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Diskussion zur KI-Ausbildung

2021-06-20 15:15

Jüngst habe ich an einer Diskussionsrunde zur KI-Ausbildung in Deutschland teilgenommen. Das hat mir bestätigt, dass ich mit solchen Runden sehr unglücklich bin. Man müsste ein Trommelfeuer von Fußnoten veranstalten, um das Gesagte einzuordnen. Wenn ich jemals zu einem TV-Trash-Talk/Trash-TV-Talk eingeladen werden würde (was nie passieren wird, falls nicht jemand höchst unprofessionell beim Googlen ist), müsste ich dort den Semsrott geben.

Sollen die Leute Informatik studieren – oder Physik? Gestern hat Yann LeCun, ohne es zu wissen, mir zugestimmt: "Which is why the best preparation for a PhD in ML/AI is not necessarily CS but electrical engineering, physics, or applied mathematics."

Projektorientierung und Gebastel: Das Editorial der aktuellen c't bestätigt mir aus dem wahren Leben, was ich so in meinem Umfeld mitbekomme.

Es ist Stand der Forschung, dass Persönlichkeitsfaktoren genetisch beeinflusst sind, auch wenn uns und insbesondere mir selbst das überhaupt nicht gefällt. Wenn es um die Personen an der Weltspitze* eines Bereichs geht, liegt nahe, dass bei denen viele Einflüsse positiv zusammengekommen sein müssen, neben sozialen also auch genetische. Im Sport ist das recht augenfällig. *Disclaimer: Mit der habe ich weder beruflich noch privat zu tun.

"Growth Mindset" und "Grit" usw. sind problematische Konzepte aus den Science Fictions und sind vielleicht sogar gefährlich.

Soundqualität und Diversität der Diskussionsrunde kommentiere ich hier mal nicht.

Kommentar vom 2021-06-21, 20:27

Was sollte denn eine Person tun, die Weltspitze-KI entwickelt?

Kommentar vom 2021-06-21, 22:09

@Kommentator*in von 20:27: Etwas wie diese Leute. J. L.

Kommentar vom 2021-06-21, 22:41

Ok, angenommen, das ist geschehen, wie geht es dann weiter? Im Podcast ging es darum, wie die Weltspitze hier in Deutschland ankommen kann.

Kommentar vom 2021-06-22, 00:10

@Kommentator*in von 22:41: Ach so, ich hatte die Frage anders verstanden. ("Was ist Weltspitze-KI?") Also: Womit sollte man sich _jetzt_ befassen? Antwort: Bisher kam es immer insbesondere auf diesem Gebiet ganz gut, wenn man unumstößliche Wahrheiten einfach mal als falsch angenommen hat. J. L.

Kommentar vom 2021-06-22, 14:25

Beispielsweise welche Wahrheit?

Kommentar vom 2021-06-22, 22:43

@Kommentator*in von 14:25: Ein paar "Wahrheiten" in historischer Reihenfolge: Dass viele Layer nichts nutzen, weil man doch schon mit wenigen Layern alle Funktionen beliebig nähern kann. Dass man Daten zurückkoppeln sollte (RNN), um Sequenzen zu verarbeiten. Dass es automatisch zu Overfitting führt, wenn man zu viele Parameter hat. J. L.

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