Samstag, 13. April 2024

Agent Builders

Agent Builders represent an innovative development in the world of generative artificial intelligence, enabling the deployment of various specialized agents that communicate with each other and perform tasks in ways similar to human coworkers. This technology is designed not only for professional use but is also increasingly accessible for private use. It allows individuals to employ agents as virtual coworkers for everyday tasks, whether at home, online shopping, or managing personal schedules.

Each agent in an Agent Builder system is responsible for specific task areas. For example, one agent in a household might help manage home automation, while another organizes appointments or manages shopping tasks. This division of labor leads to more efficient and targeted task execution and makes life easier for users by taking over routine or complex tasks.

The applications of Agent Builders are diverse and span different areas of life. In a professional setting, they can assist with customer support, project management, or data analysis. Privately, they can serve as intelligent assistants, helping users better organize and optimize their daily lives.

Companies like Google and Microsoft, along with many other technology providers, have recognized the potential of this technology and now offer Agent Builder platforms. These platforms are designed to allow both individuals and businesses to create and customize their own agents, enabling users to develop agents that are specifically tailored to their individual needs and preferences.

The benefits of this technology are extensive. It offers increased efficiency through the specialization of agents and allows for easy scalability by adding more agents. Additionally, these systems are highly adaptable and can dynamically adjust to new requirements and situations.

However, there are also challenges, particularly with integrating agents into existing systems, ensuring data privacy, and securing data processing. Clear and effective communication between agents and users is also crucial to ensure optimal use.

In the future, Agent Builder technology could play a key role in many areas and not only revolutionize how tasks are performed but also enable new forms of interaction between humans and machines. With continuous development and improvement of this technology, agents are likely to become even more autonomous and better equipped to solve complex problems in unpredictable environments.
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Donnerstag, 11. April 2024

The Megatrend at Embedded World 2024: EDGE AI

At Embedded World 2024 in Nuremberg, Edge AI is the mega trend. The fair demonstrates how this trend, through the combination of technological advancements and the growing Internet of Things (IoT), is creating new possibilities across various industries. Key areas such as autonomous driving, infotainment, and robotics are in particular focus. Edge AI empowers devices to make real-time decisions, essential for smart home devices and industrial automation systems. Data protection and security also benefit, as data processing occurs directly at the point of origin, minimizing the transmission of sensitive information.
A highlight of the fair is AMD's presentation, emphasizing the importance of Edge AI for real-time performance, data security, and personalization. The development of generative AI systems illustrates how Edge AI is shaping the technology sector. Industrial robots are gaining autonomy, and in the healthcare sector, AI-based exoskeletons are aiding in the restoration of lost bodily functions. ASUS IoT is showcasing its Edge AI solutions, including high-performance GPU computers and versatile Arm-based systems, designed specifically for challenging applications such as machine vision and factory automation. These innovations demonstrate the practical application of Edge AI in optimizing processes and enhancing efficiency.

 


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What is EDGE AI?

Edge AI refers to the implementation of AI algorithms and models directly on local edge devices, such as sensors or Internet of Things (IoT) devices. This allows for real-time data processing and analysis without constant reliance on cloud infrastructure. Edge AI combines edge computing and artificial intelligence to execute machine learning tasks directly at the edge, enabling data to be stored close to the device location and processed right at the network edge, with or without an internet connection. This leads to data processing within milliseconds, providing real-time feedback. Edge AI is gaining popularity as various industries discover new ways to leverage its power to optimize workflows, automate business processes, and unlock new opportunities for innovation, while simultaneously addressing concerns such as latency, security, and cost reduction.

Edge AI is particularly beneficial in scenarios where quick data responses are crucial, such as in autonomous vehicles, where real-time prediction and data processing are required to ensure safe navigation and avoid potential hazards. By processing data directly on the device, Edge AI reduces latency and bandwidth needs, enhancing privacy by keeping sensitive data on the device rather than transmitting it to external servers.

