Toradex: Ein Blick hinter die Kulissen der Embedded-Technologieführer

Toradex, ein in der Schweiz gegründetes Unternehmen, hat sich im Laufe der Jahre eine führende Position im Bereich der Embedded-Computing-Systeme erarbeitet. Spezialisiert auf die Entwicklung und Herstellung energieeffizienter Computer-Module, die auf ARM-Architekturen basieren, bedient Toradex eine breite Palette von Industrien, darunter Automatisierungstechnik, Medizingeräte und Fahrzeugtechnik. Das Unternehmen unterscheidet sich durch die Bereitstellung hochqualitativer, leistungsfähiger Produkte und legt großen Wert auf Forschung und Entwicklung, um den stetig wachsenden und sich verändernden Anforderungen der Industrie gerecht zu werden.

Toradex' Produktportfolio beinhaltet eine Vielzahl von Computermodulen, insbesondere die bekannten Apalis- und Colibri-Familien, die sich durch Robustheit, Langlebigkeit und Skalierbarkeit auszeichnen. Diese Module sind mit Prozessoren von führenden Herstellern wie NVIDIA und NXP ausgestattet und werden ergänzt durch ein breites Angebot an Zubehör und Entwicklungsboards, die den Designprozess vereinfachen.

Ein wesentlicher Aspekt der Unternehmensstrategie ist die intensive Fokussierung auf technologische Innovation. Toradex investiert kontinuierlich in die Weiterentwicklung seiner Technologien, wobei besonderes Augenmerk auf die Integration neuester Prozessortechnologien und die Optimierung der Energieeffizienz gelegt wird. Das Unternehmen unterstützt zudem Open-Source-Projekte und -Gemeinschaften, was die Anpassungsfähigkeit und Zukunftssicherheit seiner Lösungen weiter erhöht.

Software und das dazugehörige Ökosystem spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle in Toradex' Angebot. Mit Torizon bietet das Unternehmen ein auf Linux basierendes Betriebssystem an, das speziell für Embedded-Systeme entwickelt wurde. Zusammen mit einer Vielzahl von Tools und SDKs ermöglicht es Entwicklern, ihre Projekte effizient und erfolgreich umzusetzen. Die enge Zusammenarbeit mit der Entwicklergemeinschaft stellt sicher, dass die Produkte optimal unterstützt werden und dass Kundenfeedback direkt in die Produktentwicklung einfließt.

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Die VDW Stellungnahme zu den Asilomar-Prinzipien zu künstlicher Intelligenz

Die Vereinigung Deutscher Wissenschaftler (VDW) sieht die Asilomar-Prinzipien als wertvolle Diskussionsgrundlage für ethische und regulatorische Fragen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Diese Prinzipien bieten einen Ansatzpunkt, um die potenziellen Chancen und Gefahren von KI zu adressieren. Die VDW betont jedoch, dass die Asilomar-Prinzipien allein keinen ausreichenden normativen Rahmen darstellen, insbesondere weil sie die Möglichkeit eines unkontrollierbaren Fortschritts in der KI-Technologie nicht hinreichend begrenzen. Die Organisation plädiert für eine stärkere Berücksichtigung des Vorsorgeprinzips, die Notwendigkeit, Grenzen der Technologieentwicklung zu prüfen, und fordert umfassende Untersuchungen der Auswirkungen von KI auf Gesellschaft, Kultur und Menschenrechte. Ein breiter, demokratisch legitimierter Diskurs und internationale Kooperationen werden als essenziell für die Entwicklung sicherer KI-Systeme erachtet. Darüber hinaus empfiehlt die VDW die Initiierung wissenschaftlicher Forschung zu Folgenabschätzung, Ethik und rechtlichen Rahmenbedingungen, um politische Entscheidungsträger frühzeitig zu informieren. Auch Verbote und Moratorien für bestimmte KI-Anwendungen, wie autonome Waffen, sowie die Wahrung der Privatsphäre und informationellen Selbstbestimmung sind nach Ansicht der VDW notwendig.

