OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 2)
18.07.2024 19 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 25: OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 2)
Im zweiten Teil dieser Folge vertiefen wir die Erkenntnisse, wie hilfreich die "Monte Carlo Tree Search" (MCTS) auf dem Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz ist.
Die Philosophie der MCTS entspringt der "Glücksspiel-Strategie" und ermöglicht es KI-Systemen, komplexe (Spiel-)Situationen zu analysieren und erfolgversprechende Antworten zu definieren. Am Beispiel von AlphaGo zeigt sich eindrucksvoll, wie die Kombination aus neuronalen Netzen und MCTS zu enormen Leistungssprüngen führt.
Die Zukunft der KI liegt in der cleveren Kombination von kompakten Modellen für effiziente Alltagsaufgaben auf Endgeräten und leistungsstarken Cloud-Giganten für komplexe Analysen. Dieses Zusammenspiel verspricht Benutzerfreundlichkeit, Ressourceneffizienz und Hochleistung.
Wir untersuchen die Rolle von Faktoren wie Zeit, Datenqualität und Rechenleistung und wie wichtig die geschickte Kombination aus schnellem, intuitivem "System 1 Denken" und langsamem, analytischem "System 2 Denken" ist.
Mit jedem Fortschritt kommen wir dem Zeitpunkt näher, an dem KI-Systeme auf dem Niveau promovierter Experten agieren können - mit enormen Auswirkungen auf Forschung, Medizin und Wissenschaft.
Im zweiten Teil dieser Folge vertiefen wir die Erkenntnisse, wie hilfreich die "Monte Carlo Tree Search" (MCTS) auf dem Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz ist.
Die Philosophie der MCTS entspringt der "Glücksspiel-Strategie" und ermöglicht es KI-Systemen, komplexe (Spiel-)Situationen zu analysieren und erfolgversprechende Antworten zu definieren. Am Beispiel von AlphaGo zeigt sich eindrucksvoll, wie die Kombination aus neuronalen Netzen und MCTS zu enormen Leistungssprüngen führt.
Die Zukunft der KI liegt in der cleveren Kombination von kompakten Modellen für effiziente Alltagsaufgaben auf Endgeräten und leistungsstarken Cloud-Giganten für komplexe Analysen. Dieses Zusammenspiel verspricht Benutzerfreundlichkeit, Ressourceneffizienz und Hochleistung.
Wir untersuchen die Rolle von Faktoren wie Zeit, Datenqualität und Rechenleistung und wie wichtig die geschickte Kombination aus schnellem, intuitivem "System 1 Denken" und langsamem, analytischem "System 2 Denken" ist.
Mit jedem Fortschritt kommen wir dem Zeitpunkt näher, an dem KI-Systeme auf dem Niveau promovierter Experten agieren können - mit enormen Auswirkungen auf Forschung, Medizin und Wissenschaft.