Das längste Thema

    Zitat von fisi

    Danke für die Blumen :), wobei ich ehrlich gestehen muss, dass mir aktuell etwas die Zeit fürs Forum fehlt ;(. Aber auch das ändert sich wieder.

    Kein Problem, niemand ist hier verpflichtet ins Forum zu gucken (Mods verutlich ausgenommen 😀)

    Mir mangelt es auch an Zeit zwischendurch. Und das gleiche gilt vermutlich auch noch für einige andere der "alten Hasen".

    Aber auch der Umgangston in letzter Zeit nimmt mir die Motivation.

    Also hab kein schlechtes Gewissen, wenn du mal eine Zeit hier nicht aktiv bist.

    Gilt auch für die anderen :)

    Zitat von TBT

    Das ist zu kurz gegriffen, als Definition zu alt und zu klein (wenn sie jemals richtig war) und damit für moderne Modelle falsch.

    sie berechnet welches wort als nächstes kommt - (wie sie das macht und wie schnell ist irrelevant) - somit ist meine Aussage richtig und trifft den Kern der Sache. Die KI versteht nicht die Dinge an sich. Das hört sich nur so an wenn sie mit Dir spricht ;) und sie kann natürlich, wie Du, eine ganze Blog post darüber schreiben.

    The universe tends toward maximum irony. Don't push it.

    Zitat von webdesignheld

    sie berechnet welches wort als nächstes kommt - (wie sie das macht und wie schnell ist irrelevant) - somit ist meine Aussage richtig und trifft den Kern der Sache. Die KI versteht nicht die Dinge an sich. Das hört sich nur so an wenn sie mit Dir spricht ;) und sie kann natürlich, wie Du, eine ganze Blog post darüber schreiben.

    Was an "muss die Strukturen modellieren, die diesen Text erzeugt haben: Grammatik, Fakten, Kausalzusammenhänge, Absichten von Sprechern, Rechenregeln" ist unklar? Die Modellgewichte kodieren Konzepte, nicht das nächste Wort und das Modell arbeitet mit diesen Konzepten, wenn es Lösungen findet.

    Siehe

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    wie das "Denken" in diesen Modellen funktioniert. "Wie sie das macht" (zum nächsten Wort, das eben nicht nur ein Wort sondern auch Audio/Video sein kann, finden) ist absolut NICHT irrelevant, sondern der Kern des Themas und das eigentlich Revolutionäre.

    RS 2000 G12 Pro BW25 (8C EPYC 9645, 16GB, 1TB) | RS 500 G12 BW25 (2C EPYC 9645, 4GB, 128GB) | RS Cyber Quack (1C,2GB,40GB)

    absolut korrekt! das gewichtigste Wort wird gefunden und ausgegeben mit einer revolutionären Umdrehungszahl. So schnell kannst Du garnicht kucken wie Claudchen ein passendes wort ensemble findet im trainingsmaterial. Und wenn es nicht da ist baut er ein neues. ;)

    The universe tends toward maximum irony. Don't push it.

    Zitat von webdesignheld

    absolut korrekt! das gewichtigste Wort wird gefunden und ausgegeben mit einer revolutionären Umdrehungszahl. So schnell kannst Du garnicht kucken wie Claudchen ein passendes wort ensemble findet im trainingsmaterial. Und wenn es nicht da ist baut er ein neues. ;)

    Ach, Du willst Dich aus Deiner Ignoranz gar nicht rausbewegen und eh nur trollen. Sag das doch gleich. Dann versuch ich gar nicht erst, eine sinnvolle Konversation mit Dir zu führen. ;)

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    Das ist doch nur eine philosophische Auslegung "Wissen und Zusammenhänge verstehen".

    Ob ich als Mensch "weiß" dass Napoleon 1769 geboren ist oder ein KI-Modell diesen Fakt als Trainingsparameter "gelernt" hat, ist im Ergebnis egal.

    Und spätestens wenn es um das Leben und Wirken von ihm geht, bin ich mit meinem "Wissen" ultraextremst im Hintertreffen gegenüber jedem LLM-Modell.

