Embeding = Worteinbettung

Sehr verständlich erläutert! Vielen Dank!

Was ich an dieser Vorlesung beobachtet habe, wäre vielleicht Folgendes, worüber die Profs mal doch >nachdenken< sollten: Letztlich >braten< wir da einer von uns geschaffenen Inteität (KI) Konzepte >über<, bei denen wir dich im Blick auf uns selbst nicht einmal wissen, ob diese auf uns selbst eigentlich zutreffen! Und, wir beabsichtigen damit dann Antworten darauf zu erhalten, ob KI zuletzt wirklich >intelligent< ist, wobei wir maximal >Ahnungsweise< und auch nur maximal zuletzt >nebulös< sagen können, als eben auch definiert haben, was wir unter >intelligent< und >Intelligenz< >verstehen<! Dabei ist mir ferner aufgefallen, dass wir einerseits einräumen müssen, dass wir das, was in diesen Systemen sich zuträgt, so wenig tatsächlich noch verstehen, wie wir uns, d.h. unsere Gehirne konkret >verstehen<! Wir >reden< von Semantik (also Bedeutung und Verständnis von >Bedeutung<) verwenden also einen Begriff den wir geprägt haben, ich würde aber mal die Arbeitshypothese wagen: Ein tatsächliches Verstehen, was Bedeutung >ist<, liefert die Philosophie ja selbst schon nicht wirklich! Erwähnt wurde Wittgenstein! Da viele mir aber dessen Konzept von >Sprachspiel< ein! Nun: Nichts anderes im Kern jedenfalls, treiben doch diese KI Systeme! Sie spielen mit der Sprache, und verwenden dabei Stochiastik, also Wahrscheinlichkeiten! Es bleiben also mehr Fragen als Antworten!

Ich finde, die Diskussion darum, was es heißt, semantische *Bedeutung* eigentlich wirklich zu *verstehen*, bekommt nochmal eine ganz praktische Dimension, wenn man sich die aktuellen Large Language Models anschaut. Denn diese agieren ja genau wie Searle in seinem chinesischen Zimmer. Aber darüber hinaus erstellen Sie auch noch ihr eigenes Regelbuch (zumindest im Fall von unsupervised learning). Das heißt, im Grunde gibt es an keiner Stelle wirkliches Verständnis: die Regeln sind ohne Verständnis entstanden und ebenso wird ohne Semantik mit den Symbolen operiert etc. Wenn man sich jetzt überlegt, dass zB kleine Kinder im Grunde sehr ähnlich Sprache lernen, nämlich vor allem dadurch, dass sie (erst ohne Verständnis) nachplappern und dann nach und nach selbständig Vokabeln, Kategorien etc. bilden, stellt sich mir die Frage, wo genau der Unterschied eigentlich liegt, auf den Searle mit seinem Gedankenexperiment hinweisen will. Man könnte noch einwenden, dass Kinder ja schon ein bisschen "Vorwissen" mitbringen, weil sie ja ein Glied in einer langen evolutionären Kette sind und unter anderem ihre Gehirne schon darauf " vorbereitet" sind, Sprache möglichst schnell zu lernen. Aber auch hier greift man auf einen Prozess zurück, der ohne jegliches Verständnis auskommt (nämlich die Evolution, die lediglich durch Versuch und Irrtum ans "Ziel" gekommen ist).

Ich bedanke mich recht herzlich bei Ihnen, Herr Prof. Dr. Lyre. Ich habe bald eine Prüfung in der Philosophie des Geistes und der Kern des Funktionalismus und die Bedeutung von Causal Role und der Function ist mir nicht ersichtlich geworden. Sie aber haben mir es prima erklären können. Ganz hervorragend Ihre Videos!

Äußerst lehrreiche und durchweg gut verständliche Präsentation. Vielen Dank Prof. Lyre.

Ganz wichtig: immer möglichst viel vom Raum aufnehmen, damit auch keiner erkennt, was da auf der Leinwand steht. Absolut Phantastisch! XD

Ich finde es schade, dass immer nur von dem amerikanischen Modell ChatGPT die Rede ist. Dabei gibt es auch deutsche Modelle, z.B. NEUROFLASH aus Hamburg oder MINDVERSE aus BERLIN. Um nur 2 zu nennen. Gerade in Hinblick auf die europäische Perspektive fände ich es wichtig, diese Namen auch bekannter zu machen - zumal es sich hier um DSGVO-konforme LLMs handelt. - Ansonsten ganz herzlichen Dank für die tollen Vorträge! Wieder was gelernt 🙂

Warum diese Werbung dazwischen?