Edge AI is a versatile technology with numerous potential applications, including smartwatches, production lines, logistics, smart buildings, and more. It accelerates decision-making, improves user experience through hyper-personalization, and reduces costs by making devices more energy-efficient. With the rapid expansion of edge computing, driven by the increasing demand for IoT-based edge computing services, Edge AI is poised to play a significant role in the future of data processing and analysis.

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Der Megatrend auf der Embedded World 2024: EDGE AI

Auf der Embedded World 2024 in Nürnberg ist Edge AI der Megatrend. Die Messe demonstriert, wie dieser Trend durch die Kombination von technologischen Fortschritten und dem wachsenden Internet of Things (IoT) neue Möglichkeiten in verschiedenen Branchen eröffnet. Besonders im Fokus stehen Schlüsselbereiche wie autonomes Fahren, Infotainment und Robotik. Edge AI befähigt Geräte dazu, Echtzeitentscheidungen zu treffen, was für Smart-Home-Geräte und Industrieautomationssysteme essentiell ist. Auch der Datenschutz und die Sicherheit profitieren, da die Datenverarbeitung direkt am Entstehungsort erfolgt, was die Übertragung sensibler Informationen minimiert.

Ein Highlight auf der Messe ist die Präsentation von AMD, die die Relevanz von Edge AI für Echtzeitleistung, Datensicherheit und Personalisierung herausstellt. Die Entwicklung von generativen KI-Systemen zeigt, wie Edge AI die Technologiebranche prägt. Industrielle Roboter gewinnen an Autonomie und in der Gesundheitsbranche unterstützen KI-basierte Exoskelette die Wiederherstellung verlorener Körperfunktionen. ASUS IoT stellt seine Edge AI-Lösungen vor, darunter leistungsstarke GPU-Computer und vielseitige Arm-basierte Systeme, die speziell für anspruchsvolle Einsatzgebiete wie Maschinensehen und Fabrikautomatisierung entwickelt wurden. Diese Innovationen verdeutlichen den praktischen Einsatz von Edge AI zur Optimierung von Prozessen und Steigerung der Effizienz.



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Was ist Edge AI?

Edge AI bezieht sich auf die Implementierung von KI-Algorithmen und KI-Modellen direkt auf lokalen Edge-Geräten wie Sensoren oder Geräten des Internets der Dinge (IoT). Dies ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse ohne ständige Abhängigkeit von der Cloud-Infrastruktur. Edge AI kombiniert Edge-Computing und künstliche Intelligenz, um maschinelles Lernen direkt am Edge auszuführen, sodass Daten nahe am Gerätestandort gespeichert und direkt am Netzwerkrand verarbeitet werden können, mit oder ohne Internetverbindung. Dies führt zu einer Datenverarbeitung innerhalb von Millisekunden und bietet Echtzeit-Feedback. Edge AI gewinnt an Beliebtheit, da verschiedene Branchen neue Wege entdecken, seine Kraft zu nutzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue Möglichkeiten für Innovationen zu erschließen, während gleichzeitig Bedenken wie Latenz, Sicherheit und Kostenreduktion adressiert werden.

Edge AI ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen schnelle Datenreaktionen entscheidend sind, wie bei selbstfahrenden Fahrzeugen, bei denen Echtzeit-Vorhersagen und Datenverarbeitung erforderlich sind, um eine sichere Navigation zu gewährleisten und potenzielle Gefahren zu vermeiden. Durch die direkte Datenverarbeitung auf dem Gerät reduziert Edge AI die Latenz und den Bandbreitenbedarf, verbessert die Privatsphäre, indem sensible Daten auf dem Gerät gehalten und nicht an externe Server übermittelt werden.

Edge AI ist eine vielseitige Technologie mit zahlreichen potenziellen Anwendungsfällen, einschließlich Smartwatches, Produktionslinien, Logistik, intelligente Gebäude und mehr. Es beschleunigt die Entscheidungsfindung, verbessert das Benutzererlebnis durch Hyper-Personalisierung und senkt die Kosten, indem es Geräte energieeffizienter macht. Mit der schnellen Expansion des Edge-Computing, angetrieben durch den steigenden Bedarf an IoT-basierten Edge-Computing-Diensten, ist Edge AI bereit, eine bedeutende Rolle in der Zukunft der Datenverarbeitung und -analyse zu spielen.

