einer Fabrik, in der die KI trainiert worden ist? Ja. Kann es im Human Ressources-Büro oder der Praxis einer Psychotherapeutin funktionieren? Warum nicht? Man darf halt keine Innovation erwarten.
 
Das Problem ist, dass man aus Zuverlässigkeit bei Prompt A keine gültigen Rückschlüsse auf Prompt A+1 ziehen kann. Die Ausarbeitung auf inhaltlich sehr eng verwandte Prompts kann himmelweite Unterschiede in der Qualität aufweisen. Gesicherte Zuverlässigkeit gibt es somit nur, wenn man die möglichen Aufgabenstellungen derart eingrenzt, dass man sie alle testen kann und testen tut. Dann hat man aber einen derart knappen, zulässigen Funktionsumfang, dass man auch direkt eine schlanke, deterministische Lösung schreiben kann. Der Vorteil von KI liegt wenn dann darin, dass sie auch in unvorhergehsehenen, insbesondere in unvorhersehbaren Situationen eine Antwort liefert. Das Problem ist, dass die Antwort ziemlich oft falsch ist.

Übrigens unabhängig von "sprachlicher Erschließung". ChatGPT & Co arbeiten kontextualisierend, was in Kombination mit dem Trainingsmaterial einen Teil des Problems ausmacht. Man fragt nach technischen Fakten, bekommt stattdessen aber irgendwelche Forenbehauptungen - aufbereitet in professionell aussehenden Schemata. Dabei sind letzter z.T. nicht mal mehr Sprache, geschweige denn die Ausdrucksweise der Forenbehauptungen und selbige wiederum haben nichts mit dem Wording des Prompts gemein. Aber gearbeitet wird halt innerhalb eines Themas.
 
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Dann hat man aber einen derart knappen, zulässigen Funktionsumfang, dass man auch direkt eine schlanke, deterministische Lösung schreiben kann. Der Vorteil von KI liegt wenn dann darin, dass sie auch in unvorhergehsehenen, insbesondere in unvorhersehbaren Situationen eine Antwort liefert. Das Problem ist, dass die Antwort ziemlich oft falsch ist.

Es gibt doch aber Anwendungsbereiche, in den regelbasierte Systeme und physikalische Modelle an ihre Grenzen geraten, und in denen KI, wie du auch schreibst, Antworten liefert, und aber die Antworten zuverlässig genug sind, um letztlich Kapital daraus schlagen zu können. Ansonsten würde sich bspw. Siemens (Youtube-Link mit Zeitstempel) nicht dafür interessieren, würd ich meinen. Darauf basiert doch die Wette um KI, und irgendwie nicht grundlos, denn das kann dann auch so aussehen (Youtube-Link mit Zeitstempel).

Und genau diese neuen Handlungsräume würden auch im Falle der geplatzten KI-Blase ökonomisch relevant bleiben, sozialen Wandel antreiben und uns u.a. vor die Frage stellen, ob's nun Fluch oder Segen sein mag.
 
So oft wie er das hier darstellt liegen die KIs auch gar nicht mehr daneben.
Und was Mustererkennung usw angeht sind sie uns jetzt schon weit voraus.
 
Quelle?

Oben sagst du ja selbst noch
Auf welche Szenarien wäre wohl ein Durchschnittsmensch gekommen wenn er die selben Daten zur Verfügung gehabt hätte?
Aber so ein besserer Mustererkenner der z.B. Patente bis 1931 als Input bekommt (die kein Durchschnittsmensch liest), sollte zumindest absehen können dass Autos "the next big thing" sind.
 
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Laut einer neuen Umfrage des Wissenschaftsverlags Wiley (via Nature) unter fast 5.000 Forschern aus über 70 Ländern wird künstliche Intelligenz innerhalb der nächsten zwei Jahre zu einem festen Bestandteil wissenschaftlicher Arbeit werden. Bereits jetzt sehen mehr als die Hälfte der Befragten KI in bestimmten Bereichen als leistungsfähiger an als Menschen.
Quelle: Forscher finden, dass KI bei vielen Aufgaben bereits besser ist als der Mensch

Wurde auch schon in einigen Dokus und WIssenschaftssendungen gezeigt und gesagt.