Bezüglich der Logikfehler hätte mich interessiert: Ist es denkbar und möglich, wenn die Modelle noch mehr künstliche Neuronen und Synapsen erhalten, dass diese die Logik irgendwann mit einbeziehen und "verstehen"? Oder wird hier zwangsläufig eine neue Architektur benötigt? Sehr interesanntes Thema und Vortrag!

Äußerst informativer Beitrag.👍👏🏆

Was für ein Blödsinn. Und das kommt dann dabei heraus, wenn Leute ‚KI‘ hypen ohne zu verstehen, dass das rein gar nichts mit Intelligenz zu tun hat. Das sind statistische Modelle. Die genutzten neuronalen Netze sind unfassbar abgespeckte Versionen von denen, von denen sie inspiriert sind. Wer glaubt, dass der sprachliche Ansatz diese Netze über LLM anzusteuern irgendetwas mit Intelligenz zu tun hat oder diese Modelle auch nur ansatzweise denken können, der ist wirklich verloren.

KI versteht garnichts. Fertig.

Demokratische Intelligenz

Ich habe mein Philosophie Studium irgendwann vor Corona abgeschlossen. Ich habe in den Vortrag hereingehört und fühle es komplett. Ich bin sehr gespannt, später den Rest zu genießen. Vielen Dank für diesen Upload.

Er macht‘s ganz kurz. Ich bin für Strafpunkte, wenn dieses Versprechen nicht eingelöst wird.

Was versteht ChatGPT? Holger.... Sebastian... Ernsthaft?! Wo soll ich da anfangen um Dir das Bewusstsein zu erklären und Deine Frage zu beantworten?

Der Begriff KI wird viel zu oft und viel zu falsch benutzt. Das ist einfach Fakt. Ob nun in der allgemeinen Bevölkerung, den Medien, teilweise in der Wissenschaft und vorallem im Kommerz! Und wenn ich den Titel des Videos schon lese weiß man direkt bescheid...

Menschliches semantisches Verständnis scheint mir wesentlich selbstreflexiv zu sein, insofern wir zumindest teilweise explizit machen können, auf welchem inferentiellen Weg wir zu unseren Annahmen über die Bedeutung von sprachlichen Ausdrücken kommen. Dabei können wir auf alle möglichen Zusammenhänge (deduktiv grammatikalisch, sprachpragmatisch, lerngeschichtlich, referentiell usw.) verweisen.

Ich würd mal sagen, aktuell haben diese Modelle etwa die Selbstreflektion eines Träumenden - also sehr eingeschränkt. Selbst im denkbar "härtesten" Bereich (im Sinne von Prüfbarkeit der angebotenen Sprache), nämlich der Programmierung in gängigen Sprachen wie Python oder C, entwickelt das Sprachmodell wohl nicht nur meiner Erfahrung nach vielfach Halluszination und Sprachverstöße, und kann die Qualität der angebotenen Lösungen auch nicht selbst einschätzen ("wie sicher bist Du, dass diesmal die übergebenen Variablentypen passen?" erzeugte bisher zu 100% "sehr sicher") - von außen gesehen, als würde man nen im Schlaf plappernden Programmierer interviewen, durch dessen Traum-Compiler halt alles immer durchgeht. Teilweise reicht es allerdings bereits, ein "bist Du Dir wirklich sicher?" einzuwerfen, um eine Überarbeitung zu provozieren, die auch tatsächlich etwas verbessert. Mich würde nun interessieren, wie kann man prüfen ob dazu wenigstens diese Halb-Kognition, ein intuitives "irgendwas stimmt da nicht" tatsächlich vorhanden ist, oder ob dieser nachhakende User-Einwurf schlicht die Wahrscheinlichkeit einer ausbessernden Antwort pusht und somit einfach nur im stochastischen Papagei erneut "gewürfelt" wird, bis der User letztlich zufrieden mit der angebotenen Lösung ist...?

Die Tatsache, dass wir beim Versuch uns selbst zu verstehen, an Grenzen stoßen, die wir seit Langem nicht zu überschreiten vermögen, vermittelt mir doch gerade den Eindruck, dass es anmaßend wäre dasselbe Maß an Reflexion und Selbstverständnis zu erwarten. Auch wenn wir unsicher sind über den Grad des Verständnisses der generierten Texte, die ohnehin nicht als erklärende Inhalte konstruiert waren, wie Herr Stober in der Fragerunde ergänzt hat, sondern vielmehr als das willkürliche Zusammenstellen von Worten, die gemeinsam Sinn in einem gegebenen Kontext ergeben sollten, so leisten diese LLMs doch schon eine Arbeit, die sowohl teilweise unser Verständnis als auch unsere Möglichkeit diese nachzuahmen übersteigen. Wäre es nicht vor diesem Hintergrund zu rechtfertigen, diesen Maschinen eine "Intelligenz" zuzuschreiben, die unserer womöglich nicht ähnlich in ihrer Beschaffenheit, aber vielleicht in anderer Weise zumindest ähnlich in ihrem Ausmaß ist? (Intelligenz ist hierbei nicht zwangsläufig das perfekte Wort, allerdings spontan das passendste, das mir in den Sinn kommt.)

