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KI stellt die nächste Stufe der Evolution des Menschen dar…

„Dieser Schimpanse benutzt einen Stock um das Innenleben eines Insekts auszudrücken!“ berichtete Jane Goodall in den 1960s Jahren. Dieses Ereignis belegte den Irrglaube, das nur der Mensch in der Lage sei, kreativ Werkzeuge nutzen zu können.
Inzwischen wissen wir, dass der Unterschied zwischen Menschen und Tieren nicht das Nutzen der Werkzeuge ist, sondern die Entwicklung dieser.

Betrachtet man die Innovationen der letzten Jahrhunderte, so lassen sich diese in zwei Kategorien einteilen:

  • nach ihrem Neuigkeitsgrad (inkrementell oder radikal)
  • und nach ihrem Innovationsgegenstand (Produkt, Prozess, Service)

Ein Innovationsgegenstand ist letztlich ein Werkzeug, dass über die Zeit immer wieder neu entwickelt wird, mit dem Zweck unserer Kreativität freien Lauf zu gewähren. Der zu erfüllende Zweck bleibt der Gleiche, das Werkzeug an sich wandelt sich.

Ein sehr passendes Beispiel hierfür ist das Ziel der Informationsübermittlung. Anfangs stand lediglich das Mittel der Sprache zur Verfügung. Durch die stetige Entwicklung der Menschheit entstand das Papier, anschließend der Druck da das ständige Schreiben Ressourcen benötigte. Durch die Entdeckung der Übertragung von Sprache über elektrische Signale wurde das Radio geboren. Dem folgte der Fernseher und dann das Internet.
Jetzt befinden wir uns in einem weiteren Wandel. Künstliche Intelligenzen ermöglichen Informationen schneller zu ermitteln, erfassen und stellen diese uns sofort überall zur Verfügung.

KI ist die nächste Stufe in der Evolution der Menschheit.

Bis vor kurzem hat der Mensch von „oben herab“ bestimmt, wie ein Programm zu Funktionieren hat. Aber diese „Programme“ können lernen, Gegenstände mathematisch genau analysieren und ihre Daten mit anderen vergleichen. Machine Learning (ML) hat den Prozess um 180° gewendet.

Statt einem Programm vorzuschreiben was es zu tun hat, müssen wir nur noch ein Start Signal senden. Selbstständiges Lernen hat dazu geführt, dass die Programme sich selbst ständig optimieren und anpassen.

Machine Learning Prozesse haben Realitätsfilter entwickelt, Editing Tools für die Breite Masse, Motion Capture für Aufnahmen und all das im personalisierten Stil jedes Einzelnen (Jede Kamera der neuesten Smartphones haben diese Features).

Was bringt die Zukunft mit KI?

Wo wir morgen sein werden ist reine Spekulation, jedoch ein nettes Gedankenspiel.

Betrachten wir gestern, so sehen wir dass Unternehmen Jobstellen streichen oder umbenennen. Während gestern Microsoft Kenntnisse gefordert waren, sind es heute ChatGPT Kenntnisse und morgen vielleicht Programmierkenntnisse.

Ein Arbeitsplatz in den 90er hatte einen Rechner mit einem Bildschirm, heute haben wir einen Laptop und einen Bildschirm, morgen vielleicht nur noch den Bildschirm wenn alles in der Cloud liegt und wir mit der KI-Assistenz sprechen.

Volvo etablierte die Sicherheitsgurte in den Autos, Tesla ermöglichte flächendeckend den Einsatz von Elektroautos und vielleicht wird heute die Weiche gelegt für das Autonome Fahren für morgen.

Künstliche Intelligenz ist ein Teil der menschlichen Evolution. Ohne KI wird der Mensch sich garantiert weiter entwickeln, aber nicht in diesem Tempo.

This chimpanzee is using a stick to look for a meal inside an insect nest when Jane Goodall reported this behavior in the 1960s she overturned the widespread belief that humans alone had the creativity to use tools.
It turns out that what sets us apart isn’t tool use per se but the way we copy and modify tools over time.
Anthropologists call this „cultural ratcheting“ because ideas that are distributed across a large network of
mines can’t be lost. Instead they accumulate and become more complex than any individual could grasp.
That’s what’s uniquely human or it was. Engineers have devised computer programs that can also learn from the
past and build on what they’ve learned. we’ve entered the age of creative machines.
When we look at the innovations that have enabled human expression over the
past centuries they’re easy to sort into two broad groups:
Production Technologies are the tools we can use to make original works they evolve over
Generations but their purpose is the same to channel creativity from inside us to outside and distribution Technologies are how we share those works with people who can’t experience
them in person from the printing press to broadcast radio to the internet’s
many platforms for self-publishing these inventions expanded the potential
audience until it was effectively global but on route to that worldwide audience
a transformation occurred a step on the ratchet toward Ai and that was
digitization stories once printed on paper migrated to URLs songs once
stamped into plastic were copied and shared as mp3s and by the time cameras
went into our pockets only the
enthusiasts kept buying film which many
would scan to Post online
once creative artifacts are digitized
they can be analyzed mathematically by
machines designed to learn
but that took a shift in how computer
programs work
until recently you had to tell them what
to do from the top down a rule to follow
for every circumstance they would
encounter
machine learning flipped that process
around instead of giving them rules you
give them a go and lots and lots of
practice the program writes its own
rules from the bottom up storing them in
a vast mathematical web called a model
in the past five years machine learning
has given us augmented reality filters
new editing tools and motion capture
techniques it’s transformed distribution
with personalized recommendations that
decide much of what we see and hear
online but AI developers didn’t stop
there they kept scraping the internet to
make bigger data sets to train bigger
models on more powerful computers until
those models could be prompted to offer
ideas of their own they can write poems
and Melodies and code make images of
anything you can think of in any style
you can think of they’re moving to video
and 3D and VR it’s an incredible piece
of change that can leave you wondering
where does human creativity fit in all
this
that’s a question that painters might
have asked in the a IM 30s when the rare
and exacting skill of creating realistic
images was abruptly automated
biophotography
the new medium was not immediately
accepted as an art form by painters
but they soon began to find reference
photos quite helpful
and the Next Generation redefined the
goal of painting altogether sparking the
Whirlwind of innovation that we call
Modern Art
it’s been said that every abundance
creates a new scarcity and when you sit
in front of a generative model that’s
asking for nothing but good ideas it’s
your own creativity that feels scarce
each dot on this map is an image that’s
been generated with stable diffusion and
they cluster in these congested regions
robots celebrities animals so many back
roads for Unique thinkers to travel
[Music]
getting there though requires some skill
what seems like a heavily automated
process can in fact be directed in many
ways whether you begin with the seed of
an idea or a fully formed plan a growing
number of settings and tools let you
play more creative ownership of what
happens next and by retraining large
models on more curated data it’s already
possible to collect as many personalized
playgrounds as you have time to think up
foreign
from a generative model isn’t the end of
the process
in skilled hands it’s just the beginning
for the first time we have a technology
with the attributes of a good
collaborator one that offers useful but
unexpected ideas that takes feedback and
tries again gone are the days when we
faced the blank page alone
and in exchange you and your audience
will never really know where you end and
the Machine begins
I won’t lie and say that I know where
this is going but we know that there’s
no going back