Der Weg nach KAI

Michael Berndt
Since 05/2024 45 Episoden
Künstliche Intelligenz und Robotik revolutionieren schon jetzt unseren Alltag – und das in einem atemberaubenden Tempo. Mit der noch wenig beachteten Entwicklung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KAI) erreichen wir schon bald einen Punkt, an dem es kein Zurück mehr gibt.
Obwohl diese Themen von enormer Bedeutung für unsere Zukunft sind, finden sie im täglichen Nachrichtengeschehen oft noch zu wenig Beachtung. Dabei sollte jedem klar sein: Die Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen, wird sich schon bald grundlegend wandeln.
In "Der Weg nach KAI" tauchen wir tief ein in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz und Robotik. Wir beleuchten, wie diese Technologien nicht nur Wissensarbeiter, sondern auch Handwerker, Lagerarbeiter und viele weitere Berufsgruppen beeinflussen werden. Neben ausführlichen Themenaufarbeitungen gibt es auch kompakte News und spannende Einblicke, bei denen KI eine tragende Rolle spielt.
Hier findet ihr stets die neuesten Entwicklungen, Erkenntnisse und Denkanstöße rund um KI, Robotik, Automatisierung und den damit einhergehenden gesellschaftlichen Wandel. 
Taucht ein und entdeckt, was die Zukunft für uns alle bereithält!
Der Weg nach KAI – Episode 45: Think Slow – Train Fast: Neue KI-Architekturen vs. "Digitale Inzucht"

Diesmal untersuchen wir die massiven Veränderungen in der KI-Modell-Entwicklung. Denn die bisherige Entwicklungsstrategie der KI-Branche, die auf dem Prinzip "mehr Daten, größere Modelle" basierte, stößt an ihre Grenzen. Die Trainingskosten erreichen Milliardenbeträge, während qualitativ hochwertige Trainingsdaten zunehmend knapper werden.
Ein vielversprechender neuer Ansatz ist die Optimierung der "Test-Time-Performance". Statt in immer größere Modelle zu investieren, wird mehr Rechenzeit in die eigentliche Antwortfindung investiert. Ein Modell mit 20 Sekunden Bedenkzeit kann so die Leistung eines 100.000-fach länger trainierten Modells erreichen.
Ein Forschungsteam des MIT entwickelte nun die Methode des "Test Time Training", bei der sich KI-Modelle während der Inferenzzeit selbst auf spezifische Aufgaben trainieren. 
Die Zukunft der KI-Entwicklung liegt wohl in der Kombination von langsamem, gründlichem Denken ("Think Slow") und schneller Anpassungsfähigkeit ("Train Fast"). 

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