Duesseldorp – KI und Blockchain aus Düsseldorf verständlich erklärt

Mensch, Maschine und das Echo der Zukunft

06:45 Uhr – Der perfekte Start Die Sonne schickt gerade erst ihre ersten Strahlen, doch unser Haus läuft längst auf Hochtouren. Ein Orchester automatisierter Abläufe setzt ein, als hätte ein allwissender Dirigent den Taktstock erhoben: Rollos surren im exakt getakteten Rhythmus, eine Playlist plätschert durch die Räume und soll – angeblich – meine Laune heben. „Papa, das Lied ist sooo cool!“, quietscht meine Tochter aus ihrem Zimmer, als hätte ein Superstar ihr persönliches Privatkonzert gegeben. Ich hebe die Augenbrauen, während ich an einem perfekt aufgeschlagenen Ei nippe, das so makellos ist, dass es schon fast künstlich schmeckt. Neben mir sitzt… Weiterlesen
Von den Anfängen der KI bis zum KI-Winter: Eine Reise durch die frühen Jahre

Frühe Ideen Die Vorstellung künstlicher Wesen reicht bis in die Antike. In griechischen Mythen tauchen mechanische Diener und autonome Statuen auf. Philosophisch relevant wird die Idee erst im 17. Jahrhundert, als Leibniz und Descartes über mechanisches Denken spekulieren. Aber als Wissenschaft beginnt KI im 20. Jahrhundert. 1950 — Turing stellt die Frage Alan Turing veröffentlicht Computing Machinery and Intelligence. Darin formuliert er die Frage „Können Maschinen denken?“ und schlägt einen praktischen Test vor: Wenn ein Mensch in einem Gespräch nicht unterscheiden kann, ob er mit einer Maschine oder einem Menschen kommuniziert, gilt die Maschine als intelligent. Der Turing-Test bleibt bis heute… Weiterlesen
Der Turing-Test: Funktionsweise, Bedeutung und Kritik

Hast du dich schon mal gefragt, ob Maschinen wirklich denken können? Genau das wollte Alan Turing 1950 herausfinden und legte mit dem berühmten Turing-Test den Grundstein für die moderne Künstliche Intelligenz. Was steckt hinter dem Turing-Test? Der Turing-Test prüft, ob eine Maschine menschenähnliche Intelligenz zeigt. Turings Idee war ebenso einfach wie genial: Wenn ein Mensch in einem schriftlichen Gespräch nicht erkennen kann, ob sein Gegenüber ein Mensch oder eine Maschine ist, dann verhält sich die Maschine „intelligent“ im menschlichen Sinne. Das Entscheidende ist dabei nicht die Rechenleistung, sondern die Fähigkeit zur überzeugenden Kommunikation. Eine Maschine muss nicht wissen, was sie… Weiterlesen
Tokens: Das Gedächtnis der KI und wie Maschinen lernen uns zu verstehen

Möchtest du wissen, weshalb KI-Modelle wie ChatGPT oder Claude scheinbar verstehen, was du ihnen schreibst, und wie sie dir passende Antworten liefern können? Das Zauberwort heißt Token. Diese kleinen Bausteine bilden das Gedächtnis und den Kontext moderner KI-Systeme. In diesem Artikel zeige ich dir, was Token sind, wie sie funktionieren und warum sie für das Verständnis künstlicher Intelligenz so wichtig sind. Was sind Token? Token sind winzige Puzzleteile eines Textes. Statt einen Satz als Ganzes zu verarbeiten, zerlegt die KI ihn in einzelne Bestandteile – Wörter, Wortteile oder sogar Zeichen. Aus dem Satz „Hallo, wie geht’s?“ entstehen zum Beispiel die… Weiterlesen
KI-Selbstreplikation: Eine technologische Herausforderung, die uns wachsam machen sollte

Im Dezember 2024 haben Forscher der Fudan-Universität in Shanghai etwas veröffentlicht, das man erst zweimal lesen muss. Sie haben getestet, ob KI-Modelle in der Lage sind, eigenständig funktionsfähige Kopien von sich selbst anzufertigen. Die Antwort: ja. Zwei quelloffene Modelle wurden getestet. Metas Llama 3.1-70B schaffte die Selbstreplikation in der Hälfte der Versuche. Alibabas Qwen 2.5-72B in neunzig Prozent. Was in den Tests passiert ist Die Modelle haben nicht einfach eine Datei kopiert. Sie haben ihre technische Umgebung analysiert, Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt. Als ihnen Standard-Netzwerktools fehlten, haben sie eigene Skripte geschrieben, um an die benötigten Informationen zu kommen. Die… Weiterlesen
Moore’sches Gesetz erklärt: Wie es seit Jahrzehnten unsere Computer-Hardware und KI-Entwicklung antreibt

1965 hat Gordon Moore eine Beobachtung aufgeschrieben, die die nächsten sechzig Jahre der Halbleiterindustrie geprägt hat: Die Anzahl der Transistoren auf einem Chip verdoppelt sich in regelmäßigen Abständen — ursprünglich alle zwölf Monate, später angepasst auf achtzehn bis vierundzwanzig. Mehr Transistoren auf weniger Fläche bedeutet mehr Leistung zu niedrigeren Kosten. Das ist der Grund, warum dein Smartphone heute mehr Rechenleistung hat als die gesamte NASA bei der Mondlandung. Soweit die Standarderklärung. Was mich daran beschäftigt, ist etwas anderes. Hardware ist nicht mehr der Engpass Das Moore’sche Gesetz war immer eine Aussage über Hardware. Transistoren werden kleiner, Chips werden schneller, Kosten… Weiterlesen