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Was ist AGI?

Im Gegensatz zu den aktuell existierenden KI-Systemen, die für spezifische Aufgaben konzipiert sind und als "schwache KI" bezeichnet werden, umfasst die AGI (Artificial General Intelligence) das Bestreben, eine Maschinenintelligenz zu entwickeln, die die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Tätigkeit, die ein Mensch ausführen kann, zu erlernen, zu verstehen und anzuwenden. 

Die Idee hinter AGI ist nicht neu; sie wurzelt in den Anfängen der Künstlichen Intelligenz als akademisches Feld in den 1950er und 1960er Jahren, als Wissenschaftler zum ersten Mal die Vision einer Maschine entwickelten, die menschliche Intelligenz in ihrer Gesamtheit simulieren könnte. Diese Vision hat sich im Laufe der Jahrzehnte weiterentwickelt und wurde präziser, während die Diskrepanz zwischen der aktuellen KI, die auf spezialisierte Aufgaben beschränkt ist, und der ambitionierten Zielsetzung einer AGI immer deutlicher wurde.

Die Unterscheidung zwischen "schwacher" und "starker" KI ist zentral für das Verständnis des Konzepts der AGI. Während "schwache" KI-Systeme darauf ausgerichtet sind, bestimmte Aufgaben mit einer von Menschen vordefinierten Effizienz und Präzision zu erfüllen, strebt die "starke" KI oder AGI danach, eine universelle Problemlösungsfähigkeit zu erreichen, die der menschlichen gleichkommt oder diese sogar übertrifft. Ein solches System würde nicht nur über eine breite Anwendungsfähigkeit verfügen, sondern könnte auch eigenständig lernen, sich anpassen und vielleicht sogar eigenes Bewusstsein und Emotionen entwickeln.

Die Definitionen von AGI variieren stark und spiegeln die Vielfalt der Perspektiven und Forschungsansätze in diesem Bereich wider. Einige Definitionen betonen die Bedeutung der kognitiven Flexibilität und der Fähigkeit, neue Probleme ohne vorherige spezifische Programmierung zu lösen. Andere legen den Fokus auf das Konzept des Bewusstseins oder auf die Fähigkeit der Maschine, menschliche Emotionen und Erfahrungen zu verstehen und zu simulieren.

Die Frage, wann AGI erreicht werden könnte, ist Gegenstand intensiver Debatten unter Wissenschaftlern, Technologen und Philosophen. Die Schätzungen reichen von optimistischen Annahmen, die von Durchbrüchen in den nächsten Jahren ausgehen, bis hin zu skeptischen Prognosen, die eine Realisierung innerhalb der nächsten Jahrhunderte oder sogar die grundsätzliche Unmöglichkeit einer echten AGI in Frage stellen. Diese Meinungsverschiedenheiten basieren auf unterschiedlichen Einschätzungen über die Komplexität des menschlichen Gehirns, die Grenzen der Computertechnologie und die ethischen sowie gesellschaftlichen Implikationen einer solchen Entwicklung.

Link Empfehlungen:

• Sam Altman: Konsequenzen der AGI
• McKinsey projiziert AGI in die Robotik
• AGI bis 2030?
• Kann eine AGI Bewusstsein besitzen?
• Levels der AGI

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Sora: Vom Text zum Film

Die Einführung von Sora durch OpenAI markiert einen signifikanten Meilenstein in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI). Sora, ein Text-zu-Video-Modell, repräsentiert den neuesten Fortschritt in der Fähigkeit von KI, komplexe mediale Inhalte zu generieren. Es hebt die rapide Fortentwicklung im Bereich der generativen KI hervor und wirft zugleich Fragen über die künftige Rolle der KI in der Medienproduktion, im kreativen Schaffen und in der Informationsverbreitung auf.

