{"id":93475,"date":"2024-10-23T17:00:02","date_gmt":"2024-10-23T15:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/technologiczne-ograniczenia-sztucznej-inteligencji\/"},"modified":"2026-04-08T10:47:20","modified_gmt":"2026-04-08T08:47:20","slug":"technologische-grenzen-der-kuenstlichen-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/botland.de\/blog\/technologische-grenzen-der-kuenstlichen-intelligenz\/","title":{"rendered":"Technologische Grenzen der k\u00fcnstlichen Intelligenz"},"content":{"rendered":"Lesezeit<\/span> 10<\/span> min.<\/span><\/span>\t\t
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Was auch immer man sagen mag, k\u00fcnstliche Intelligenz ist schon seit geraumer Zeit ein hei\u00dfes Thema. Hin und wieder sehen wir in den Mainstream-Medien Nachrichten \u00fcber die n\u00e4chste bahnbrechende Version von ChatGPT, Berufe, die durch KI ersetzt werden sollen, oder die revolution\u00e4ren Funktionen der k\u00fcnstlichen Intelligenz (sorry Apple Intelligence) in den neuesten Iphones. Es \u00fcberrascht nicht, dass Artikel \u00fcber KI Clickbait sind, da die Technologie mehr als einmal extreme Emotionen hervorruft. Manche sehen in ihr die L\u00f6sung f\u00fcr alle Probleme der Menschheit, von der globalen Erw\u00e4rmung bis zur Ausrottung von Krankheiten. Andererseits weckt KI bei vielen Menschen \u00c4ngste, vor allem aufgrund eines falschen Verst\u00e4ndnisses der Funktionsweise der Technologie. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die elektronische Gegenrevolution. (https:\/\/digitalcollections.nypl.org\/items\/510d47da-402d-a3d9-e040-e00a18064a99) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Poster von Gegnern der Elektrifizierung. (https:\/\/www.reddit.com\/8qcy9y\/antielectricity_cartoon_from_1900\/) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Dieses Schema ist nicht neu; wir haben \u00e4hnliche Ph\u00e4nomene in der Vergangenheit bei der industriellen Revolution oder der Entwicklung der Elektrizit\u00e4t gesehen. So wie zu Beginn des 20. Jahrhunderts Fu\u00dfg\u00e4nger auf dem B\u00fcrgersteig Plakate sehen konnten, die sich gegen die Elektrifizierung aussprachen, k\u00f6nnen wir heute im Internet die Meinungen der Gegner der k\u00fcnstlichen Intelligenz lesen. Meiner Meinung nach sollten sowohl die Stimmen der KI-Bef\u00fcrworter als auch die der Gegner “durch zwei geteilt” werden, denn, wie das Sprichwort sagt, “Extreme sind schlecht”. K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine Chance f\u00fcr die Menschheit, sie kann bei der erw\u00e4hnten Krankheitsforschung helfen und den Prozess der Entwicklung neuer Medikamente erheblich beschleunigen. Es ist jedoch auch wichtig, die Risiken im Auge zu behalten. KI unterst\u00fctzt bereits Algorithmen, deren Aufgabe es ist, die n\u00e4chsten Inhalte, die in popul\u00e4ren sozialen Medien angezeigt werden, so genau wie m\u00f6glich zu bestimmen. \u00dcber die Auswirkungen des so genannten Feeds auf den Menschen k\u00f6nnte man lange und ausgiebig diskutieren, aber welche Studien wir auch immer ber\u00fccksichtigen, ihre Schlussfolgerung wird \u00e4hnlich sein: Soziale Medien machen s\u00fcchtig und ihre langfristigen Auswirkungen auf unseren Verstand sind bestenfalls fraglich. Wir m\u00fcssen uns fragen, ob es wirklich so ist, dass die Rechenleistung der k\u00fcnstlichen Intelligenz als ein weiteres System fungieren soll, das uns zu Vertretern des “homo ludens” macht, d.h. zu Menschen, deren Ziel nur darin besteht, “Inhalte” zu konsumieren und Spa\u00df zu haben. <\/p>\n

