Stellen Sie sich vor, jemand schraubt zwei Türen und einen Motor an einen Einkaufswagen und verkündet, er habe ein „schnelles Auto“ – absurd, oder? In einer Welt, in der Schlagworte so allgegenwärtig sind wie dieser eine Witz, den scheinbar jeder nicht verpassen darf, sprechen wir über den neuesten Hype, der in aller Munde ist: chatgpt.
Bevor wir anfangen, darüber zu streiten, was ist und was nicht, wollen wir diskutieren, was ist; und was ist KI wirklich? KI ist kein Ding, es ist ein weites Studiengebiet, das aus mehreren Disziplinen besteht. Hand in Hand: Die Teilbereiche der KI sind so vielfältig wie die Anzahl der Passwörter, die ich vergessen habe – sehr! Aber um des Fortschritts willen halten wir es einfach und fassen es wie folgt zusammen:
- Maschinelles Lernen
- Robotik
- Computer Vision
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Fuzzy-Logik
- Expertensysteme
Die Liste kann je nach Interesse immer größer werden.
Jetzt nutzt unser gesprächiger, grauer und vertrauenswürdiger Freund eine Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung, Expertensystemen und viel maschinellem Lernen.
Was ist unter der Haube?
Haben Sie etwas Geduld, wir müssen ein wenig technisch werden. ChatGPT ist ein Large Language Model (LLM), das eine Art von maschinellem Lernen verwendet, das als kontradiktorisches Lernen bezeichnet wird (es gibt mehr Arten von maschinellem Lernen als Möglichkeiten, die unser Finanzminister sich seltsam ausdenken kann). Finanzpolitik). Für meine Wanderer mit großen Augen hier ein Vorgeschmack:
- Überwachtes Lernen: Dem Computer anhand von Beispielen beibringen, ihm beispielsweise Bilder von Katzen und Hunden zeigen, damit er sie später erkennt.
- Unüberwachtes Lernen: Den Computer seine eigenen Muster finden lassen, wie etwa das Sortieren einer Kiste mit verschiedenen Legosteinen in verschiedene Stapel ohne Etiketten.
- Halbüberwachtes Lernen: Eine Mischung aus Lehrer- und Selbststudium, bei der der Computer sowohl aus beschrifteten als auch unbeschrifteten Beispielen lernt.
- Reinforcement Learning: Dem Computer beibringen, Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen, so wie einem Hund Belohnungen für gutes Verhalten beizubringen.
- Deep Learning: Verwendung eines Computers mit einer gehirnähnlichen Struktur, um komplexe Dinge zu verstehen, wie zum Beispiel das Erkennen von Gesichtern auf Fotos.
- Lernen übertragen: Wissen zwischen Aufgaben teilen. Wenn der Computer also gut darin ist, Tiere zu erkennen, kann er Ihnen auch sagen, was auf Ihren Fotos zu sehen ist.
- Generative Adversarial Networks (GANs): Bringen Sie den Computer dazu, Dinge (wie Kunst oder Fotos) zu erschaffen, indem er mit sich selbst um Verbesserungen konkurriert.
- Selbstüberwachtes Lernen: Den Computer bitten, einen Teil eines Problems herauszufinden, indem er ihm Hinweise zur Lösung gibt.
- Evolutionäre Algorithmen: Lösen von Problemen durch Simulation, wie sich Dinge in der Natur entwickeln, beispielsweise wie sich Arten im Laufe der Zeit verändern.
- Ensemble-Lernen: Kombinieren mehrerer Computer, um zusammenzuarbeiten, wie eine Gruppe von Freunden, die ein Rätsel lösen.
- Kontradiktorisches Lernen: Den Computer intelligenter machen, indem man ihn gegen sich selbst antreten lässt, wie ein Spiel, bei dem er versucht, sich selbst dazu zu bringen, eine Aufgabe besser zu erledigen.
Diese ganze Auseinandersetzung mit kontradiktorischem Lernen ist so, als würde man einem Fünfjährigen beibringen, sich im Labyrinth eines modernen Lebensmittelladens zurechtzufinden. Sie wissen schon, die mit vielen Gängen, Produkten, von denen Sie noch nie gehört haben, und Schildern, die scheinbar Verstecken spielen. Der traditionelle Weg wäre nun, dem Kind ein dickes Regelbuch mit Anweisungen zu geben wie: „Gehen Sie zuerst zu Gang 3 für Müsli, dann zu Gang 7 für Snacks“ und so weiter. Beim maschinellen Lernen machen wir das nicht, sondern sagen: „Stellen Sie sich vor, Sie haben Hunger und müssen etwas Leckeres finden.“ Wir bringen unserem Kleinen bei, selbstständig zu denken. Sie können sich anpassen, und wenn sie eine Abkürzung zum Süßigkeitenbereich entdecken, werden sie diese nutzen! Keine langweiligen Regeln, sondern nur fantasievolle Modelle, die die Sache viel spannender machen.
