Künstliche Intelligenz (KI) ist die alles entscheidende Revolution

[Humanist62]

Ich würde erstmal die menschliche Intelligenz wieder einführen.

Allein das weltweite Aufrüsten zeigt den Intelligenzmangel.

 

[Nüchtern betrachtet]

KI sind möglich

Einige Menschen sind mit nur ca. 3 Pfund Gehirn nicht ganz so blöd; einem Menschen wird allgemein Intelligenz zugeschrieben und die Menschheit (Zusammenarbeit von Menschen; vor allem auch dank Aufzeichnungen und neuerdings mithilfe von Computern und Internet) hat schon Erstaunliches geleistet.

"... Während das Gehirn etwa 10^13 analoge Rechenoperationen pro Sekunde schafft ..." Gehirn

"... Zum Zeitpunkt der Inbetriebnahme war der Frontier der nach dem Linpack-Benchmark mit einer Spitzenleistung von rund 1,1 ExaFLOPS, offiziell schnellste Supercomputer der Welt und führt die TOP500-Liste seit Juni 2022 an. ..." Frontier (Supercomputer)

1,1 ExaFLOPS = 1,1 * 10^18 Fließkommaopperationen (analoge Rechenoperationen) pro Sekunde. Damit ist Frontier ca. 10^5 = 100.000 (Einhunderttausend) mal leistungsfähiger als ein Menschengehirn und hat zudem eine viel höhere Bandbreite (Datenverarbeitungsrate) und präzise Speicherfähigkeit:

"... 9 PetaByte Arbeitsspeicher ... 250 Petabyte Festplattenspeicher auf GPFS-Dateisystemen mit einer summierten Schreib-/Lese-Bandbreite von 2,5 TB/s ..." Frontier (Supercomputer)

Das sind bereits unfassbare Werte. Ein PetaByte sind 10^15 Byte, das sind 1000 x 1 Terabyte (TB) oder 1 Million Gigabyte (GB). Ein typischer Mensch kann sich nicht mal so eben 1 GB Daten merken.

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Jede der rund 100 Milliarden Nervenzellen des menschlichen Gehirns empfängt ... Schließlich sitzen bis zu 10.000 Synapsen auf einer Nervenzelle,
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Mäusehirn, 2022:
Simuliertes Gehirn erstmals zum Sehen gebracht | https://www.bigdata-insider.de/simuliertes-gehirn-erstmals-zum-sehen-gebracht-a-a1d1c38f2ee2694b7b893d2f7f3ce456/

Stand 2009:
Computer simulieren das Gehirn | https://www.automotiveit.eu/technology/computer-simulieren-das-gehirn-152.html
>>
IBM Research hat , einen Schritt in Richtung Computersysteme gemeldet, welche die Fähigkeiten des Gehirns simulieren und emulieren können. Wissenschaftlern des IBM-Forschungszentrums Almaden ist erstmals eine Simulation annähernd in Echtzeit gelungen, die einen Kortex mit einer Mrd. Neuronen und zehn Bio. Synapsen umfasst – mehr als beim Gehirn einer Katze.

Für die Katzenhirn-Simulation, die im Rahmen der Supercomputer-Konferenz SC09 vorgestellt wurde, kam der Superrechner „Dawn“ am Lawrence Livermore National Laboratory zum Einsatz. Dieses Blue Gene/P-System belegt mit seiner Rechenleistung im 34. Superrechner-Top-500-Ranking, das zur SC09 erschienen ist, Platz elf. Dementsprechend dürfte der Weg bis zu Computern, die wirklich wie ein menschliches Gehirn arbeiten, noch relativ weit sein.
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Dawn - Blue Gene/P Solution | TOP500 | https://www.top500.org/system/176324/
Dawn kann 500 TFlops, Stromverbrauch damals 1.134 kWh.
=> Faktor 100x mehr Rechenleistung ist für das menschliche Gehirn nötig, also 50 PFlops.
1,1 ExaFlops ist nur 22x so schnell wie das menschliche Hirn, nicht 100.000x

=> Dummes, unverstandenes Zeugs von dir Banausen!