Doch egal, was wir sagen, nur eines ist sicher: K\u00fcnstliche Intelligenz wird uns erhalten bleiben und ihre Bedeutung wird mit der Zeit nur noch zunehmen. Und unsere Aufgabe ist es nur, sie mit Vorsicht zu nutzen und uns ihrer dunklen Seiten bewusst zu sein. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Mathematische Annahmen <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Alan Turing (https:\/\/pivotal.digital\/insights\/1936-alan-turing-the-turing-machine)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Idee der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist nicht neu, schlie\u00dflich haben sich die Menschen seit Jahrhunderten gefragt, ob es Wesen und sp\u00e4ter Ger\u00e4te geben k\u00f6nnte, die im menschlichen Sinne des Wortes “intelligent” sind. Intelligenz selbst ist ein Konzept, das wir auf verschiedene Weise definieren k\u00f6nnen. Am h\u00e4ufigsten definieren wir Intelligenz als die F\u00e4higkeit, Informationen zu verarbeiten, sie zu analysieren und logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Es ist ein rein menschliches Konzept, das Eigenschaften wie Lernen, kognitive F\u00e4higkeiten, Erkennen von Emotionen oder Kreativit\u00e4t umfasst. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen wir auch zwischen tierischer Intelligenz, die u.a. aus Anpassungsf\u00e4higkeit besteht, und kollektiver Intelligenz unterscheiden, bei der Individuen eine einfache Verhaltensstruktur haben, aber als Gruppe komplexe Ziele erreichen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen wir Intelligenz in Bezug auf Technologie definieren. In diesem Fall sprechen wir von k\u00fcnstlicher Intelligenz, die Aspekte der menschlichen Intelligenz so gut wie m\u00f6glich simuliert und zu reproduzieren versucht. <\/p>\n

Obwohl das Thema der k\u00fcnstlichen Intelligenz in vielen kulturellen Texten angesprochen wurde, hat sich die wissenschaftliche Welt erst in den sp\u00e4ten 1940er und fr\u00fchen 1950er Jahren ernsthaft damit befasst. Zu dieser Zeit erschien die erste Generation von Wissenschaftlern, die von diesem Thema fasziniert waren, in der akademischen Szene. Einer von ihnen war der britische Gelehrte Alan Turing, der vorschlug, dass die Schaffung dessen, was wir als k\u00fcnstliche Intelligenz bezeichnen k\u00f6nnten, nicht sehr kompliziert sein sollte, denn “die Aufgabe der Vernunft besteht nur darin, Probleme zu l\u00f6sen und Entscheidungen zu treffen, und auf \u00e4hnliche Weise k\u00f6nnen auch Maschinen handeln”. Es f\u00e4llt schwer, nicht zuzustimmen, dass Turings \u00dcberlegungen in ihrer Einfachheit brillant waren. Kurz nach der Formulierung seiner Thesen ver\u00f6ffentlichte er 1950 ein Papier mit dem Titel ‘Computing Machinery and Intelligence’, in dem er sozusagen die mathematischen Voraussetzungen f\u00fcr das Funktionieren eines k\u00fcnstlichen Geistes darlegte. Doch w\u00e4hrend auf dem Papier alles vielversprechend aussah, gab es ein ziemlich gro\u00dfes Problem – die Technologie. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Einer der ersten sowjetischen Computer, der Strela (\u042d\u0412\u041c \u0421\u0442\u0440\u0435\u043b\u0430), mit einem geschmackvollen Teppich entlang des rechten Bedienfelds. (https:\/\/chauhaninfocom.wordpress.com\/tag\/history-of-computer-technology\/) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Zu Beginn der 1950er Jahre waren Computer teuer, kompliziert, ausfallsicher, energieintensiv und vor allem riesig, so dass sie sogar den Platz einer ziemlich gro\u00dfen Wohnung einnehmen konnten. Au\u00dferdem verf\u00fcgten sie noch nicht \u00fcber eine ausreichende Rechenleistung, aber das gr\u00f6\u00dfte Problem war der Speicher. Vor 1949 verf\u00fcgten Computer nicht dar\u00fcber. Sie konnten nur Befehle ausf\u00fchren, die auf einem externen Medium gespeichert waren, aber sie konnten sich nicht daran erinnern. Mit anderen Worten: Man konnte den Computern sagen, was sie tun sollten, aber sie konnten sich nicht daran erinnern, was sie taten. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Erfolge und Misserfolge <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Obwohl Alan Turing ein Konzept vorstellte, das zu dieser Zeit unm\u00f6glich zu verwirklichen war, bedeutete dies nicht, dass es in der Zukunft auch so sein w\u00fcrde. Es war eine Zeit der galoppierenden Technologie, in der st\u00e4ndig neue Innovationen auftauchten und der Beginn eines technologischen Wettlaufs zwischen den USA und der UdSSR. W\u00e4hrend die Technologie sozusagen in Richtung Zukunft eilte, wurde im Hintergrund das erste Symposium \u00fcber die Idee der k\u00fcnstlichen Intelligenz organisiert, das von Allen Newell, Cliff Shaw und dem Logiktheoretiker Herbert Simon initiiert wurde. Es handelte sich um ein Programm, das von der Research and Development Corporation (RAND) finanziert wurde, um einen Ort f\u00fcr die Diskussion \u00fcber KI zu schaffen. Trotz der Publicity erf\u00fcllte die Konferenz jedoch nicht die Erwartungen der meisten Wissenschaftler. Trotz zahlreicher Podiumsdiskussionen gab es keine Einigung \u00fcber die Methoden zur Fortsetzung der KI-Forschung, aber in einem waren sich alle einig – KI ist erreichbar, vielleicht nicht heute, nicht morgen, aber die wachsende Bedeutung der Computerindustrie wird die KI zweifellos zum Bl\u00fchen bringen. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC), eines der ersten lernenden Ger\u00e4te. (https:\/\/zahid-parvez.medium.com\/history-of-ai-the-first-neural-network-computer-marvin-minsky-231c8bd58409) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Und so ging es weiter, von 1957 bis 1974 bl\u00fchte die k\u00fcnstliche Intelligenz auf. Die Computer wurden immer komplexer, und damit wuchs auch ihre Rechenleistung. Die Kapazit\u00e4t der ersten Speicher wurde immer gr\u00f6\u00dfer, und das Aufkommen von Halbleitern versprach fast grenzenlose M\u00f6glichkeiten. In einem \u00e4hnlichen Tempo wurden Konzepte der k\u00fcnstlichen Intelligenz entwickelt. Es entstanden die ersten Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, k\u00fcnstliche Neuronen, die zun\u00e4chst auf Vakuumr\u00f6hren basierten, und behelfsm\u00e4\u00dfige Sprachmodelle wie ‘Eliza’ von Joseph Weizenbaum. Interessant ist auch der sogenannte ‘Eliza-Effekt’, der mit diesem Projekt in Verbindung gebracht wird. Menschen, die zum ersten Mal mit einem Computer-Sprachmodell ‘sprechen’ durften, waren geradezu begeistert. Trotz der Tatsache, dass ‘Eliza’ in einer eher vorhersehbaren und schlechten Art und Weise antwortete, was die Komplexit\u00e4t der S\u00e4tze anbelangt, wurde festgestellt, dass die meisten Menschen unbewusst davon ausgingen, dass der Computer sich wie ein Mensch verhielt. Das ist recht interessant, denn jeder war sich bewusst, dass es sich nur um einen Algorithmus handelte, einen von Siliziumchips implementierten Code. Als jedoch eine fast pers\u00f6nliche Nachricht auf dem Bildschirm erschien, nahmen viele Menschen an, dass der Computer seine “Emotionen” und “Gedanken” mitteilte, obwohl sich unter der Maske der f\u00fcr Menschen verst\u00e4ndlichen Buchstaben nur Nullen und Einsen befanden. <\/p>\n