Sora baut auf den Errungenschaften seiner Vorgänger, wie DALL-E 3, einem Text-zu-Bild-Modell, auf und erweitert diese um die Dimension der Bewegtbildgenerierung. Die Technologie nutzt ein denoisendes latentes Diffusionsmodell, unterstützt durch einen Transformer, um Videos aus Textbeschreibungen im latenten Raum zu erzeugen und anschließend in den Standardraum zu überführen. Diese Fähigkeit, detailreiche und visuell ansprechende Videos zu kreieren, stützt sich auf umfangreiche Trainingsdaten, einschließlich öffentlich verfügbarer und lizenzierter Videos.

Die von Sora erzeugten Videos, die von kreativen Szenarien bis hin zu realistischen Darstellungen reichen, demonstrieren das immense kreative Potenzial, das KI-gestützte Systeme in die Medien- und Kreativindustrien einbringen können. Durch die Automatisierung der Videoerstellung könnten Inhalte schneller, kostengünstiger und in größerer Vielfalt produziert werden. Sora bietet zudem Möglichkeiten für Bildung, Training und Unterhaltung, indem es komplexe Konzepte visuell darstellt oder historische Ereignisse und Zukunftsszenarien simuliert.

Gleichzeitig werfen die Fähigkeiten von Sora ernsthafte Fragen hinsichtlich der Verantwortung und Ethik in der KI-Entwicklung auf. Die Gefahr der Erzeugung von Desinformation, die Manipulation von Bildmaterial oder die Schaffung von nicht authentischen Inhalten bedürfen strenger Kontrollmechanismen und ethischer Richtlinien. OpenAI hat zwar Sicherheitspraktiken implementiert, die die Erstellung von Inhalten mit sexuellen, gewalttätigen, hasserfüllten Bildern oder Abbildungen von Prominenten einschränken, doch die Effektivität und Durchsetzbarkeit dieser Maßnahmen bleiben entscheidende Fragen.

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AlphaGeometry – Der digitale Archimedes

AlphaGeometry könnte als das nächste revolutionäre KI-System in die Annalen der künstlichen Intelligenz eingehen, inspiriert von den Errungenschaften von Google DeepMind. Dieses System verspricht, den aktuellen Stand der Technik in Bezug auf geometrische Probleme zu übertreffen, indem es eine Präzision und Effizienz erreicht, die menschliche Experten bislang nicht für möglich gehalten haben. Die Fähigkeit, neue geometrische Sätze zu beweisen und in mathematischen Wettbewerben zu triumphieren, ist dabei nur ein Bruchteil dessen, was AlphaGeometry auszeichnet.

Von AlphaGo bis AlphaFold hat DeepMind bereits gezeigt, wie ihre Systeme in der Lage sind, in ihren jeweiligen Feldern bahnbrechend zu sein. AlphaGeometry baut auf diesem Erbe auf und strebt danach, das Verständnis von Geometrie radikal zu verändern. Mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen und symbolischer Logik kann AlphaGeometry geometrische Muster erkennen und diese Erkenntnisse nutzen, um Beweise zu liefern, die bisher unerreichbar waren. Dies könnte nicht nur für die Wissenschaft, sondern auch für praktische Anwendungen wie Kryptographie, Materialwissenschaft und Robotik von unschätzbarem Wert sein.

Die Vision, die AlphaGeometry verkörpert, ist die eines Systems, das nicht nur wissenschaftliche Forschung und technologische Entwicklung beschleunigen kann, sondern auch die Art und Weise, wie wir Probleme angehen und lösen, fundamental verändert. Die Entschlüsselung von geometrischen Problemen, die einst als unüberwindbare Hürden galten, könnte den Weg für bahnbrechende neue Erkenntnisse ebnen und dabei helfen, einige der größten Herausforderungen der Menschheit zu meistern. Von der Bekämpfung des Klimawandels durch effizientere Energiequellen bis hin zur Heilung von Krankheiten durch ein besseres Verständnis biologischer Strukturen – die Auswirkungen von AlphaGeometry könnten tiefgreifend sein.

