o3, LCMs und die "Jagged Frontier": Warum Künstliche Intelligenz zunächst menschlicher werden muss – Teil 2
21.01.2025 23 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 49: o3, LCMs und die "Jagged Frontier": Warum Künstliche Intelligenz zunächst menschlicher werden muss – Teil 2
Im zweiten Teil dieser Episode widmen wir uns Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und ihrer historischen Bedeutung. Die Evolution der KI lässt sich in drei prägnante Phasen einteilen: Eine frühe Experimentierphase mit großer Dynamik in der Tech-Community, gefolgt von der Demokratisierung durch ChatGPT, bis hin zur aktuellen Phase mit hochentwickelten Modellen wie GPT-4o, Claude Sonnet und o3. Besonders bemerkenswert ist der qualitative Sprung von einfacher Mustererkennung zu einem tiefgreifenden Verständnis für Zusammenhänge und komplexe Problemlösungen.
Wir betrachten o3 im Kontext den anspruchsvollen FrontierMath-Benchmark, wo es mit einer Erfolgsquote von 25 Prozent die mathematischen Fähigkeiten vieler menschlichen Experten übertrifft.
Die technologischen Meilensteine, die zu diesen Entwicklungen führten, umfassen die Monte-Carlo-Baumsuche, die Transformer-Architektur und das Konzept der Self-Taught Reasoner. Doch nun zeichnet sich mit den Large Concept Models (LCMs) von Meta AI ein vielversprechender neuer Ansatz ab. Anders als klassische Sprachmodelle verarbeiten LCMs keine einzelnen Tokens, sondern ganze Konzepte und semantische Einheiten. Diese Herangehensweise ähnelt stärker der menschlichen Denkweise und könnte einen entscheidenden Schritt in Richtung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz darstellen.
Im zweiten Teil dieser Episode widmen wir uns Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und ihrer historischen Bedeutung. Die Evolution der KI lässt sich in drei prägnante Phasen einteilen: Eine frühe Experimentierphase mit großer Dynamik in der Tech-Community, gefolgt von der Demokratisierung durch ChatGPT, bis hin zur aktuellen Phase mit hochentwickelten Modellen wie GPT-4o, Claude Sonnet und o3. Besonders bemerkenswert ist der qualitative Sprung von einfacher Mustererkennung zu einem tiefgreifenden Verständnis für Zusammenhänge und komplexe Problemlösungen.
Wir betrachten o3 im Kontext den anspruchsvollen FrontierMath-Benchmark, wo es mit einer Erfolgsquote von 25 Prozent die mathematischen Fähigkeiten vieler menschlichen Experten übertrifft.
Die technologischen Meilensteine, die zu diesen Entwicklungen führten, umfassen die Monte-Carlo-Baumsuche, die Transformer-Architektur und das Konzept der Self-Taught Reasoner. Doch nun zeichnet sich mit den Large Concept Models (LCMs) von Meta AI ein vielversprechender neuer Ansatz ab. Anders als klassische Sprachmodelle verarbeiten LCMs keine einzelnen Tokens, sondern ganze Konzepte und semantische Einheiten. Diese Herangehensweise ähnelt stärker der menschlichen Denkweise und könnte einen entscheidenden Schritt in Richtung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz darstellen.