Und überrascht auch nicht. Jeder Taschenrechner kann schneller rechnen als wir.
Oben sagst du ja selbst noch

Aber so ein besserer Mustererkenner der z.B. Patente aus der Zeit als Input bekommt (was kein Durchschnittsmensch liest), sollte zumindest absehen können dass Autos "the next big thing" sind.
Das war darauf bezogen, realistische Szenarien in einer entfernten Zukunft einzuschätzen.
Da ist der Durchschnittsmensch auch nicht viel besser.
Und selbst "echte" Visionäre haben sich schon öfter mal vertan.
 
Eine Umfrage also, kein Versuch. Ich finde dass das nicht so ist, und werde sicher auf der Welt noch 20.000emschen finden denen das auch so geht. Und nun?
"Forscher" ist an der Stelle übrigens kein Qualitätsmerkmal, weil man eine Kategorie Menschen die dazu tendiert nur einen Wissensbereich richtig zu durchdringen und den Rest zu ignorieren (um das Wort Fachidioten mal nett zu umschreiben ;) ) nach etwas Fachfremden befragt hat.
 
Eine Umfrage also, kein Versuch. Ich finde dass das nicht so ist, und werde sicher auf der Welt noch 20.000emschen finden denen das auch so geht. Und nun?
Dann google doch mal nach KIs in der Gesichtserkennung oder Krebsforschung. Da werden sie bereits jetzt schon eingesetzt. In der Gesichtserkennung schon länger.
"Forscher" ist an der Stelle übrigens kein Qualitätsmerkmal, weil man eine Kategorie Menschen die dazu tendiert nur einen Wissensbereich richtig zu durchdringen und den Rest zu ignorieren (um das Wort Fachidioten mal nett zu umschreiben ;) ) nach etwas Fachfremden befragt hat.
Sicher gibt es auch ein paar Fachidioten aber selbst das würde nicht gegen meine Behauptung sprechen, dass KIs in gewissen Bereichen jetzt schon den Menschen überlegen sind.
 
Aber so ein besserer Mustererkenner der z.B. Patente bis 1931 als Input bekommt (die kein Durchschnittsmensch liest), sollte zumindest absehen können dass Autos "the next big thing" sind.
Würde man meinen. Aber eigentlich bin ich mir da nicht so sicher, denn KI kann bzw. konnte nicht (besonders gut) auf Technikfolgenabschätzung trainiert werden. Dazu müsste die Technik ja bereits seit einiger Zeit (Jahrzehnte oder mehr) bestehen und immer wieder die nächsten Jahre oder Jahrzehnte abzuschätzen gelernt haben. Ein solches Training konnte aber noch gar nicht geschehen.
Außerdem tun sich auch Menschen ziemlich schwer damit, immerhin glauben viele Menschen auch heute noch, dass KI in unserer Zukunft keine allzu große Rolle spielen wird. :P
Dabei gibt es bereits belastbare Daten zur Verwendung in medizinischen Anwendungsbereichen (Mammografie, Diabetische Retinopathie), was doch eigentlich ziemlich cool ist.
 
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Die medizinische Bilderkennung zeigt IBM seit mindestens 20 Jahren erfolgreich. Ja, auch das ist maschinelles Lernen, was man in diversen Bereichen seit Jahrzehnten einsetzt. Meine Masterarbeit vor über 10 Jahren war auch über maschinelles Lernen.
Wenn man das natürlich grundsätzlich alles als "die KI Technik" sieht, und die Definition nicht auf die deep learning large language models beschränkt auf die sich eigentlich gerade alle stürzen, dann ist KI nicht die Zukunft sondern die Gegenwart.
Aber maschinelles Lernen hatte nie den Anspruch eine reale intelligenz nachzubauen. Diese Anspruch unter Nutzung des Namens KI/AI ist neu, und den zweifel ich auch nach wie vor etwas an.
 
Meine Masterarbeit vor über 10 Jahren war auch über maschinelles Lernen.
Was hast du denn studiert? Bist du beruflich nicht App-Entwickler?

Wie ist das eigentlich wenn KIs mit anderen KIs kombiniert werden?
Wenn man z.B. einer Sprach KI Prompts mitteilt und sie Bilder, Videos oder Musik erstellt.
Dann hat die doch Zugriff auf andere KIs bzw Bereiche oder nicht?

Wo rauf ich hinaus will ist: eine "richtige" Intelligenz hat ja auch Zugriff auf verschiedene kognitive Bereiche und nicht nur auf einen. Dazu kommt dann noch die Sensorik. Ist bei Mensch und Tier nicht anders.
 