In einer optimistischen Zukunftsvision, in der AlphaGeometry zur Realität wird, könnten wir Zeugen einer neuen Ära der Wissenschaft und Technologie werden, in der KI nicht nur als Werkzeug, sondern als Partner in der Suche nach Wissen und Fortschritt angesehen wird. Die Möglichkeit, dass AlphaGeometry die Fähigkeit zu logischem Denken demonstriert und damit sogar in Konkurrenz zu menschlichen Wissenschaftlern treten könnte, eröffnet eine Diskussion über die Rolle der KI in unserer Gesellschaft.

Blickt man in die Zukunft, könnte AlphaGeometry den Weg für Entwicklungen in der Robotik und hinsichtlich allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) ebnen. Es stellt sich die Frage, ob und wie solche Systeme unser Verständnis von Bewusstsein und kognitiven Fähigkeiten erweitern und verändern könnten. Die Forschung in diesem Bereich könnte von derartigen Fortschritten enorm profitieren und zu einem tieferen Verständnis von AGI führen, das über die Grenzen der aktuellen Technologie hinausgeht.

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Die Renaissance des Mooreschen Gesetzes

Das Mooresche Gesetz, benannt nach Gordon Moore, Mitbegründer von Intel, ist eine der grundlegenden Thesen, die die rasante Entwicklung der Computertechnologie über Jahrzehnte hinweg prägte. Moore postulierte 1965, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle zwei Jahre verdoppeln würde, was einer exponentiellen Steigerung der Rechenleistung bei gleichzeitiger Kostensenkung gleichkommt. Dieses Gesetz hat sich als Richtschnur für die Halbleiterindustrie etabliert und die Entwicklung von immer leistungsfähigeren und effizienteren Prozessoren vorangetrieben.

In den letzten Jahren stieß das Mooresche Gesetz jedoch an physikalische und ökonomische Grenzen. Die Verkleinerung der Transistoren näherte sich den Grenzen der Quantenmechanik, wodurch die Leistungssteigerungen nicht mehr im gewohnten Tempo fortgeführt werden konnten. Zudem stiegen die Kosten für die Entwicklung und Fertigung der fortschrittlichen Mikrochips exponentiell an, was eine Verlangsamung der bisherigen Verdopplungsrate zur Folge hatte. Diese Entwicklungen führten zu der Annahme, dass das Mooresche Gesetz an seine Grenzen stößt und nicht mehr als verlässliche Vorhersage für die zukünftige Entwicklung der Chip-Technologie dienen kann.

Ein vielversprechender Ansatz, das Mooresche Gesetz weiterhin aufrechtzuerhalten, liegt in der Erforschung neuer Materialien wie Graphen. Graphen, eine einatomige Schicht von Kohlenstoffatomen, die in einem zweidimensionalen Gitter angeordnet sind, zeichnet sich durch außergewöhnliche elektrische, thermische und mechanische Eigenschaften aus. Diese machen es zu einem idealen Kandidaten für die Entwicklung von Mikrochips der nächsten Generation. Graphenbasierte Transistoren könnten deutlich schneller und energieeffizienter sein als ihre Silizium-basierten Pendants. Dieser Durchbruch hat das Potenzial, die Verkleinerung der Transistoren und die Steigerung der Rechenleistung fortzusetzen, was eine Renaissance des Mooreschen Gesetzes einleiten könnte.

Die Weiterentwicklung und Implementierung von Graphen in der Mikrochip-Technologie steht noch in ihren Anfängen, birgt jedoch das Potential, die Computertechnologie und insbesondere die künstliche Intelligenz (KI) revolutionär zu verändern. Höhere Rechenleistungen bei geringerem Energieverbrauch würden es ermöglichen, komplexe KI-Algorithmen effizienter zu betreiben, was wiederum die Entwicklung von fortschrittlicheren KI-Systemen beschleunigen könnte. Diese Entwicklung ist entscheidend, da die Anforderungen an Rechenleistung und Energieeffizienz in der KI exponentiell wachsen. Die Überwindung der aktuellen Grenzen durch innovative Materialien wie Graphen könnte somit nicht nur das Mooresche Gesetz weiterführen, sondern auch einen entscheidenden Einfluss auf die zukünftige Entwicklung der KI und ihrer Anwendungen haben.