    "Verstehen" ist dasselbe: Ich kann vielleicht verstehen dass Botenstoffe x und y für diese und jene Stoffwechselgeschichte notwendig sind, ein LLM "berechnet" das noch weiter, dass es Grenzwerte, Lebensmittel und sonstiges dazu korrekt liefert.

    Wenn es um Kreativität geht kann ich nur staunen was für Bilder und Videos generiert werden. Das ist natürlich auch nur eine "Raubkopie und Vermischung" von Trainingsmaterial - bei den Menschen ist das aber ähnlich: Beethoven hat seine Grundstrukturen von Mozart übernommen und dann "modernisiert". Ob und was er von Bach und Haydn übernommen hat, kann auch analysiert werden.

    Mittels KI kann man heute wohl die meisten Doktorarbeiten "zerlegen" und als Plagiat brandmarken, allein wegen der Rechenleistung und verfügbaren Datenmenge.

    Die Doktorväter (= Mensch mit hoher Spezialisierung im Fachbereich der Dissertation) kann das nicht leisten.

    Da spielt es keine Rolle ob eine KI "versteht" oder nicht. Der Mensch ist bei allem Wissensbasiertem, Kombinierendem, Analysierenden und Beobachtendem wohl bald für immer im Hintertreffen.

    Predictive Maintenance mit Deep Learning / Machine Learning als KI-Konstrukt gibt es jetzt auch schon länger als ein Jahrzehnt.

    Um es mit Einstein zu sagen:

    "Phantasie ist wichtiger als Wissen, denn Wissen ist begrenzt"

    Ich probiere ja nun mit KI rum, versuche aber erstmal herauszufinden, wofür das real etwas taugt.
    .
    Ja, für Programmierung einsetzbar, wenn auch mitunter nicht sehr effizient. Da gehen schonmal über 100 h Claude drauf, bis ein (!) zugegeben nicht ganz einfaches Formular steht. Hängt u.a. auch am nicht sehr ausgeprägten Willen zur Wiederverwendung bereits im Projekt bestehender Lösungen, Parallel-Pflege von bereits entfernten Funktionen usw.
    Da ändert sich letztlich das Werkzeug von der IDE zu Cowork, damit ändert sich die Arbeitsweise - man wird mehr Architekt und beschreibt Funktionen und testet, testet, testet.
    Wer glaubt, ohne zu wissen, auf welchem Weg er zu einem Ergebnis kommen will, und das Ergebnis auch validieren zu können, eine Lösung zu bekommen - der ist auf dem Holzweg.

    Mustererkennung ist dagegen sehr gut - du kannst dem 200 PDF-Dateien mit Blutergebnissen hinschmeißen und er macht die daraus eine geordnete Excel-Tabelle. Oder SV-Ausweis und 2 Impfpässe - der erkennt sogar das krakeligste handschriftlcihe Datum und jeden verschmierten Stempel. Das ist aber letztlich OCR nach über 30 Jahren Entwicklung. Neu ist, dass er auch markieren kann, wo er sich nicht sicher ist.

    Übersetzungen werden besser, aber noch lange nicht auf dem Niveau, dass es gegen verhandlungssichere, auch fachsprachliche Kenntnisse bestehen könnte. Es fehlt da u.a. auch völlig die Sensitivität, wann man z.B. im Deutschen einfach den englischen Begriff übernimmt. Da wird sonst schnell ein „pile guide“ zum „Führungsrohr“.
    Ich habe mal einen 10seitigen Arztbrief auf der Unimedizin von Deutsch auf Chinesisch übersetzen lassen. sog. Fachübersetzer Medizin Deutsch-Chinesisch haben abgewunken. Chinesische Fachärztin, in Deutschland arbeitend, hat das gelöst. KI-Übersetzungstools sind auf Niveau Fachübersetzer. Danach ist noch ein weites Feld.

    Zitat von Win98SE4ever

    Mittels KI kann man heute wohl die meisten Doktorarbeiten "zerlegen" und als Plagiat brandmarken, allein wegen der Rechenleistung und verfügbaren Datenmenge.

