Modern AI and its Unhyped CapabilitiesZu finden in: Education for the Age of AI, 2024
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Zusammenfassungen
AI is already quite potent and getting a lot better fast, as “Artificial Capable Intelligence.” However, the fears about Artificial General Intelligence, or worse, Superintelligence, are premature, given the need for substantial breakthroughs that are not forecastable. It behooves everyone to focus on the Capable phase at hand.
Bemerkungen
Trotz des Titels hat es mir insbesondere im zweiten Teil etwas zu viel Hype drin. Es scheint mir eher eine Buzzword-Anhäufung als eine Klärung für den Bildungsbereich zu sein.
Die Autor:innen setzen in diesem Kapitel die schwache künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen gleich. Aus meiner Sicht begehen sie damit den Fehler, eine Bezeichnung zur Leistungsfähigkeit einer Technologie (schwache KI) mit der Funktionsweise einer Technologie (machine learning) gleichzusetzen.
This chapter is likely to change given the exponential pace of technology, and be updated every 3-6 months. Please register on CCR’s website10 for a free download of the most recent version of this chapter, periodically. The technical terminology was reduced and simplified to the extent possible for the education community, but for the remainder, the reader should feel free to ignore/lookup a particular acronym, skip a passage altogether, and refer to CCR’s former book for its technical section (free download).
Dieses Kapitel erwähnt ...
![]() Personen KB IB clear | Sam Altman , Michael Bhaskar , Clayton Christensen , Pedro Domingos , Bill Gates , Timnit Gebru , Sayash Kapoor , Ray Kurzweil , Yann Lecun , Jenny Liu , Marshall McLuhan , Arvind Narayanan , Peter Norvig , Stuart Russell , Claude Shannon , Brian Cantwell Smith , Betsy Sparrow , Mustafa Suleyman , Max Tegmark , Sherry Turkle , Lew Semjonowitsch Vygotsky , Warren Weaver , Daniel M. Wegner , Stephen Wolfram , Mark Zuckerberg | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Aussagen KB IB clear | Generative Machine-Learning-Systeme haben bereits den grössten Teil der weltweit verfügbaren Daten verarbeitet
Generative Machine-Learning-Systeme sind nicht kreativ, sie rekombinieren nur Bekanntes ICT führt dazu, dass wir unser Gedächtnis immer weniger benutzen Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | AGI
, AlphaFold
, AlphaGo
, Amaras Gesetz
, Artificial Capable Intelligence
, Chat-GPT
, deep learning
, Dopamin
, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
, Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4)
, Intelligenz intelligence
, Künstliche Intelligenz (KI / AI) artificial intelligence
, Mensch
, Moore's law Moore's law
, Neuronales Netz neural network
, Obsoleszenz, geplante
, Retrieval Augmented Generation (RAG)
, Wahrscheinlichkeitstheorie
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![]() Bücher |
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![]() Nicht erwähnte Begriffe | Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), GMLS & Bildung, GMLS & Schule |
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Beat und dieses Kapitel
Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf). Aufgrund der vielen Verknüpfungen im Biblionetz scheint er sich intensiver damit befasst zu haben. Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.


AlphaGo
Chat-GPT
deep learning
Dopamin
Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)
Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4)
Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Mensch
Moore's law
Neuronales Netz
Wahrscheinlichkeitstheorie













, 752 kByte)
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