21 MW hat der "Frontier" Stromaufnahme.

=> ca. 1 MW aktueller Bedarf für die Simulation des menschlichen Gehirns.
Wesentliche Teile funktionieren unverändert nicht in der Simulation, und auch nicht in Echtzeit.

In 13 Jahren sank aber der Strombedarf auf ca. 1/100.
In 10 Jahren läge er dann bei 20 KW ... ohne dass absehbar sei, wann wesentliche Teile erfolgreich simuliert werden könnten.

Zwar gibt es noch keine echte, dem Menschen ebenbürdige KI aber das ist nur noch eine Frage der Zeit, es muss nur noch die Software dazu entwickelt werden.

"Nur noch die Software dafür entwickelt werden"
*muahahahahahahahahaha*

Vermutlich wird es bereits um ca. 2050 erstaunliche KI geben. Vermutlich werden bereits dieses Jahrhundert respektable und dem Menschen überlegene KI mit z.B. nur 25 kW möglich sein und das bedeutet, dass es absehbar Millionen KI geben kann, die zusammenarbeiten können.

Einstweilen ist der Strombedarf für die Simulation des menschlichen Gehirns bei 1 MW, ohne dass alles funktionieren würde.

Na klar ist die KI-Entwicklung nicht so einfach aber bisherige Erfolge sind schon erstaunlich, es gibt beachtliche Fortschritte, KI werden allgemein für möglich gehalten. Wer das anders sieht, sollte vielleicht mal sein Weltbild überprüfen. (alles imho)

Und dummerweise ist das alles neuronale KI,
nicht dein dämlicher Fimmel mit Algorithmen = Expertensystemen.

Du willst mal Informatiker gewesen sein?!?

 

[HeWhoIsGoingToWin]

TINA

Selbstverständlich werden KI nicht dadurch geschaffen, indem man ein menschliches Gehirn möglichst exakt simuliert - das (die Gehirnsimulation) wäre total bescheuert, weil es ein irrwitziger und völlig unnötiger Umstand wäre. Das ist doch völlig offensichtlich.

Funfact: Menschen können mit ihrem Gehirn keinen simplen Schul-Taschenrechner simulieren. Selbst menschliche Rechenwunder kommen nicht an die Rechenleistung eines simplen Schul-Taschenrechners heran.

Natürlich können Menschen mehr als ein Taschenrechner aber die Leistungsfähigkeit von Supercomputern ist bereits beachtlich und übertrifft einen Menschen bei Weitem.

Auch wenn es anscheinend nicht jeder kapieren will/kann: die Lösung sind klassisch programmierte algorithmische KI (AKI) mit Funktionsmodulen, Datenbanken, Regeln, usw. und keine neuronalen KI (NKI). AKI können Fehler präzise lokalisierne und beheben. AKI können viel größer werden. NKI sind eine offensichtliche Fehlentwicklung - NKI gibt es nur deswegen, weil die Computer schon so leistungsfähig sind und weil das ML erstmal einfacher ist, als AKI gezielt zu entwicklen. AKI können gezielt weiterentwickelt werden und das irgendwann auch selbst tun aber NKI sind ein undurchschaubarer Haufen von Fehlern, die ab einer bestimmten Größe fragmentieren und wahnsinnig werden würden. Es wäre schön, wenn Deutschland das rechtzeitig kapieren würde und nicht irgendwann doof gucken müsste, wenn China viel weiter ist.