    Das hat sehr sehr deutliche Grenzen, das liegt an der im Kern nur auf das Internet-Zeitalter beschränkten Datenmenge. Spätestens wenn es Vergleichsquellen hinsichtlich Arbeiten aus der Zeit, wo noch nicht alles digitalisiert wurde kommt es zu massiven Fehlaussagen. Daher taugt eine KI aus meiner Sicht nicht mal für die Quellen-/Zitatesammlung. Ich könnte da sehr spezifisch werden, das sprengt hier aber das Forum.

    Zitat von Win98SE4ever

    „Verstehen" ist dasselbe: Ich kann vielleicht verstehen dass Botenstoffe x und y für diese und jene Stoffwechselgeschichte notwendig sind, ein LLM "berechnet" das noch weiter, dass es Grenzwerte, Lebensmittel und sonstiges dazu korrekt liefert.

    Und ein tatsächlich führender Gastroenterologe (Prof. Dr. Michael P. Manns, leider letztes Jahr verstorben) teilte mal seinem Patienten (mir) in seiner speziellen Art mit, dass der Beginn der Erforschung der Leber Leonardo da Vinci (gestorben 1519) zugeordnet wird, man aber bis heute nur 20% der Stoffwechselprozesse der Leber verstanden hat.
    Und Du glaubst, dass bei einer LLM etwas herauskommen kann, was Stoffwechselvorgänge nur halbwegs korrekt abbildet? Was da aktuell herauskommt ist weitestgehend noch reine Empirie, Reproduktionen von Tabellen von Labor-Grenzwerten und Ernährungstabellen. Medizin ist (noch?) keine präzise Wissenschaft, es gibt nicht den Scan des Menschen wie bei Raumschiff Enterprise und Modell des Menschen samt Ergebnis, was nun genau in welcher Reihenfolge umgesetzt werden muss.

    Das erinnert mich alles immer an die Frage, wie lange es braucht, um Chinesisch zu lernen.
    Student: 6-12 Wochen.
    Assistent: 2-3 Jahre
    Professor: mehr als ein Leben dauert…

    Wir sind bestenfalls auf der Stufe des Assistenten.

    Zitat von Win98SE4ever

    Die Doktorväter (= Mensch mit hoher Spezialisierung im Fachbereich der Dissertation) kann das nicht leisten.

    Dann ist es der falsche Doktorvater und es handelt sich letztlich um eine Kompetenzanmaßung.

    Ich hätte da ein sehr spezifisches Beispiel einer Dissertation aus 1977, die zwar im Katalog von 2 Bibliotheken (nur zur Ansicht vor Ort, kein Verleih) steht und sonst bei meinem Senior im Schrank.
    Wenn man dann KI fragt, wer die Grundlagen zu dem Thema gelegt hat, findet man eine Arbeitsgruppe an der chinesischen Jinli-Universität mit Publikationen zwischen 1996-1999, die inhaltlich nicht annähernd auf dem Niveau sind aber dann wieder als durch eine deutsche Publikation zitiert und weiterentwickelt werden. Vermeintliche Innovation ist häufig leider nur Unkenntnis des Standes der Technik.

    Zitat von Win98SE4ever

    Da spielt es keine Rolle ob eine KI "versteht" oder nicht. Der Mensch ist bei allem Wissensbasiertem, Kombinierendem, Analysierenden und Beobachtendem wohl bald für immer im Hintertreffen.

    Die KI ist aber noch sehr weit davon entfernt zu wissen und sicher nicht näher dran als der Mensch.
    Sie arbeitet daran, digital verfügbare Dokumente überhaupt erstmal sinnvoll zu verknüpfen.

    Zitat von Win98SE4ever

    Predictive Maintenance mit Deep Learning / Machine Learning als KI-Konstrukt gibt es jetzt auch schon länger als ein Jahrzehnt.

    Ich war 2004 an einem kleinen Forschungsprojekt dazu im Umfeld Offshore-WEA als Projektleiter und Entwickler beteiligt.
    Leider damals der Zeit viel zu weit voraus. Aber neuronale Netze waren schon 1996 Thema im Studium, davor hatte ich mich auch schon mit Themen wie PROLOG beschäftigt.