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Montag, 8. April 2024

Leveraged Buyout auf Kosten der Belegschaft als Blaupause für die Finanzierung der großen KI Investitionen

Die Finanzierungstechnik, bei der ein Unternehmen durch Aufnahme von Schulden (oftmals durch den Käufer) erworben wird und anschließend die Schulden auf das übernommene Unternehmen abgewälzt werden, wird als "Leveraged Buyout" (LBO) bezeichnet. Bei einem Leveraged Buyout nutzen Private-Equity-Firmen oder Investoren Fremdkapital, um die Mehrheit oder alle Anteile eines Unternehmens zu erwerben. Das Ziel ist, das Unternehmen später mit Gewinn zu verkaufen, nachdem es "restrukturiert" wurde, was häufig durch Kostensenkungen, vor allem Personalabbau, erreicht wird. Die dabei entstehende hohe Verschuldung wird auf das Zielunternehmen übertragen, was erheblichen Druck auf dessen Cashflow und Betriebskapital ausübt.
  • Ein bekanntes Beispiel ist Toys "R" Us, das 2005 für rund 6,6 Milliarden US-Dollar von Bain Capital, KKR & Co. und Vornado Realty Trust übernommen wurde. Die daraus resultierende Schuldenlast von etwa 5 Milliarden US-Dollar führte schließlich 2017 zum Konkurs des Unternehmens und zur Entlassung von etwa 31.000 Mitarbeitern im Jahr 2018.
  • iHeartMedia, Inc., übernommen im Jahr 2008 von Thomas H. Lee Partners und Bain Capital, erlebte ähnliche Herausforderungen. Die Übernahme führte zu einer Schuldenlast von über 20 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2018 musste iHeartMedia Insolvenz anmelden, und im Januar 2019 wurden zahlreiche Mitarbeiter entlassen, um Kosten zu senken und die Schulden zu bewältigen.
Leveraged Buyout ist die Blaupause für die unvorstellbaren Investitionssummen in die KI. Das Geld, das aus allen Bereichen der Wirtschaft in die neue Technologie gepumpt wird und dessen Rückzahlung und Zinsen später wieder beglichen werden müssen, wird von den Arbeitnehmern bezahlt werden.



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KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als das Anpassungsmaßnahmen umgesetzt werden können

KI wird die Arbeitswelt schneller verändern, als Anpassungsmaßnahmen geplant und umgesetzt werden können. Zu Beginn führt KI immer zu positiven Effekten. Unangenehme, wiederholende und aufwendige Arbeitsprozesse können automatisiert werden; außerdem kann der Mangel an Facharbeit ausgeglichen werden. Das Ergebnis ist eine deutliche Produktivitätssteigerung, die sich schub- und wellenartig von einer in die nächste Branche zieht. Zuerst betroffen sind Bereiche, in denen repetitive und vorhersehbare Tätigkeiten dominieren. Fabrikarbeiter, die an Fließbändern stehen, oder Angestellte im Kundendienst, deren Aufgaben von Chatbots übernommen werden können, gehören zu den Ersten, die die Veränderungen spüren. Mit fortschreitender Entwicklung der Technologie werden jedoch zunehmend komplexere Tätigkeiten von KI übernommen, was auch höher qualifizierte Berufe betrifft. Der massenhafte Verlust von Arbeitsplätzen geschieht daher nicht über Nacht, sondern in einem schrittweisen Prozess und tritt zeitverzögert ein. Je nach Art der Tätigkeit kann der Arbeitsplatzverlust sofort eintreten oder Jahre später. Mit jeder Innovation, die KI in einen neuen Sektor einführt, werden Arbeitsplätze obsolet, die bisher als sicher galten. Dies betrifft nicht nur die industrielle Fertigung, sondern erstreckt sich über den Einzelhandel, wo Selbstbedienungskassen Arbeitskräfte ersetzen, bis hin zum Finanzsektor, in dem algorithmisches Trading Börsenmakler herausfordert. Ein signifikanter Aspekt dieses Trends ist, dass der Verlust an Arbeitsplätzen in manchen Bereichen nicht unbedingt durch neue Arbeitsmöglichkeiten in anderen kompensiert wird. Während einige die Umstellung meistern und sich neue Fähigkeiten aneignen, bleiben andere zurück, mit ungewisser Zukunft und einer schrumpfenden Anzahl an verfügbaren Stellen.

