Künstliche Intelligenz mit Tiefgang – Deep Learning, Sprachmodelle und die Frage nach dem Bewusstsein (Folge 29)

In der finalen Folge unserer Mini-Serie zu »Künstlicher
Intelligenz (KI) und Statistik« wird es tiefgründig – im wahrsten
Sinne des Wortes. Unser Podcast-Team – bestehend aus Esther
Packullat, Sascha Feth und Jochen Fiedler – beschäftigt sich mit
den großen Sprachmodellen wie GPT-4, Llama oder Gemini.


Wir werfen einen Blick hinter die Kulissen und diskutieren
spannende Fragen wie:


• Was macht diese Modelle so leistungsfähig?


• Wie funktionieren große Sprachmodelle eigentlich?


• Was heißt Deep Learning – und was unterscheidet es von Shallow
Learning?


• Wie arbeiten Neuronale Netze – und warum spielt ihre Topologie
eine entscheidende Rolle?


• Inwiefern lassen sich die Fähigkeiten großer KI-Modelle
wirklich vorhersagen?


• Warum ist Deep Learning mehr als nur angewandte Statistik?


• Was ist Emergenz – und warum überrascht uns KI manchmal selbst?


• Und schließlich die große Frage: Werden KI-Systeme eines Tages
ein Bewusstsein entwickeln? Was würde das bedeuten?


Unsere beiden Statistik-Kollegen sind sich einig: Die Entwicklung
geht in eine spannende Richtung – und wir stehen erst am Anfang.


Buchtipps aus der Folge:


Metzinger, Thomas (2014). Der Ego-Tunnel: Eine neue Philosophie
des Selbst: Von der Hirnforschung zur Bewusstseinsethik. Piper
Verlag.


Ramakrishnan, Venkatraman (2024). Warum wir sterben: die neue
Wissenschaft des Alterns und die Suche nach dem ewigen Leben.
Klett-Cotta.


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Oder eine Statistik in den Medien gelesen, die wir in der
»Streuspanne« einmal genauer unter die Lupe nehmen sollen? Dann
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