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Also ich selbst habe jetzt schon ein paar mal mit KI hantiert. Ich nutze aber Gemini auf meinem Smartphone, habe bisher ein paar Bilder damit erstellt und 3 Lieder erstellt, die lustig und sinnvoll waren für den Moment.

Ich denke das KI in Zukunft auf jeden Fall mehr Fahrt aufnimmt, weil's halt einfach einfacher ist etwas zu erstellen.

Bin aber dafür das es eindeutig als KI generiert zu erkennen sein muss.


Gruß
 
Was hast du denn studiert? Bist du beruflich nicht App-Entwickler?
Iiiih, nein. Embedded Software mache ich, also die Software die auf Autos, Türchlössern, Robotern etc. läuft.
Und studiert habe ich Mechatronik, also Elektrotechnik, Mechanik und IT gemischt.
 
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Iiiih, nein. Embedded Software mache ich, also die Software die auf Autos, Turechlössern, Robotern etc. läuft.
Achso dann sorry! :ugly:
Und studiert habe ich Mechatronik, also Elektrotechnik, Mechanik und IT gemischt.
Was Mechatronik ist weiß ich so ungefähr. Kann man auch lernen als Lehrberuf. Für Industrie oder Kfz.

Der Bauer hat doch auch Mechatronik studiert wenn ich mich richtig erinnere?
 
Mechatronik ist als Studium gerade am Anfang eine Art "Allgemeiningenieur". Was ich als Ansatz immer noch ziemlich gut finde, weil man so nicht sofort vollkommen von den anderen Unterdisziplinen abgeschottet wird. Hinten raus spezialisieren sich die meisten dann aber natürlich trotzdem. Bei mir mehr Richtung (Embedded) Software, beim der8auer afair mehr Richtung Maschinenbau.

Ich hab mich damals mit maschinellem Lernen auf kleinem MCUs beschäftigt. Und schon damals war das Ergebnis: Kann man durchaus dort betreiben, das Problem gerade für kleine Firmen und spezialisierte Probleme ist genug Daten für das Training zusammen zu bekommen. Oft ist da Verständnis aus dem Kopf des spezialisierten Entwicklers in Code umzuwandeln deutlich billiger.
Transfer Learning ist ein Weg das zu umgehen, heißt aber auch dass das resultierende Modell deutlich größer wird als es eigentlich sein müsste.

Der Lehrberuf KFZ-Mechatroniker hat mit all dem wenig gemein, außer dass halt KFZs auch mechatronische Produkte sind.
 
Es gibt doch aber Anwendungsbereiche, in den regelbasierte Systeme und physikalische Modelle an ihre Grenzen geraten, und in denen KI, wie du auch schreibst, Antworten liefert, und aber die Antworten zuverlässig genug sind, um letztlich Kapital daraus schlagen zu können.

So? Gibt es die?

Ansonsten würde sich bspw. Siemens (Youtube-Link mit Zeitstempel) nicht dafür interessieren, würd ich meinen.

Also wenn ich mir angucke, welche Bedeutung die heute gesamtwirtschaftlich haben und welche vor 50 Jahren, dann würde ich "Siemens interessierts" nicht unbedingt als Argument FÜR die Qualitäten einer Technik werten :ugly: .
Und soweit ich das den Minuten rund um deinen Link entnehmen kann, haben sie ohnehin wenig mit KI an sich zu tun. Siemens baut einen Roboter (im herkömmlichen Sinne/existierende, händisch programmierte Technik), der jetzt um ein Modul zur Erkennung von gesprochenen Befehlen auf ChatGPT-Basis erweitert werden soll. Von eigener KI-Entwicklung ist nicht die Rede. Von Erfolg auch nicht. Von Verbesserungen gegenüber herkömmlicher Spracherkennung (die Siemens afaik nicht hat) auch nicht. Und schon gar nicht steht da, dass das System voll KI-gesteuert selbständig und voll verlässlich, also zum Beispiel ohne Bedarf für ein Notausssystem unter voller Haftungsübernahme durch den Hersteller, operieren kann.

Darauf basiert doch die Wette um KI, und irgendwie nicht grundlos, denn das kann dann auch so aussehen (Youtube-Link mit Zeitstempel).