Also: „Wieso ist das keine künstliche Intelligenz?“ Ich höre dich schreien. Denken Sie daran, dass wir gesagt haben, dass der Körper aus vielen Teilen besteht und ein paar Dinge ihn nicht zu einem Ganzen machen.
Betreten Sie die Marketing- und PR-Abteilung
Heutzutage dreht sich beim Marketing alles um Schlagworte und Umwege an den grauen Grenzen der Technik. Ich erinnere mich an eine Anzeige für HD-Brillen, wie Brillen, die man trägt, um in High Definition zu sehen. Wie? Ich weiß nicht. Hier ist ein weiteres klassisches Beispiel: Google “Was „Bedeutet 360, 480, 720, 1080“, die kurze Antwort, es bedeutet die Anzahl der horizontalen Linien für Ihren Bildschirm.
Ein Display mit 2160 Zeilen als 2K zu bezeichnen, sieht auf einem Aufkleber nicht cool aus. Warum also nicht die Bedeutung in „vertikale Linie“ ändern, und plötzlich wird daraus 4K. Das sind die gleichen Leute, die Dinge benennen.
Warum ist es also wichtig, Dinge richtig zu benennen?
Einerseits bin ich Purist. So wie Autoenthusiasten es absurd fänden, einen Motor plus zwei Räder als Auto zu bezeichnen, finde ich es seltsam, einen generativen Chatbot als KI zu bezeichnen, denn genau darauf kommt es an. Neben meinen ansonsten persönlichen Neigungen ein wichtigeres und dringlicheres Anliegen; um Kurzsichtigkeit zu bekämpfen! Die Menschen, insbesondere die Generation, die es noch in den kommenden Jahrzehnten geben wird, müssen wissen, dass KI mehr ist als nur ein grauer Bildschirm, der auf wundersame Weise alle Ihre Fragen beantwortet, und ja, sie ist darin wirklich hervorragend. Wir werden nicht über ChatGPT4 sprechen, sondern nur über 3.5, denn ja, der ältere Bruder macht mehr als nur SMS, aber wir leben in dem Teil der Welt, den die Jungen und Mädchen im Silicon Valley für uns nicht als lohnenswert ansehen, um Zugang zu haben Zu.
Unerschrockene Reisende
In diesem Teil werde ich uns nun in ein Gespräch verwickeln, an dem wir nicht beteiligt waren, denn was diese Entwicklungen betrifft, waren wir nur bloße Zuschauer. Um zu verstehen, wohin wir gehen (das menschliche Kollektiv), müssen wir sehen, wo wir angefangen haben, wo wir sind, und einen Hinweis geben, wohin wir gehen.
Der Verdienst, diese Phasen des KI-Fortschritts dargelegt zu haben, gebührt einigen brillanten Köpfen auf diesem Gebiet, die diese aufregende Reise geplant haben, die in drei Phasen unterteilt ist
- Künstliche Narrow Intelligence (ANI, ~1950er-heute): Betrachten Sie dies als die „aufgabenorientierte“ Phase. ANI macht bestimmte Dinge wirklich gut, hat aber Probleme mit allem, was über die ihnen zugewiesene Aufgabe hinausgeht. Es ist wie ein Roboter, der hervorragend Kaffee kocht, aber nicht das Wetter sagen kann.
- Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI, fortlaufend): Das ist ein großer Traum, die „menschenähnliche“ KI. AGI wäre so, als hätte man einen Roboterkumpel, der mit einem über Sport chatten, bei Mathe-Hausaufgaben helfen und sogar Kaffee kochen kann – alles in einem. Aber wir sind noch nicht so weit und es ist der heilige Gral der Tech-Welt.
- Künstliche Superintelligenz (ASI, The Future): Hier wird es Science-Fiction. ASI wäre wie eine supergeniale KI, die alle Entscheidungen trifft, Probleme behebt und wahrscheinlich sogar versteht, warum Katzen Pappkartons so mögen. Es ist der KI-Boss von allem. Darauf basiert auch jeder Weltuntergangs-KI-Film.
Wir wurden bei ANI sicherlich außen vor gelassen; Wir können uns definitiv in AGI eingliedern und ein Teil von ASI sein. Zurückbleiben ist wirklich nicht die beste Idee. Die Glocke wurde geläutet und kann nicht mehr geläutet werden. Wir flehen die simbabwische Regierung an, sich ernsthaft mit der Angelegenheit zu befassen. Unsere Zukunft und sogar unsere Existenz hängen davon ab.
Wie Sie sich engagieren können
Keine Sorge, mein Freund, so beeindruckend globale Meilensteine auch sind, das Schiff ist noch nicht abgefahren. Und solange Sie Atem in der Lunge, Fesseln in der Tasche und neu verteiltes Land unter Ihren Füßen haben, können auch Sie Teil dieser erstaunlichen Reise sein. Jetzt weiß ich, dass Hollywood dieses Bild von 15-jährigen Wunderkindern zeichnet, die die NSA mit einem Taschenrechner hacken können, und es fehlt einem. Aber keine Angst, es gibt viele freie Berufe und viele Nischen, die noch besetzt werden müssen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten für normale Menschen, die bei Beerdigungen keinen Laptop dabei haben, an der KI-Revolution teilzunehmen. Einige Bereiche und Rollen, die Möglichkeiten bieten:
- KI-Ethik und -Richtlinie: Da die KI immer weiter voranschreitet, besteht ein wachsender Bedarf an Personen, die bei der Gestaltung ethischer Richtlinien und Regierungsrichtlinien rund um KI-Technologien mithelfen können. Sie können sich an Diskussionen und Forschungsarbeiten zum Thema KI-Ethik beteiligen und sich für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung einsetzen.