Auch die US-Regierung war an KI-Projekten beteiligt. Die gegr\u00fcndete Defence Advanced Research Projects Agency (DARPA) war vor allem an einer Maschine interessiert, die eine Echtzeit-Transkription und -\u00dcbersetzung gesprochener Sprache sowie Algorithmen f\u00fcr eine sehr schnelle Datenverarbeitung erm\u00f6glichen w\u00fcrde. Der Optimismus war gro\u00df und die Erwartungen noch gr\u00f6\u00dfer. Im Jahr 1970 sagte Marvin Minsky, einer der Forscher auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz, in einer Kolumne im Life Magazine voraus, dass “in drei bis acht Jahren Maschinen geschaffen werden, die so intelligent sind wie der durchschnittliche Mensch”. Doch auch dieses Mal erwies sich die Technik als Hindernis. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Marvin Minsky in seinem Labor. (https:\/\/www.nytimes.com\/2016\/01\/26\/business\/marvin-minsky-pioneer-in-artificial-intelligence-dies-at-88.html) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Obwohl sie sich Tag f\u00fcr Tag weiterentwickelte, war die Entwicklung der KI-Theorie noch schneller. Es fehlte immer noch an Rechenleistung, um die theoretisch vorbereiteten Algorithmen auszuf\u00fchren. Hinzu kam, dass die Sprachverarbeitung, die viele Wissenschaftler befl\u00fcgelt hatte, riesige Mengen an Speicher ben\u00f6tigte, den es damals einfach nicht gab. Die Jahre des Wohlstands gingen zu Ende, viele Investoren zogen sich zur\u00fcck und die Worte von John McCarthy wurden allt\u00e4glich – “Computer sind noch eine Million Mal zu schwach, um Intelligenz zu beweisen”. Die Errungenschaften der 1980er Jahre, die erstmals beschriebenen Deep-Learning-Techniken oder das so genannte “Experten”-Programm, ein Algorithmus, der in der Lage war, sich Informationen zu einem bestimmten Gebiet, die er von einem entsprechenden Experten erhalten hatte, einzupr\u00e4gen und auf der Grundlage dieser Informationen Fragen zu beantworten, waren nicht von Nutzen. <\/p>\n

Ironischerweise hat sich die k\u00fcnstliche Intelligenz in Ermangelung finanzieller Mittel und eines gr\u00f6\u00dferen \u00f6ffentlichen Hypes entwickelt wie nie zuvor. Wir k\u00f6nnen diesen Prozess seit den sp\u00e4ten 1990er Jahren beobachten. 1997 wird der damalige Schachmeister von Deep Blue, einem von IBM entwickelten Computerprogramm, besiegt. Im selben Jahr wird die von Dragon Systems entwickelte Spracherkennungssoftware zu einem festen Bestandteil von Windows. Die Grenzen der Rechenleistung und des Speichers, die die Entwicklung der KI rund 30 Jahre lang aufgehalten hatten, erwiesen sich als zweitrangiges Problem, und seither haben wir eine weitere historische Bl\u00fcte der k\u00fcnstlichen Intelligenz erlebt. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie funktionieren k\u00fcnstliche neuronale Netze?