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AGI braucht kein Bewusstsein

In den letzten Jahren hat die Debatte um die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere hinsichtlich ihres Bewusstseins, deutlich an Dynamik gewonnen. Dabei ist festzustellen, dass auch führende Wissenschaftler bisweilen unreife Beiträge zum Thema veröffentlichen. Beliebte Theorien wie die Emergenz, die behaupten, Bewusstsein entstehe aus einer Vielzahl von Schwingungen, erscheinen mir unzureichend und führen mich zum Gedankenspiel, ob dann auch mein Mobiltelefon Bewusstsein besitzen könnte, weil es ja auch viele Schwingungen erzeugt. Außerdem stelle ich in Frage, dass für die Entstehung einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) überhaupt ein Bewusstsein erforderlich ist. 

Aber der Reihe nach und wo stehen wir jetzt? Die rasante Zunahme der Rechenleistung, die für das Training von KI-Modellen benötigt wird, ist ein deutlicher Indikator für die schnelle Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Besonders seit 2012 erleben wir eine exponentielle Steigerung dieser Rechenleistung, die das Mooresche Gesetz weit übertrifft. Konkret hat sich die für das Training der größten KI-Modelle genutzte Rechenleistung alle 3,4 Monate verdoppelt – ein Wachstum, das weit über das historische Wachstum hinausgeht, welches eine Verdoppelung alle zwei Jahre sah. Diese Entwicklung unterstreicht die dramatische Zunahme der benötigten Ressourcen und die Kosten, die mit den Errungenschaften im Feld der KI verbunden sind.

OpenAI hat in einer Analyse festgestellt, dass seit 2012 die Menge an Rechenleistung, die für das Training der größten KI-Modelle verwendet wird, um mehr als 300.000-mal gewachsen ist. Zum Vergleich hätte eine Verdoppelung alle zwei Jahre, wie sie das Mooresche Gesetz vorsah, lediglich zu einem 7-fachen Wachstum geführt. Die Geschichte der KI und ihrer Rechenleistung zeigt drei Ären der KI-Berechnung, beginnend mit der Pre-Deep Learning-Ära (1950–2010), in der sich die Rechenleistung alle 18–24 Monate verdoppelte, über die Deep Learning-Ära (2010–2016), in der sich diese Zeit auf 5–7 Monate verkürzte, bis hin zur aktuellen Ära der groß angelegten Modelle (2016–2022), in der die Verdoppelungszeit auf 11 Monate anstieg. Diese Beschleunigung der Rechenleistung hat KI-Modelle wie Minerva ermöglicht, die fast 6 Millionen Mal mehr Rechenleistung nutzen als AlexNet vor einem Jahrzehnt.

Obwohl ungewiss ist, ob das Wachstum der Rechenleistung in diesem Tempo anhalten kann, da groß angelegte Modelle zunehmend mehr Rechenleistung erfordern, zeigen die immensen Investitionen in die KI-Forschung, dass möglicherweise weitere Durchbrüche bevorstehen, die die Rechenleistung des menschlichen Gehirns erreichen könnten. Angesichts der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und verbesserter Algorithmen hat diese Zunahme der Rechenleistung in kürzester Zeit erhebliche Fortschritte in der KI ermöglicht, wobei KI in vielen Bereichen bereits menschliche Leistungen übertrifft oder sogar übersteigt.

Doch das eigentliche Argument ist, dass KI kein Bewusstsein benötigt, um fortschrittliche Funktionen auszuführen. Dies wird durch bestehende Technologien verdeutlicht, wie Thermostate, die auf Temperaturänderungen reagieren, oder Kampfdrohnen, die ohne Bewusstsein komplexe Entscheidungen treffen können. Eine AGI könnte als ein hochkomplex vernetztes System konzipiert werden, das auf Millionen von menschlichen Inputs basiert, ähnlich wie es heute bei Systemen wie ChatGPT der Fall ist.

