KI News: Kurz und klar.

Eine neue Studie aus dem Bereich der Informatik hat einen revolutionären Ansatz zur Textsuche vorgestellt, der die Effizienz von Suffix Trees deutlich steigert.

BHP, das weltweit führende Bergbaukonzern, beschreibt Künstliche Intelligenz als Schlüssel, um Betriebsdaten in bessere Tagesentscheidungen zu verwandeln. In einem aktuellen Blogbeitrag erläutert das Unternehmen, wie KI Sensor- und Überwachungssysteme analysiert, Muster erkennt und potenzielle Probleme bei der Anlagenausrüstung frühzeitig meldet. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Entscheidungsträgern, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, die die Effizienz steigern, die Sicherheit erhöhen und gleichzeitig die Umweltbelastung reduzieren.

Eine neue Studie aus dem arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Übersetzung von natürlicher Sprache in First‑Order‑Logik (FOL) viel besser abschneiden, als bisher angenommen.

Deep Learning wird häufig als schwarze Box wahrgenommen. Wir wissen, dass es aus Daten lernt, aber selten fragen wir uns, wie es das tatsächlich tut. Mit Excel können wir diese Box öffnen und jeden Schritt vor unseren Augen beobachten.

Die heutige Art, Sprachmodelle zu trainieren, basiert vor allem auf dem Sammeln und Auswerten riesiger Mengen an Texten. Dabei wird das Ziel verfolgt, möglichst viele Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um anschließend Texte zu generieren, die grammatisch korrekt und inhaltlich plausibel wirken. Doch dieser Ansatz hat einen gravierenden Nachteil: Er führt dazu, dass die individuellen Stimmen der Autoren verloren gehen.

AlphaCast ist ein neu entwickeltes Framework, das die Prognose von Zeitreihen als einen interaktiven Prozess gestaltet. Durch die Kombination von menschlicher Expertise und der Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) soll die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Vorhersagen in kritischen Bereichen wie Energie, Gesundheit und Klimaforschung verbessert werden.

In der zweiten Folge der Serie „LLM-gestützte Zeitreihenanalyse“ gehen wir noch tiefer in die Kunst der Prompt-Entwicklung ein. Dabei zeigen wir, wie man mit präzisen Anweisungen komplexe Zeitreihenmodelle trainiert und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzt.

Das Berliner Start‑Up Counterintuitive arbeitet an einer neuen Art von Computerchip, der nicht nur Muster erkennt, sondern tatsächlich versteht. Durch die Einführung von „reasoning‑native computing“ soll die KI von bloßer Mustererkennung zu echter Problemlösung übergehen und Entscheidungen treffen, die menschlicher wirken.

Der erste große KI-Mythos entstand bereits 1966 mit ELIZA, dem Chatbot des MIT AI Labs. Durch einfache Mustererkennung und vorgefertigte Antworten überzeugte er unzählige Menschen, dass er wirklich denken könne. Heute wiederholt sich dieses Phänomen in noch größerem Ausmaß.

Die Vorstellung, dass große Sprachmodelle (LLMs) uns Schritt für Schritt zum Ziel der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) führen würden, hat sich in den letzten Jahren deutlich geschwächt. Anfangs schien jeder neue Durchbruch ein weiterer Meilenstein auf dem Weg zu einer vollwertigen AGI zu sein, doch die Realität zeigt, dass LLMs trotz ihrer beeindruckenden Sprachfähigkeiten noch weit von einer echten, allumfassenden Intelligenz entfernt sind.

Eine weltweite Umfrage von Wiley hat ergeben, dass immer mehr Forscher Künstliche Intelligenz (KI) in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Gleichzeitig wächst die Skepsis, ob die Technologie wirklich die erwarteten Ergebnisse liefert.

KI hat die Qualitätssicherung grundlegend verändert. Produktmanager stehen nun vor der Aufgabe, nicht nur die Produktfeatures zu planen, sondern auch die dafür notwendigen Tests zu verstehen und zu steuern.

Naomi Saphra kritisiert, dass die Forschung zu Sprachmodellen zu sehr auf das fertige Produkt fokussiert. Sie betont, dass das Verständnis der Trainingsgeschichte entscheidend ist, um die Funktionsweise dieser Systeme wirklich zu begreifen.

In der KI‑Welt wird oft gesagt, dass künstliche Intelligenzen Code „verstehen“. In Wirklichkeit besitzen sie jedoch kein echtes Verständnis der zugrunde liegenden Logik oder des Kontextes, wie es ein Mensch tun würde. Stattdessen greifen sie auf Muster zurück, die sie aus Millionen von Text- und Codebeispielen gelernt haben.

Datenvisualisierung ist die Kunst, komplexe Informationen in anschauliche Grafiken zu verwandeln. Durch klare Darstellungen lassen sich Muster erkennen, Trends verfolgen und Entscheidungen fundiert treffen. In einer Welt, in der Daten täglich in riesigen Mengen entstehen, wird die Fähigkeit, diese Daten verständlich zu präsentieren, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, Forscher und Entscheidungsträger nutzen moderne Visualisierungstools, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Strategien datenbasiert zu steuern.

Ein innovatives, erklärbares Analysemodell aus Ohio untersucht Unfälle an Kreisverkehren zwischen 2017 und 2021. Durch die Kombination von Cluster Correspondence Analysis (CCA) und einem baumbasierten Schweregradmodell werden vier typische Unfallmuster identifiziert und anschließend mit SHAP erklärt.

In der heutigen KI-Landschaft sind einzelne Tools nicht mehr die einzige Lösung. Stattdessen setzen Entwickler auf Multi-Agent-Systeme, bei denen mehrere intelligente Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu bewältigen, die für einen einzelnen Agenten zu komplex wären.

Der Lehrplan für den aktuellen Masterkurs in maschinellem Lernen bietet einen strukturierten Überblick über die zentralen Konzepte und Methoden des Fachgebiets. Er richtet sich an fortgeschrittene Studierende und verbindet theoretische Grundlagen mit praxisnahen Anwendungen.

Im Jahr 2025 hat sich die Rolle des Data Scientists grundlegend gewandelt. Anstatt Daten manuell zu filtern und Modelle zu bauen, setzen moderne Fachleute auf KI‑Agenten, die eigenständig Datenquellen durchsuchen, Muster erkennen und sogar erste Analysevorschläge generieren.

Chatbots wirken oft sehr menschenähnlich, aber sie besitzen kein inneres Bewusstsein. Sie verarbeiten lediglich Daten nach festgelegten Algorithmen und geben daraus Antworten zurück. Die Vorstellung, ein KI-System könne über sich selbst reflektieren, widerspricht der Funktionsweise moderner Modelle. Diese Systeme sind Werkzeuge, die Muster aus Trainingsdaten lernen und darauf basierend Vorhersagen treffen – sie haben keine eigenen Gefühle, Absichten oder ein Selbstverständnis. Aus praktischer Sicht bedeutet das: Man kann keine Chatbots darum bitten, ihre eigenen Grenzen zu beschreiben oder ihre Arbeitsweise kritisch zu hinterfragen – sie können nur das wiedergeben, was ihnen durch Training vorgegeben wurde. **Einordnung:** KI ist kein selbstreflektierendes Wesen, sondern ein Algorithmus, der auf Datenbasis antwortet. (Quelle: Wired – AI (Latest))