Man liest immer wieder, dass bisher jede Innovation, jede neue Technologie dazu geführt hat, dass neue Arbeitsplätze und Arbeitsfelder entstanden sind. Diesmal ist das anders, und ich bemerke, dass dies nicht realisiert wird, was gefährlich ist. Das ist nämlich genau einer der Aspekte, die dazu führen, dass die notwendigen Anpassungen nicht früh genug umgesetzt werden. Es müssen unglaublich viele neue Maßnahmen entwickelt werden, um den bevorstehenden sozialen Verwerfungen Herr zu werden. In diesem Artikel werden nur drei bekannte fiskalische Instrumente aufgezählt, die zum heutigen Tag von einigen ökonomischen Schulen als Gift betrachtet werden, die aber unter anderen Bedingungen auch von diesen in einem anderen Licht gesehen werden könnten.

Eine Kapitalertragsteuer könnte darauf abzielen, die durch Technologie erzielten Gewinne stärker zu besteuern, um die öffentlichen Einnahmen zu erhöhen. Diese könnten dann genutzt werden, um in Bildung und Umschulung zu investieren oder soziale Sicherheitsnetze zu stärken. Eine Maschinensteuer, die Unternehmen besteuert, die Automatisierungstechnologien einsetzen, könnte ebenfalls dazu beitragen, die durch KI verursachten Arbeitsplatzverluste auszugleichen. Das bedingungslose Grundeinkommen (BGE) ist eine weitere Maßnahme, die intensiv diskutiert wird. Es würde allen Bürgern ein regelmäßiges, unbedingtes Einkommen garantieren, unabhängig von ihrer Beschäftigungssituation. Dies könnte die durch Automatisierung und KI verursachten sozialen Spannungen abmildern, indem es allen Menschen ein Mindestmaß an finanzieller Sicherheit bietet.



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Montag, 1. April 2024

Die humanoiden Roboter kommen

Die Entwicklung in der Herstellung humanoider Roboter hat aktuell weltweit für Aufmerksamkeit gesorgt. Diese Roboter, die menschenähnliche Eigenschaften besitzen, sind nicht mehr nur Stoff der Science-Fiction, sondern werden zunehmend in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft und Industrie eingesetzt.



Unternehmen wie Boston Dynamics, Hanson Robotics und SoftBank Robotics und neuerdings Figure AI stehen an der Spitze dieser Revolution und treiben den Fortschritt voran. Tesla verkündet Zahlen, die man jetzt noch nicht glauben möchte, weshalb sie hier nicht aufgeführt werden. Statistisch gesehen verspricht die gesamte Industrie für humanoide Roboter ein exponentielles Wachstum. Laut neuen Berichten von Grand View Research wird der globale Markt für humanoide Roboter voraussichtlich bis 2027 ein Volumen von über 12 Milliarden US-Dollar erreichen. 




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IWF Artikel: "KI könnte auf dem Weg sein, die menschliche Intelligenz zu übertreffen; wir sollten vorbereitet sein"

Im Dezember 2023 veröffentlichte der Internationale Währungsfonds (IWF) einen aufschlussreichen Artikel von Anton Korinek, einem Professor an der University of Virginia, der sich mit den zukünftigen Auswirkungen der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) beschäftigt. Korinek, ein führender Ökonom im Bereich der KI-Forschung, beleuchtet die rasante Entwicklung der KI und deren potenzielle Fähigkeit, menschliche Intelligenz zu übertreffen. Dieser Artikel markiert einen Wendepunkt, da er zeigt, dass das Thema AGI nun auch bei den wichtigsten Weltorganisationen wie dem IWF angekommen ist und dort ernsthaft diskutiert wird. Die Anerkennung der Bedeutung von AGI durch solche Institutionen unterstreicht die globalen ökonomischen und sozialen Implikationen, die mit dem Aufstieg der KI einhergehen.