Angesichts des rasanten technischen Fortschritts ist es durchaus möglich, dass wir in weniger als 10 Jahren eine AGI haben werden, da alle notwendigen Grundvoraussetzungen bereits vorhanden sind. Daher ist es wichtig, jetzt internationale Regeln für die Nutzung von AGI zu etablieren, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden.

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Der nächste Schritt in Richtung Colossus

Im Dialog mit Consensus als ein Beispiel für die quantitativen und qualitativen Sprünge in der Informationstechnologie

In den vergangenen Monaten hat die Evolution generativer Künstlicher Intelligenz erstaunliche Fortschritte gemacht, die sich darüber hinaus mit hochstrukturierten externen Informationssystemen verknüpft haben. Bei der Einführung des brandneuen GPT Store wurde besonders das ehemalige ResearchGPT „Consensus“ prominent platziert. Consensus ist eine Online-Plattform, die als spezialisierte Erweiterung von ChatGPT fungiert, um wissenschaftliche Forschungsarbeiten zu durchsuchen und relevante Erkenntnisse effizient zu extrahieren und für Benutzeranfragen zusammenzufassen. Ich habe diese Erweiterung getestet, um einige grundlegende Frage zu stellen und die Antworten nachfolgend zu untersuchen. Besonders interessant fand ich Fragen, die sich auf die Konsequenzen maschineller Nutzung und auf die damit einhergehenden Entscheidungs-findung beziehen. Die Fragen sollten kurz und nicht in voller Länge beantwortet werden, um diesen Artikel nicht zu überfrachten. Es ist jedoch von großem Interesse, die hier entstanden Fragen nachfolgend genauer zu untersuchen. 

Consensus antwortet

Axel Fersen: Ist es wissenschaftlich korrekt ausgedrückt, dass autonome Maschinen "Entscheidungen" treffen?

Consensus: Ja, es ist wissenschaftlich korrekt ausgedrückt, dass autonome Maschinen "Entscheidungen" treffen, basierend auf ihren programmierten Algorithmen und den Daten, die sie aus ihrer Umgebung erfassen.

Axel Fersen: Was ist eine Entscheidung?

Consensus: Eine Entscheidung ist die Auswahl zwischen zwei oder mehreren Möglichkeiten oder Optionen nach Abwägung der damit verbundenen Konsequenzen und Informationen.

Axel Fersen: Würde das bedeuten, dass ein Thermostat eine Entscheidung trifft?

Consensus: Ja, in einem technischen Sinne kann man sagen, dass ein Thermostat eine Entscheidung trifft, wenn es aufgrund seiner Programmierung und Sensordaten die Heizung oder Kühlung ein- oder ausschaltet, um die Temperatur auf einem eingestellten Wert zu halten. Diese "Entscheidung" ist jedoch einfach eine automatisierte Reaktion auf vordefinierte Kriterien.

Axel Fersen: Übt Derjenige Macht aus, der Entscheidungen trifft?

Consensus: Derjenige, der Entscheidungen trifft, übt in der Regel eine Form von Macht aus, da Entscheidungen Einfluss auf das Ergebnis von Ereignissen oder das Verhalten von Individuen oder Systemen haben können.

Axel Fersen: Wie differenziert die Wissenschaft zwischen weitreichenden, einflussreichen Entscheidungen und solchen von alltäglicher, kaum merklicher Tragweite?

Consensus: In der Wissenschaft wird zwischen weitreichenden und alltäglichen Entscheidungen anhand der potenziellen Konsequenzen und der Komplexität der Entscheidungsprozesse unterschieden. Weitreichende Entscheidungen haben in der Regel erhebliche Auswirkungen und erfordern komplexe Abwägungsprozesse, während alltägliche Entscheidungen oft routinemäßig getroffen werden und geringere Konsequenzen haben.