- KI-Bildung: Es ist von entscheidender Bedeutung, andere über KI aufzuklären. Sie können KI-Pädagoge werden, indem Sie Workshops und Webinare durchführen oder Artikel schreiben, um den Menschen das Verständnis der Grundlagen der KI und ihrer gesellschaftlichen Auswirkungen zu vermitteln.
- KI-Marketing und Content-Erstellung: KI-Unternehmen benötigen Marketingfachleute, um ihre Technologie der Welt zu kommunizieren. Sie können an der Erstellung von Inhalten, der Verwaltung sozialer Medien oder der Durchführung von KI-bezogenen Marketingkampagnen arbeiten.
- KI-Benutzererfahrung (UX) und Design: Designer spielen eine entscheidende Rolle dabei, KI-Anwendungen benutzerfreundlich und ansprechend zu gestalten. Sie können daran arbeiten, Schnittstellen für KI-gestützte Apps zu entwerfen und ein nahtloses Benutzererlebnis sicherzustellen.
- KI-Forschung und -Analyse: Auch ohne technischen Hintergrund können Sie KI-Trends, Marktentwicklungen und Forschungsergebnisse analysieren. Diese Informationen können für Unternehmen und politische Entscheidungsträger wertvoll sein.
- KI-Vertrieb und Geschäftsentwicklung: KI-Unternehmen brauchen Vertriebsprofis, die die Technologie verstehen und potenziellen Kunden ihren Wert vermitteln können. Wenn Sie über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen, könnte dies zu Ihnen passen.
- KI-Journalismus: Die Berichterstattung über KI-Entwicklungen in den Medien ist für die Information der Öffentlichkeit von entscheidender Bedeutung. Sie können KI-Journalist werden und über die neuesten Fortschritte und deren Auswirkungen berichten.
- KI-Beratung und -Beratung: Bieten Sie Beratungsdienste für Unternehmen an, die KI in ihre Abläufe integrieren möchten. Sie können ihnen helfen zu verstehen, wie KI ihrer spezifischen Branche zugute kommen kann.
- KI-Projektmanagement: KI-Projekte benötigen effektive Projektmanager, um sicherzustellen, dass sie auf dem richtigen Weg bleiben, Fristen einhalten und ihre Ziele erreichen.
- KI-Partnerschaften und -Allianzen: Erleichtern Sie die Zusammenarbeit zwischen KI-Unternehmen und anderen Organisationen wie Universitäten, gemeinnützigen Organisationen oder Industriepartnern.
- KI-Rechtsdienstleistungen: Der Rechtsbereich entwickelt sich weiter, um KI-bezogene Probleme anzugehen. Auf KI spezialisierte Anwälte können bei Themen wie geistigem Eigentum, Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften helfen.
- KI-Startups und Unternehmertum: Wenn Sie eine Geschäftsidee im Zusammenhang mit KI haben, können Sie auch ohne tiefgreifende technische Kenntnisse Ihr eigenes KI-bezogenes Unternehmen gründen. Sie können technische Talente einstellen oder mit KI-Experten zusammenarbeiten.
KI ist ein multidisziplinäres Feld, und nichttechnische Rollen sind ebenso wichtig, um ihre verantwortungsvolle und ethische Entwicklung sicherzustellen. Es geht darum, die Schnittstelle zwischen Ihren Fähigkeiten, Interessen und der KI-Revolution zu finden.
Wo Sie anfangen
Seltsamerweise ChatGPT selbst (Facepalm) und jeder andere generative Chatbot, also Google Bard. Stellen Sie Fragen, es wird nicht langweilig oder langweilig, fragen Sie immer wieder und fügen Sie Ihren Fragen sogar Dinge wie „in Laiensprache“ hinzu. Bevor Sie es wissen, werden Sie ein solides Verständnis der Grundlagen haben. Machen Sie den nächsten Schritt, es gibt viele gute Plattformen, die je nach Ihrem Interesse Kurse vom Einführungs- bis zum Fortgeschrittenenniveau anbieten. Das Einzige, was das alles von Ihnen verlangt, ist Ihr Lerndrang. Sie werden nicht ChatGPT „Cola“ kaufen und mit einer Fülle von Wissen arbeiten (keine Respektlosigkeit gegenüber Delta Beverage). Es gibt auch eine aufstrebende Data-Science-Community auf Twitter, nutzen Sie sie nicht nur zum Trollen, hey.
In diesem Sinne, meine Plebskollegen: Friede!
Von Gastautor Lennon I. Emmanuel
