nach dem Vortrag erreichten mich viele Anfragen zu dem Vortragsmaterial. Nun ich war etwas zurückhaltend, da viele Animationen und Videos eingebaut sind (Keynote ist einfach Spitze!) und das PDF nur einen groben Eindruck gibt. Ausserdem fehlt die Tonspur. Aber seis drum, ihr habt es so gewollt…
download KI Vortrag
Kommentare
3 Antworten zu „download KI Vortrag“
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Seit Jahren äußere ich bei passender, vor allem aber bei unpassender Gelegenheit die Meinung, daß KI sehr künstlich aber nicht besonders intelligent ist! Man sollte sich halt klar machen, daß Intelligenz heutzutage das bedeutet, was die Psychologen definiert haben um es messen zu können.
Im alltäglichen Umgang verbindet man die menschliche Intelligenz mit Bewußtsein, meist ohne sich diesen Sachverhalt bewußt zu machen (pun intended). Der Gedanke, daß, wenn man der Maschine (wie auch immer) das Sprechen (und/oder Schreiben) beigebracht hat, die „Bewußtheit“ dann schon irgendwann folgen wird. Dieß erschein inzwischen zunehmend als ein KURZ-SCHLUß.
Daß allerlei LLMs bei logischen Aufgaben auf Grundschulniveau (Tom hat n Brüder und m Schwestern) versagen dürfte niemanden überraschen der Aristoteles bis Liebrucks mit gelegentlichen Ausflügen zu Novalis ( . . . daß die Sprache mit sich selber spricht) gelesen hat.
Vom (intelligenten) Sprechen bis zum Denken ist es auch für uns Menschen ein gutes Stück Wegs.ref.: A Review of Recent Research in Metareasoning and Metalearning
Michael L. Anderson and Tim Oates
AI Magazine Volume 28 Number 1 (2007) (© AAAI)Macmillan-Scott O, Musolesi
M. 2024 (Ir)rationality and cognitive biases in
large language models. R. Soc. Open Sci. 11:
240255.
https://doi.org/10.1098/rsos.240255PS: So wie ich Weizenbaum gelesen habe, war ELIZA nie als KI intendiert!
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Vielen Dank für deinen Kommentar. Er beschreibt zu Recht die Kritik an „künstlicher Intelligenz“ heute und in der Vergangenheit. Ich fürchte jedoch hier liegt ein ähnlicher KURZ-SCHLUß vor wie im letzten Satz der Bewertung. Wer sich aktuell mit LLMs beschäftigt im Sinne von experimentiert und Use Cases auslotet ist sich der Limitierungen speziell der VLLMs sehr bewusst denke ich. Blindes Vertrauen wie es vielleicht bei dem einen oder anderen Schüler vorliegt, um seine Deutscharbeit mit Hilfe von ChatGPT zu verbessern trifft ja nicht das Problem. Die Kritik und die Testbeispiele betreffen LLMs und VLLMs bzgl. des „logical reasoning“ also des logischen Schlussfolgerns. Deine Einleitung bezieht sich auf die Intelligenz Definition der Psychologen. Etwas anderes haben wir leider noch nicht und wie ich immer wieder betone ist die (ver)altete Definition von Alan Turing immer noch gültig, einfach weil bisher noch niemand eine bessere Idee hatte. In der KI Community ist jedoch schon seit einigen Jahren die Erkenntnis gereift, dass die Methoden, wie wir Intelligenz messen für KI ungeignet sind. Es geht eben gerade nicht um das logische Schlussfolgern sondern um angepasste Sprachmodelle, die mit spezifischem Fachwissen feingetunt werden um – nach ausgiebigen Tests – brauchbare Ergebnisse für ausgesuchte „Use Cases“ zu liefern. Wie bereits vor einigen Jahren beim „Deep Learning“ diskutiert bewegen wir uns bei den Sprachmodellen einfach auf den aktuellen Stand der Programmierung zu, der ganz pragmatisch KI-Techniken nutzt um die Mensch-Maschine-Schnittstelle zu verbessern. Das logische Schlussfolgern sollten wir den Menschen überlassen. Das heißt nicht, das es nicht kritische Anwendungen gibt, die mit KI eindeutig verbessert werden können. So ist der Vergleich von Mustern bei bildgebenden Verfahren wie MRT schon lange erfolgreich etabliert und entdeckt Auffälligkeiten bei Diagnosedaten die nur einem Bruchteil der menschlichen Experten auffallen, wenn überhaupt. Ín dem Moment wo KI selbstverständlicher Bestandteil der IT Lösungen wird, ist das Label „künstliche Intelligenz“ nur noch für die Marketing Leute wichtig. Die Programmierer sind schon längst weiter gegangen und diskutieren ganz konkrete Limitierungen, die den Einsatz von KI behindern. In meinem Vortrag ist auf Seite 23 ein Beispiel wie KI an ganz einfachen Aufgaben scheitert, die jedes Schulkind korrekt beantworten kann. Auf dieser Ebene das Versagen von KI zu „beweisen“ ist trivial und wird in der aktuellen Forschung innerhalb der Informatik nicht mehr betrachtet. In meinem Beispiel verweise ich auf die Webseite https://www.ml2r.de/ des LAMARR Instituts für ML und AI, das auch die AI24 Konferenz ausrichtet. Ich selbst werde die KI2024 der GI besuchen und bin schon sehr gespannt auf die Ergebnisse!
PS: zu Weizenbaum und Eliza. Weizenbaum wurde gerade wegen seiner Forschungsergebnisse zum KI Kritiker. Eliza ist ein einfaches Programm und 1966 war zwar KI schon in der Diskussion aber praktische Lösungen noch in weiter Ferne. Trotzdem waren die meisten Patienten überzeugt, dass sie sich mit einer Person und nicht mit eine Maschine unterhalten! https://de.wikipedia.org/wiki/ELIZA
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[…] geweckt. Eine aktualisierte Version des Vortrags aus diesem Jahr findet sich weiter unten im BLOG https://www.jaeger.network/2024/08/01/download-ki-vortrag/ Auf dem Video https://youtu.be/scI1n_VWsfM ist übrigens dass Exponat kurz zu sehen, wie Schüler […]
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