Axel Fersen: Die Entscheidung eines Thermostats zieht vermutlich nur geringfügige Konsequenzen nach sich. Aber wie verhält es sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in Anwaltskanzleien, bei autonomen Fahrzeugen oder tödlichen autonomen Waffensystemen?

Consensus: Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Anwaltskanzleien, bei autonomen Fahrzeugen oder tödlichen autonomen Waffensystemen führt zu Entscheidungen, die weitreichende und oftmals signifikante Konsequenzen haben könne. Im Gegensatz zu einem Thermostat, dessen Entscheidungen in der Regel nur geringfügige Auswirkungen haben, kann die KI in den genannten Bereichen Entscheidungen treffen, die das Leben und Wohlergehen von Menschen direkt beeinflussen.

Axel Fersen: Besteht eine Korrelation zwischen der Steigerung der Prozessorleistung und der Verbesserung der Entscheidungskompetenz von Maschinen?

Consensus:  Die wissenschaftliche Forschung zeigt, dass eine Steigerung der Prozessorleistung zu einer Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Prozessoren führen kann, was wiederum die Ausführung komplexer Algorithmen und die Verarbeitung großer Datenmengen in kürzerer Zeit ermöglicht.

Axel Fersen: Um wieviel Prozent ist die Rechenleistung der Mikroprozessoren in den letzten 20 Jahren gestiegen?

Consensus: In den letzten 20 Jahren hat sich die Leistung von Mikroprozessoren erheblich gesteigert. Es wurde festgestellt, dass die Prozessorleistung in diesem Zeitraum jährlich um etwa 50% zugenommen hat.

Axel Fersen: Ist es zutreffend, dass die jährlich wachsenden globalen Rechenkapazitäten zu einem signifikanten Anstieg autonomer Entscheidungsprozesse durch Maschinen führen?

Consensus: Die zunehmenden globalen Rechenkapazitäten tragen tatsächlich zu einem signifikanten Anstieg autonomer Entscheidungsprozesse durch Maschinen bei. Intelligente Technologien, wie autonome Fahrzeuge, Assistenzroboter und medizinische Diagnosesysteme, nutzen maschinelles Lernen und andere Formen der künstlichen Intelligenz, um Entscheidungen zu treffen, die früher vom Menschen gefällt wurden. Diese Entwicklung führt zu einer größeren Autonomie und Entscheidungsfähigkeit von Systemen und birgt das Potenzial, die Effizienz und Produktivität in verschiedenen Bereichen zu steigern .

Mit der Integration von Informationstechnologien, Speicherkapazitäten und Datenverarbeitung in die Produktionsumgebungen werden autonome und intelligente Systeme zunehmend in der Lage sein, eigenständig zu handeln, zu lernen und Entscheidungen zu treffen

Prolog

Die Fragen konzentrierten sich ausschließlich auf die Rechenkapazität und ließen dabei die zusätzlichen Einflüsse fortschrittlicher Sprachmodelle sowie die Verfeinerung neuronaler Netzwerke auf die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz außer Acht. Die künftige Debatte darf daher darauf gerichtet werden, ob der rapide Anstieg an maschinengesteuerten Entscheidungsprozessen eine Verschiebung der Entscheidungsmacht in Richtung der autonomen Maschinen bewirkt und somit potenziell einen Machtwechsel herbeiführen könnte.

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New York Times gegen OpenAI - der Winkelmann Tech Podcast

In dieser Folge des Winkelmann Tech Podcast geht es um die Klage der New York Times gegen OpenAI. Die Times wirft OpenAI vor, ihre Urheberrechte verletzt zu haben. Hat die NYT recht oder übertreibt sie?

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Wann kommt die künstliche Superintelligenz?

 

Es kommt etwas Unglaubliches auf uns zu. Künstliche Intelligenz kann mittlerweile sehen, hören, sprechen und logisch denken. Das ist kein Science-Fiction, sondern echte Realität. Wozu wird das führen? Michael Winkelmann und Axel Fersen diskutieren darüber in diesem Beitrag. Hören Sie rein.

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