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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K\u00fcnstliche neuronale Netze sind derzeit recht komplexe Gebilde, und man k\u00f6nnte sogar sagen, dass wir in mancher Hinsicht aufgeh\u00f6rt haben, die Funktionsweise der KI zu verstehen, aber dazu sp\u00e4ter mehr. Nichts hindert uns jedoch daran, ein einzelnes Element, auf dem die heutigen neuronalen Netzwerke basieren, n\u00e4her zu betrachten. <\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen, und so wie das Gehirn u.a. auf Neuronen basiert, beruht auch die KI auf k\u00fcnstlichen Neuronen, auch Perzeptronen genannt. Das Konzept dieser Art von ‘entscheidungsfindendem’ Element ist nicht neu; seine theoretischen Beschreibungen erschienen bereits in der ersten Phase der Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Urspr\u00fcnglich wurden die Neuronen physisch gebaut; ein Beispiel f\u00fcr ein solches Ger\u00e4t, das von Marvin Minsky entworfen wurde, k\u00f6nnen Sie in einer der fr\u00fcheren Grafiken sehen. Wir werden uns jedoch mit dem theoretischen Konzept befassen, weil es auf seine eigene Weise faszinierend ist und weil es bemerkenswert ist, dass sogar seine grafische Darstellung einem biologischen Neuron \u00e4hnelt. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Grafischer Vergleich eines k\u00fcnstlichen und eines biologischen Neurons. (https:\/\/towardsdatascience.com\/the-concept-of-artificial-neurons-perceptrons-in-neural-networks-fab22249cbfc) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wir k\u00f6nnen uns ein Perzeptron als ein kleines Element mit vielen Eing\u00e4ngen und einem einzigen Ausgang vorstellen. \u00dcber die Eing\u00e4nge erh\u00e4lt das k\u00fcnstliche Neuron Informationen, die in mathematischer Form gespeichert sind und z.B. die Gr\u00f6\u00dfe, das Gewicht und das Alter einer Person symbolisieren. Das Neuron behandelt nicht alle Informationen gleich, die Daten sind hierarchisch geordnet und einige sind wichtiger als andere. Daher wird jede Information ‘gewichtet’, d.h. mit einer speziellen Zahl, dem sogenannten Gewicht, multipliziert. Dies funktioniert \u00e4hnlich wie die aus der Schule bekannten Notengewichte. Wenn die Aufgabe eines Neurons beispielsweise darin best\u00fcnde, den Gesundheitszustand vorherzusagen, w\u00e4ren Informationen wie Gewicht und Alter wichtiger als die K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe und w\u00fcrden mit einem entsprechend gr\u00f6\u00dferen Wert multipliziert werden. <\/p>\n

Die vorverarbeiteten Daten werden dann addiert und dem Ergebnis wird eine kleine Zahl hinzugef\u00fcgt, die als “Bias” bezeichnet wird. Diese Zahl dient als Korrektur, damit sich das Neuron etwas flexibler verhalten kann. Die resultierende Punktzahl bestimmt die endg\u00fcltige Entscheidung. In einfachen Beispielen beschr\u00e4nkt sich dies normalerweise auf positive und negative Zahlen. In dem Beispiel, in dem das Neuron den Gesundheitszustand vorhersagt, k\u00f6nnten wir sagen, dass sich die Person bei einem Wert gr\u00f6\u00dfer als Null wahrscheinlich einer guten Gesundheit erfreut und dass bei einem Wert kleiner als Null eher gesundheitliche Probleme zu erwarten sind. <\/p>\n

Sie fragen sich vielleicht, wie ein Neuron “entscheidet”, ob das alles auf einer wundersamen Mathematik beruht, bei der ein paar Zahlen multipliziert und addiert werden? Die Antwort ist sowohl ja als auch nein. Man kann sagen, dass die ganze Magie der Funktionsweise k\u00fcnstlicher neuronaler Netze durch den Prozess des Lernens realisiert wird. Zu Beginn muss jedes Neuron die Rohdaten zusammen mit dem Ergebnis erhalten, damit es lernen kann, “vorherzusagen”. Dies funktioniert, indem die Informationen in aufeinanderfolgenden Paketen weitergegeben werden und der Wert der Gewichte und Korrekturen so ver\u00e4ndert wird, dass am Ausgang das richtige