Ich sehe: Einen Roboterarm und ein Sensorsystem, deren Beweglichkeit respektive Erfassungsgeschwindigkeit Lichtjahre vor dem menschlichen Arm respektive Auge liegen, die sich einer einzigen, keinerlei Intelligenz (im Sinne von Logik, Verständnis, etc.) erfordernde, physikalisch-banale Aufgabe widmen, und trotzdem nicht unschlagbar sind? Das Ding hat mit einer fehlerfreien KI imho weniger zu tun, als Deep Blue seinerzeit.

Und genau diese neuen Handlungsräume würden auch im Falle der geplatzten KI-Blase ökonomisch relevant bleiben, sozialen Wandel antreiben und uns u.a. vor die Frage stellen, ob's nun Fluch oder Segen sein mag.

Bislang sind es überwiegend keine Handlungs- sondern ausschließlich Investitionsräume. Räume, in die genau die gleiche Gruppe Billionen investiert, die in den 90ern alles nur noch mit Sprachsteuerung machen wollte, die zur Jahrtausendwende alles außer .com für irrelevant erklärt hat, die in den 0er Jahren autonom fahrende Autos (damals noch ohne KI-Assoziation) als Standard für 2015 (auf der Basis von Hardware von 2010) gesehen hat, einschließlich der Vorhersage dass dann niemand mehr Autos als Tesla verkauft, während VW bereits Pleite ist, etc.. Irgendwann zwischen durch waren mal Cryptos oder Blockchain im weiteren Sinne, später NFTs the ultimate next thing.
Heute fließt das Geld, dass einige auf dieser Welt offensichtlich zu viel haben, halt in "KI". Wobei sogar egal ist, ob und wieviel KI überhaupt drin steckt - absolut alles kriegt diesen Stempel aufgedrückt und absolut jedes börsenorientierte Unternehmen ist gezwungen, mit zu machen (oder das vorzutäuschen), siehe Siemens. Aber wo liefert dann mal wer? Welches Unternehmen ist dank seiner "KI" operativ im Plus? Und was hat der Rest der Menschheit davon?

Ich sehe da bislang nur jede Menge "move fast and break things", aka FOMO, aber nichts erstrebenswertes. (Aber Nicht-Erstrebens ist ja manchmal ein besonders attraktives Investitionsfeld...) Kann sein, dass ich einfach die falsche Perspektive habe, aber genau daraum ging es ja: Wenn du Vorhersagen für eine KI-Utopie haben willst, musst du wen anders fragen. Ich bin eher derjenige, der die Lücken darin sucht und nachbohrt, bis die Vision in sich zusammenstürzt.

Aber so ein besserer Mustererkenner der z.B. Patente bis 1931 als Input bekommt (die kein Durchschnittsmensch liest), sollte zumindest absehen können dass Autos "the next big thing" sind.

Nicht nur Autos, auch Flugzeuge. Verbrennungs- und Elektromotoren hatten ihre Überlegenheit ebenso bewiesen. Eine KI, die mit einem georgianischen (V., nicht I.-IV.) Wissensstand wortwörtlich "viktorianische" Vorhersagen macht, scheitert nicht einfach daran, in die Zukunft zu extrapolieren, sondern beweist komplettes Unterständnis ihrer Gegenwart und Vergangenheit. "Dampfschiffe, die London und New York in 10 Tagen verbinden"? Der letzte Träger des Blauen Bandes, der langsamer war, war die Great Western mit 12 Tagen. Und die ist bekanntermaßen das erste echte Dampfschiff überhaupt, dass die Strecke befahren hat (22,5 h nachdem das erste Auch-mit-Dampf-Schiff erstmals einen Transatlantikrekkord aufgesteltl hat), aber trotzdem war sie 1843 schon schnell genug für 12 Tage. Der 1931 gültige Rekord lag bei unter 5 Tagen und "Talkie" sagt das Doppelte für seine Zukunft voraus.

Eine Vorhersage mit Luftschiffen wäre noch denkbar gewesen. Do X parkte zwar schon New York, aber LZ127 war ein paar Jahre vorher wesentlich zügiger nach Nordamerika gekommen, R100 kurz zuvor in Canada (Flugzeit knapp über 3 Tage), R101 war in Erprobung, LZ129 in Bau, LZ130 in Vorbereitung. Aber Dampfschiffe? Das klingt, als hätte man das Modell mit Texten bis 1830 und nicht bis 1930 gefüttert. Also nix mit "Talkie", das Ding ist eher Daguerriker.
 
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