    Dasselbe mit dem menschlichen Denken. Man weiß (noch) immer nicht, wie das Lernen beim menschlichen Gehirn tatsächlich funktioniert, aber reden von der selbstlernenden KI, obwohl wir uns selbst noch nicht mal verstehen. Aber irgendjemand kommt bestimmt wieder um die Ecke, der das Argument wieder zerlegt und mir erklärt, dass ich auf dem Holzweg bin und ganz bestimmt alles falsch verstanden habe und sowieso. Scheinbar sind dann auch die Doktoranten, die dieses Wissen in KI-Schulungen weitergeben, dumm oder haben einfach zu wenig Ahnung von dem was sie vortragen.

    Zitat von darkstar

    Ich war 2004 an einem kleinen Forschungsprojekt dazu im Umfeld Offshore-WEA als Projektleiter und Entwickler beteiligt.
    Leider damals der Zeit viel zu weit voraus. Aber neuronale Netze waren schon 1996 Thema im Studium, davor hatte ich mich auch schon mit Themen wie PROLOG beschäftigt.

    Ja, neuronale Netzwerke sind ganz sicher keine Erfindung des 21. Jahrhunderts. So ein klein wenig habe ich mich damit schon während des Studiums beschäftigt, deutlich vor 1990, eher sogar Anfang/Mitte der 80er Jahre. Natürlich waren die uns damals zur Verfügung stehenden "Computer" nur sehr begrenzt dafür tauglich.

    Einige Jahre später habe ich dann sogar mal mit meinen damaligen Vorgesetzten auf einer Konferenz (in Neuss???) einige Vorträge zum Thema gehört. "Kleine" Probleme konnte die "KI" (zumindest den damaligen Stand würde ich definitiv in Anführungszeichen setzen) damals schon lösen. Ein Vortrag handelte damals sehr anschaulich davon, wie ein neuronales Netz lernte, einen LKW mit Anhänger rückwärts einzuparken. Natürlich nur in einer Simulation. Es lernte aus seinen eigenen Versuchen. Die ersten Versuche waren noch lustig anzusehen. Aber das wurde nach weiteren Versuchen immer besser und zum Schluss - nach Hunderten von Versuchen - hatte das neuronale Netz die Aufgabe perfekt im Griff, aus jeder (lösbaren) Ausgangssituation.

    Natürlich war selbst mit der besten überhaupt verfügbaren Hardware - geschweige denn mit der für uns zugänglichen Hardware - die damals denkbare Zahl der Neuronen und Synapsen viel zu klein für so etwas wie ein LLM. Auch das Lernmaterial dafür war damals nicht so einfach erhältlich. Ansonsten, das würde ich durchaus wagen zu behaupten, hätten ChatGPT und Konsorten das Licht der Welt sicher schon im 20. Jahrhundert erblickt. Es ist also m.E. hauptsächlich der heute verfügbaren (oder auch nicht mehr verfügbaren :() Hardware geschuldet, dass das erst jetzt hochkommt und praktisch einsetzbar wird.

    Zitat von tab

    ...wie ein neuronales Netz lernte, einen LKW mit Anhänger rückwärts einzuparken. Natürlich nur in einer Simulation. Es lernte aus seinen eigenen Versuchen. Die ersten Versuche waren noch lustig anzusehen. Aber das wurde nach weiteren Versuchen immer besser ...

    Also genau so, wie ich das damals auch gelernt habe. :)

    Bin ja froh nur alle paar Monate mal hier rein schauen zu müssen, andere scheinen ja regelrecht ein Hobby aus Supportproblemen zu machen.


    Schon traurig wenn ich überlege was ich damals an Hardware für 45 EUR/mon als Server bekommen hatte bei NC - und wir sind preislich jetzt wieder fast dort angelangt. Mehr CPU oder SSD perf zähle ich da nicht - der RAM/Speicherbedarf einer Nextcloud ist ja nicht runter gegangen nur weil man ihn jetzt schneller voll bekommt.

    Ich verlinke das lieber nochmals hier, falls jemand das Biete-Forum ignoriert. :)

    Wer einen älteren netcup Merchandise Artikel ("Weihnachtsgeschenk") ergattern möchte, sollte mal nebenan vorbeischauen. ;)

    la1.jpg

    "Wer nur noch Enten sieht, hat die Kontrolle über seine Server verloren." (Netzentenfund)