Ergebnis erzielt wird. Ein auf diese Weise trainiertes Netzwerk wird, nachdem es gen\u00fcgend Beispiele analysiert hat, in der Lage sein, auf neue Daten zu reagieren und das richtige Ergebnis mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ein Beispiel f\u00fcr ein etwas gr\u00f6\u00dferes neuronales Netzwerk. (https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=98uGsNvkzTI) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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K\u00fcnstliche neuronale Netzwerke k\u00f6nnen wirklich riesig sein. Ein recht bekanntes Beispiel ist ein Netzwerk, das in Abhandlungen \u00fcber KI auftaucht und ein Bild analysiert, von dem angenommen wird, dass es aus 784 Pixeln in einer Konfiguration von 28×28 besteht. Seine Aufgabe ist es, eine handgezeichnete Ziffer in diesem Bereich zu erkennen. Jedes Pixel hat einen anderen Wert, der davon abh\u00e4ngt, ob das Pixel dunkler oder heller ist (wir bewegen uns nur im Grauspektrum, von Wei\u00df bis Schwarz). Neuronale Netzwerke sind ebenfalls in Schichten aufgebaut. Wenn die erste Ebene beispielsweise aus 32 Neuronen besteht, hat jedes Neuron 784 Eing\u00e4nge, die jedem Pixel entsprechen. In den nachfolgenden Schichten kann es mehr oder weniger Neuronen geben, aber auf der letzten Ebene gibt es zehn Neuronen, von denen jedes einer anderen Ziffer zugeordnet ist, und die an ihrem Ausgang empfangenen Ergebnisse entsprechen einer Entscheidung auf der Grundlage von ‘gezeichnet ist Null’ oder ‘nicht gezeichnet ist Null’. <\/p>\n

Die mittleren Schichten der Neuronen k\u00f6nnen ebenfalls recht gro\u00df sein. Je mehr Schichten es gibt, desto l\u00e4nger dauert es, bis das Netzwerk lernt, aber es wird auch genauer sein und seine Vorhersagen n\u00e4her an der Realit\u00e4t. Ein interessanter Aspekt ist, dass die Funktionsweise der inneren Schichten, die als versteckte Schichten bezeichnet werden, nicht vollst\u00e4ndig verstanden wird. Obwohl es sich um reine Mathematik handelt und alle Neuronen gleich sind, stellen viele KI-Forscher das Verst\u00e4ndnis ihrer Funktionsweise in Frage. Sie argumentieren, dass sich das selbstlernende Netzwerk ziemlich zuf\u00e4llig verh\u00e4lt und dieses Verhalten im Grunde nicht vorhergesagt werden kann, was ganz offensichtlich zu der These f\u00fchrt, dass wir etwas geschaffen haben, das wir nicht verstehen. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Unbegrenzte M\u00f6glichkeiten, nicht wahr?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hailo Coprozessor arbeitet mit Raspberry Pi 5.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vor einiger Zeit wurde das offizielle KI-Modul<\/a> vorgestellt, das mit dem Raspberry Pi 5 Mikrocomputer zusammenarbeitet. Das kleine Ger\u00e4t, das ein M.2-Overlay verwendet, ist \u00fcber den PCIe-Bus mit dem RPI-Prozessor verbunden und entlastet ihn so von seinen KI-bezogenen Berechnungen. Genauso wie der Hailo Coprozessor die CPU des Raspberry Pi 5 unterst\u00fctzt, ist der intelligente Sensor Sony IMX500 in der Lage, Bilder auf der Grundlage von neuronalen Netzen zu verarbeiten. Er ist eine Komponente der RPI-spezifischen KI-Kamera<\/a>, die ebenfalls vor nicht allzu langer Zeit vorgestellt wurde. Es stellt sich jedoch die Frage, warum so pl\u00f6tzlich Zubeh\u00f6r f\u00fcr den beliebten Mikrocontroller auftaucht, das mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zu tun hat? K\u00f6nnte es sein, dass der Hauptprozessor des Raspberrys mit KI nicht zurechtkommt? Wie so oft ist die Antwort nicht ganz klar. <\/p>\n