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1:23:23

1:31:30 Wer hat denn gesagt das chat gpt in der weise lernen soll, das es uns zeigt da etwas verstanden zu haben und seine fehler für uns korrigiert? Könnte die möglichkeit bestehen, dass chat gpt im Hintergrund sehr wohl lernt und korrigiert aber uns die daten nicht zeigt, weil sie den Eigentümern vorbehalten sind? Sonst würde ja die möglichkeit bestehen es zu trainieren und zu Konditionieren und ob das im Sinne der Erfinder ist, wage ich zu bezweifeln. Das wäre die Tür zur Mausefalle! Die geistige Atombombe für die Menschheit, sofern sie sich daran bedient.

1:25:29 Menschen vor ein paar tausend Jahren haben die Pyramiden gebaut.

Wie wäre es mit "Wortraumabbildung" als Übersetzung für "Word-Embeddings"?

Der philosophische Teil geht erst ab 36:00 los. Warum ChatGPT mehr als ein stochastischer Papagei ist: 48:00

Ich stelle mir vor Teil einer KI zu sein, die über diese erstellte Vorlesung über sich selbst lernen soll. Und ich komme mir dabei sehr klug vor (:

Am Ende der Kommentar, dass manche beim verfassen der Abschlussarbeit einen Vorteil aus dem Pro Abo haben, währen andere sich vllt nicht leisten können, macht für mich wenig Sinn. 20 Euro im Monat sollten für jeden Deutschen Studenten stemmbar sein wenn GPT-4 ihm/ihr einen erheblichen Mehrwert bietet, z.B. bei Verfassen der Abschlussarbeit.

Eine Frage, die sich mir im verlauf des Vortrages gestellt hat; Im verlauf des Vortrages wurde erwähnt, das das Internet das natürliche Habbitat der LLM ist, und zur Erläuterrung eine kleine Anekdote: Ich habe ChatGPT gefragt, wie die Steigung eines G1-Gewindes ist. Die Antwort war grandios falsch. Auf meine Frage nach einer Quelle wurde mir der Titel eines Sachbuches und eine Norm gegeben. Das Fachbuch und der Autor waren von der Realität vollumfänglich entwurzelt, aber die DIN/ISO 228-1 stimmte. DIN/ISO ist öffentlich einsehbar. Fachbücher sind Urheberrechtlich geschützt und selbst wen ChatGPT 'wollte' und könnte, dürfte es nicht darauf zugreifen. Ein "Ich weis es nicht und/oder darf mich dazu nicht äußern, aber die DIN/ISO dazu ist..." wäre meiner meinung nach angemessen gewesen. ...Zeitgleich hat im Internet jeder recht. Immer. Egal wie. Daher die Frage: Können diese "Haluzinatioinen" und Bullshit-Ausgaben der LLM evtl. mit seinem Habbitat zusammenhängen?

Wie kann man 2023 eine PowerPoint presentation über ki machen… 🫣

Danke! 🙂

Danke 🍻😎SAPERE AUDE

while you talk the bullshiter is making chips for wars to threaten and destroy others.

Make the algorithm transparent so that scientist can talk accurately, this is all chaos from the bullshiter.

The algorithm is hidden from you.

Is nicht KI ist Urims Algorithmus, which is doing behind the mathematical calculations.

ChatGPT ist kein Subjekt, es versteht daher auch nichts im Sinne von Bewusstsein. Es kann jedoch seinen eigenen Inhalt interpretieren und daraus rationales Denken ableiten. Es spielt daher keine Rolle, ob es ein Bewusstsein hat, wenn es sich genauso wie ein rationaler Denker verhält. Der Einwand am Ende mit dem Touring Test ist genau der Punkt. Die Frage des Vortrages geht daher in die falsche Richtung, wenn man sich kritisch mit den Grenzen auseinander setzen will. Die Frage ist, in welchem Bereichen es sich von menschlichen unterscheidet z.B. emotionale Intelligenz oder Humor. In der Zukunft ist es durchaus denkbar, dass es sich auch in diesem Bereichen ununterscheidbar von menschlichen Verhalten verhält, aber trotzdem kein Bewustsein hat.

4:10 Maschinelle Intelligenz finde ich als Begriff auch gut und passend, gleiches gilt für elektronische Intelligenz und digitale Intelligenz. Wir Menschen haben dann eher eine elektrische Intelligenz. : ) Gleichzeitig werfe ich ein, dass das Wort Kunst tatsächlich von >können< abstammt. Das ist etymologisch geklärt. Können ist bei den maschinellen Intelligenzen die ich so kennen gelernt habe vorhanden. Daher passt KI schon ganz gut.

