o3, LCMs und die "Jagged Frontier": Warum Künstliche Intelligenz zunächst menschlicher werden muss – Teil 1
13.01.2025 20 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 48: o3, LCMs und die "Jagged Frontier": Warum Künstliche Intelligenz zunächst menschlicher werden muss – Teil 1
In der aktuellen Episode wird OpenAIs überraschendes neues Sprachmodell o3 vorgestellt, das als Nachfolger von o1 besonders in den Bereichen Programmierung, Mathematik und Naturwissenschaften neue Maßstäbe setzt. Die Stärke des Modells liegt in seiner methodischen Herangehensweise: Wie ein menschlicher Experte nutzt o3 zunächst seine "Intuition" als Orientierung, um dann durch systematische Analyse verschiedene Lösungswege zu entwickeln und zu bewerten.
Das neue Modell überschreitet dabei die Grenzen seiner Trainingsdaten, indem es während der Problemlösung neue Ansätze entwickelt und durch "simulated reasoning" überprüft. Diese fortschrittliche Arbeitsweise führt zu beeindruckenden Ergebnissen - im ARC-AGI-Test erreichte o3 sogar die theoretischen Anforderungen einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz. Allerdings überschritt es dabei die vorgesehenen Rechenressourcen deutlich.
Die innovative Problemlösungskompetenz von o3 basiert auf der Monte-Carlo-Suchbaum-Methode, die bereits beim legendären AlphaGo von Google DeepMind zum Einsatz kam. Die hohe Präzision dieser Vorgehensweise hat allerdings ihren Preis: Eine einzelne komplexe Aufgabe kann Rechenkosten in Höhe von tausenden Dollar verursachen. Dennoch bedeutet o3 mit seiner Verdreifachung der Ergebnisqualität gegenüber dem Vorgängermodell einen echten Durchbruch in der KI-Entwicklung.
In der aktuellen Episode wird OpenAIs überraschendes neues Sprachmodell o3 vorgestellt, das als Nachfolger von o1 besonders in den Bereichen Programmierung, Mathematik und Naturwissenschaften neue Maßstäbe setzt. Die Stärke des Modells liegt in seiner methodischen Herangehensweise: Wie ein menschlicher Experte nutzt o3 zunächst seine "Intuition" als Orientierung, um dann durch systematische Analyse verschiedene Lösungswege zu entwickeln und zu bewerten.
Das neue Modell überschreitet dabei die Grenzen seiner Trainingsdaten, indem es während der Problemlösung neue Ansätze entwickelt und durch "simulated reasoning" überprüft. Diese fortschrittliche Arbeitsweise führt zu beeindruckenden Ergebnissen - im ARC-AGI-Test erreichte o3 sogar die theoretischen Anforderungen einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz. Allerdings überschritt es dabei die vorgesehenen Rechenressourcen deutlich.
Die innovative Problemlösungskompetenz von o3 basiert auf der Monte-Carlo-Suchbaum-Methode, die bereits beim legendären AlphaGo von Google DeepMind zum Einsatz kam. Die hohe Präzision dieser Vorgehensweise hat allerdings ihren Preis: Eine einzelne komplexe Aufgabe kann Rechenkosten in Höhe von tausenden Dollar verursachen. Dennoch bedeutet o3 mit seiner Verdreifachung der Ergebnisqualität gegenüber dem Vorgängermodell einen echten Durchbruch in der KI-Entwicklung.