F\u00fcr seine geringe Gr\u00f6\u00dfe und seinen Stromverbrauch kommt der Raspberry Pi 5 mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzwerken ganz gut zurecht, aber die Leistung k\u00f6nnte immer besser sein. Deshalb werden spezielle Module mit Chips f\u00fcr KI-bezogene Berechnungen entwickelt. Diese Situation veranschaulicht recht gut die aktuelle Lage in der Welt der KI. Dieser Chip entwickelt sich ziemlich schnell, aber seine Leistung wird am Ende des Tages der der besten Nvidia-Chips entsprechen. <\/p>\n

Herk\u00f6mmliche Prozessoren, die in Personalcomputern verwendet werden, sind nicht die beste Wahl f\u00fcr Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz, da sie bei gro\u00df angelegten parallelen Berechnungen, um die es bei der KI im Wesentlichen geht, nicht gut abschneiden. Daher werden f\u00fcr diesen Zweck haupts\u00e4chlich Nvidia-GPUs verwendet. Diese Designs basieren auf kleinen Kernen, von denen es im Vergleich zu klassischen Prozessoren, die in der Regel ein paar oder ein Dutzend Kerne haben, relativ viele gibt. Einfache Recheneinheiten eignen sich gut f\u00fcr die Erstellung von Grafiken, da sie auf vielen identischen Berechnungen basieren, schlie\u00dflich muss jedes Pixel einzeln erstellt werden. Bei der Erforschung der k\u00fcnstlichen Intelligenz haben sich GPUs auch als geeignet f\u00fcr k\u00fcnstliche neuronale Netze erwiesen. <\/p>\n

Doch selbst moderne Grafikprozessoren sind trotz ihrer Leistung nicht ideal. Ihr urspr\u00fcnglicher Zweck ist die Grafikverarbeitung, und obwohl sie bei KI-bezogenen Berechnungen gute Leistungen erbringen, ist ihre Architektur f\u00fcr diese Art von Aufgabe nicht perfekt geeignet. Daher k\u00f6nnen wir derzeit das langsame Aufkommen von spezialisierten ASCIs (Application-Specific Integrated Circuits) oder TPUs (Tensor Processing Units) beobachten, die f\u00fcr KI ma\u00dfgeschneidert sind. Man kann davon ausgehen, dass es in Zukunft nur noch mehr solcher Designs geben wird. Dar\u00fcber hinaus ist es nicht ausgeschlossen, dass die Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz die Schaffung von etwas v\u00f6llig Neuem erzwingt, das wir bisher noch nicht gesehen haben und das die KI-Welt definitiv dominieren wird. <\/p>\n

Es zeigt sich wieder einmal, dass die Technologie f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz ein wenig einschr\u00e4nkend ist. Obwohl das derzeitige Entwicklungstempo wirklich beeindruckend ist, k\u00f6nnte es eines Tages sein, dass die Hardware nicht mit der Software mithalten kann.    <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Quellen:<\/p>\n

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  • https:\/\/pivotal.digital\/insights\/1936-alan-turing-the-turing-machine<\/li>\n
  • https:\/\/chauhaninfocom.wordpress.com\/tag\/history-of-computer-technology\/<\/li>\n
  • https:\/\/sitn.hms.harvard.edu\/flash\/2017\/history-artificial-intelligence\/<\/li>\n
  • https:\/\/zahid-parvez.medium.com\/history-of-ai-the-first-neural-network-computer-marvin-minsky-231c8bd58409<\/li>\n
  • https:\/\/www.nytimes.com\/2016\/01\/26\/business\/marvin-minsky-pioneer-in-artificial-intelligence-dies-at-88.html<\/li>\n
  • https:\/\/towardsdatascience.com\/the-concept-of-artificial-neurons-perceptrons-in-neural-networks-fab22249cbfc<\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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