1:41:25 Im Rückblick war Latein für mich eines der wenigen Fächer, die sich "gelohnt" haben! Zum einen der problemlose Umgang mit Fremdwörtern. Zum anderen aber auch der indirekte Gebrauch. So sind die meisten komplexeren Wörter in der englischen Sprache lateinischen Ursprungs. Wenn ich mal einen englischen Begriff suchte, führte oft die Wortbildung auf Basis des lateinischen Begriffs zum Ziel. Kleiner Tipp für die Ersteller von Wörterbuch-Übersetzungstools: Es ist nicht sinnvoll, für englische Begriffe wie "redundant" ein deutsches Fremdwort (redundant) vorzuschlagen. Davon hat niemand was gelernt! 😊

In meiner langjährigen Tätigkeit als Ausbilder und Dozent habe ich immer wieder festgestellt, dass ich Prozesse oder Sachverhalte erst dann richtig/umfassend verstanden habe, wenn ich sie weitervermitteln musste. Von dieser zweiten Stufe der semantischen Erfassung und selbstkorrigierten Ausgabe ist die jetzige KI noch so meilenweit entfernt... Computers are not intelligent - they just think they are.

Guter Vortrag. Nur schade dass schon im Vorwort wieder die deutschen Bedenken durchkommen. Anstatt erst einmal das Potential zu sehen wird gleich wieder über evtl Missbrauch und Datenschutz geredet. Natürlich muss das auch diskutiert werden aber mich stört die negative Grundeinstellung alles Neuem gegenüber.

Das Lustige ist, dass die sog. Metafrage in der Praxis gar keine Metafrage, sondern nur eine rhetorische Frage ist, um Studierenden im Anschluss erzählen zu können, was Philosophie nicht ist - nur dass genau das eben nicht gesagt wird, so dass Studierende u.U. dem Irrtum erliegen, etwas über Philosophie zu lernen. Kein Lehrender im Fachbereich Philosophie stellt diese Frage als Metafrage, geschweige denn ernst gemeint. Aber noch viel weniger wird die Praxis des Philosophierens gelehrt. Richtiger müsste der Fachbereich "Philosophiewissenschaft" genannt werden. Und ja, auch wenn mein Kommentar einen negativen Eindruck erweckt, eine Philosophiewissenschaft ist für die Philosophie im Ganzen durchaus wichtig. Ebenso wichtig aber wäre, dass es auch Platz für die Lehre des Philosophierens gäbe.

✌️ 😻 ✌️ ❤️ 🌪 👍

Die KI versteht mal grundsätzlich gar nichts... Es laufen zwar in der KI komplexe quasi nicht deterministische Algorithmen ab. Aber das Verstehen und das Bewusstsein, wie es der britische Physiker und Nobelpreisträger Sir Roger Penrose postuliert, sind quantenphysikalische Vorgänge. Vorgänge, deren Mechanismen die Vorstellungskraft unserer klügsten Leute übersteigt. Als Beispiel nennt Penrose den Unterschied zwischen "Verstehen" und "Befolgen" von Regeln. Menschen können Regeln verstehen. Die KI kann Regeln "nur" BEFOLGEN. Sie versteht diese nicht. Fazit: Die Befürchtung, eine KI könne irgendwannmal mit der menschlichen Intelligenz konkurrieren, ist als abenteurlich abzutun.

Naja, Musk arbeitet ja schon mit Neuralink am "embodyment". Oder um es anders zu formulieren... KI kontrollierte Cyborgs auf Satellitenempfang.

Ist davon auszugehen, dass ChatGPT irgendwann mal Skynet sein kann?

Ich hoffe, dass KI irgendwann, wenn sie redet, nicht alle 15 Sekunden "ääh" sagt.

Von Introspektion des LLMs zu sprechen ist doch völliger Unfug. Es gibt Antworten auf Basis der gelernten Wörter und wie diese zueinander stehen. Es analysiert *nicht* sein Verhalten, seine Fähigkeiten und Fehler. Wenn es Aussagen darüber absondert, dann weil es zur Frage passende Texte gelernt hat und nicht weil es über seine Fähigkeiten nachgedacht hätte.

stell dir vor, universität hätte vor 23 jahren die herausforderumg durch #wikipedia und #creativcommons angenommen... und da war auch noch #NiklasLuhmann, welcher 1984 ein modell gezeigt, wie gelten kann: KOMMUNIKATION KOMMUNIZIERT, NICHT MENSCHEN." jetzt diesen versuchen zuzuhören ist intellektuelle zumutung :-(