In der Entwicklung von KI und AGI ist eine Beschleunigung unübersehbar. Die Erkenntnisse von Geoffrey Hinton, einem Pionier des Deep Learning, haben das Verständnis von KI maßgeblich geprägt und er hat kürzlich seine Einschätzung zur Entwicklung von AGI dramatisch revidiert. Hinton prognostiziert nun, dass AGI, die jede intellektuelle Aufgabe des Menschen nachahmen kann, möglicherweise schon in 5 bis 20 Jahren Realität sein könnte. Diese These spiegelt einen signifikanten Umschwung in der Wahrnehmung der KI-Entwicklung wider und hat dazu geführt, dass die Ansichten von Befürwortern eines schnellen Übergangs zu AGI, bekannt als Szenario III, zunehmend Beachtung finden. Diese schnelle Evolution der KI-Technologie hat die Diskussionen über die Zukunft der Arbeitswelt und die wirtschaftliche Struktur grundlegend verändert.

Szenario III, das eine aggressive Realisierung von AGI innerhalb von fünf Jahren vorhersagt, beschreibt eine Welt, in der KI-Systeme in der Lage sind, sämtliche menschliche Arbeitsaufgaben zu übernehmen und somit die Arbeitskraft zu entwerten. Dies würde zu einer tiefgreifenden Veränderung in der wirtschaftlichen Dynamik führen, wobei die traditionelle Rolle der menschlichen Arbeit im Wirtschaftsprozess neu definiert werden müsste. Korinek schätzt, dass jedes der diskutierten Szenarien – traditionelles Geschäft, Basis-AGI in 20 Jahren und aggressives AGI in fünf Jahren – eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 10 Prozent hat, Realität zu werden. Das aggressive Szenario III könnte daher schneller eintreten, als viele glauben, und erfordert dringend eine Überprüfung und Anpassung wirtschafts- und sozialpolitischer Strategien, um eine gerechte Verteilung der aus der AGI resultierenden Vorteile zu gewährleisten und die Risiken zu minimieren.


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Zu welchen Konsequenzen führt Sam Altmans Definition von AGI?

Sam Altman, der CEO von OpenAI, hat folgende Definition von AGI vorgestellt (siehe Video):

"AGI ist im Grunde das Äquivalent eines durchschnittlichen Menschen, den Sie als Coworker einstellen können."



OpenAI und Microsoft arbeiten an einem KI-Rechenzentrum mit dem Projektnamen "Stargate". Was könnte das implizieren? Eine Investition von 100 Milliarden US-Dollar benötigt einen Payback, denn Microsoft ist ein börsennotiertes Unternehmen und seinen Aktionären verpflichtet. Deshalb braucht eine Investition dieser Größenordnung ein Businessmodell, das augenscheinlich erfolgversprechend erscheint. Ich spekuliere daher, dass es gemäß der Altman-Aussage „sinnvoll“ wäre, wenn Microsoft über Stargate digitale Coworker anbietet, die im Subskriptionsmodell an Unternehmen verkauft werden könnten. Die neuen Coworker wären keine Copilots mehr, sondern intelligente autonome Fachkräfte, die beispielsweise in den Arbeitsprozessen von Microsoft Dynamics (CRM, NAV, AX) oder vielen neuen Arbeitsplattformen umfangreiche Dienste liefern. Die Konsequenz wäre, dass Unternehmen nicht mehr auf den Arbeitsmarkt angewiesen wären, um gewinnbringend tätig zu sein. Arbeitgeber könnten risikofreie und billige KI Arbeitskräfte rekrutieren und so die Einstellung von Menschen vermeiden.


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