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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