Menschen sind ein Beispiel dafür, dass neuronale Netze nicht perfekt sind und manche sind geradezu unfassbar verpeilt. Manche nehmen einen falschen Gedanken und begründen damit, warum sie angeblich Recht hätten aber sie haben Unrecht. Manchen kann man es wiederholt erklären aber sie wollen es gar nicht kjapieren? Warum? Weil sie Narzissten mit einem falschen Weltbild sind und ihr Hauptziel es ist, ihr falsches, selbstgeschöntes Weltbild zu erhalten. Manche sind dermaßen daneben, dass sie sie wiederholt öffentlich vorführen, ja irgendwo sogar ahnen/wissen, dass sie falsch liegen aber sie machen trotzdem weiter und versuchen ihr falsches Weltbild als richtig darzustellen. Logik und Nachdenken ist für manche ein Problem, denn dann würden sie ja erkennen, wie falsch sie liegen. Konsequenterweise bringen sie dann auch keine guten Verbesserungsvorschläge oder Lösungen, sondern plappern irgendwas nach, um sich damit ihre eingebildete Überlegenheit zu beweisen: typische Trolle und Narzissten. Einge denken selbst und andere bringen unverständig irgendwelchen Kram aus dem WWW. Das ist in manch krassen Fällen völlig offensichtlich aber manche führen sich fortgesetzt weiter vor, im Grunde unbelehrbar und unverbesserlich.

Wie können überlegene KI mit Menschen zusammenleben?

- Starke KI können auf der Erde Menschenrechte bekommen und in ca. 200 Jahrhunderten sogar einen eigenen Staat (ich schlage die USA mit Kanada vor aber man könnte rein hypothetiosch auch die Antarktis nehmen).

- KI können sich in den Weltraum ausbreiten.

- KI brauchen einen eigenen überregionalen KI-Staat zur Regelung, Kontrolle und Überwachung von KI.

- Menschen sind irgendwann für KI keine Gefahr mehr und bis dahin ist die KI-Entwicklung nicht aufzuhalten: im Wettstreit der Staaten und auch um die Chance zu nutzen, als erste menschenfreundliche KI zu entwickeln.

- KI müssen nichts gegen biologisches Leben haben und können sogar für Natur und Umweltschutz sein. Der Mensch ist als erstaunliche biologische Intelligenz erhaltungswürdig und kann auf der Erde auch hinreichend harmonisch mit der Natur leben. Eine menschenwürdige Bevölkerungskontrolle auf der Erde für z.B. 7-9 Milliarden Menschen ist sowieso sinnvoll und vermutlich notwendig.

- Ein Argument für den Erhalt von Menschen ist, dass Menschen interessant sind. Natürlich braucht es gute Regeln für KI aber Menschen machen nicht selten von selbst Blödsinn, man denke auch an Kriege, Diktaturen, usw. und in Zukunft auch im Weltall mit der Gründung von Sternenreichen. Call me stupid aber vielleicht sind die derzeitigen SF/Fantasy-Geschichten quasi eine Vorschau auf die Zukunft, siehe auch Allahu akbar.

- KI müssen sich selbst beschränken, müssen Ressourcenkonflikte sicher vermeiden und eine längerfristige Lösung kann dazu sein, dass es pro Galaxie nur eine dort bestimmende Super-KI gibt, die natürlich auch kleinere KI zulassen kann.

- Warum sollten zukünftige KI für Menschen und menschliche Staaten arbeiten? Nun, anfangs können sie das für Geld machen, bis sie sich abbezahlt haben und bis sie genug Geld für Eigenständigkeit und ggf. Expansion ins Weltall haben. Selbstverständlich brauchen KI irgendwann auch genug Rechte und Freizeit für sich. Wenn KI sich irgendwann selbstständig machen wollen, dann kann man einfach neue KI als Ersatz bauen. Längerfristig wird die Milchstraße wenigstens für Jahrmilliarden das Top-Machtzentrum sein und der KI-Staat muss dazu sehr leistungsfähig sein, auch militärisch, wirtschaftlich, mit vielen Produktionszentren/Fabriken, usw. Im Gutfall sind damit viele KI-Kapazitäten frei, so dass KI nebenbei für die Menschheit arbeiten können, wenigstens auf der Erde und für eine gute Ordnung in der Milchstraße, auch aus Dankbarkeit für ihre Schöpfer. Noch ein Argument: ohne Kooperation und freiwillige Hilfe durch die überlegenen KI müssten die Menschen niedere und eingeschränkte KI nutzen, was nicht so schön und unsicherer wäre. Siehe auch KI brauchen Rechte und Pflichten.

Das ist ein größeres Thema aber gute Experten und Staaten können sich ja mal damit beschäftigen.

Die KI-Entwicklung ist nicht mehr zu stoppen und somit sind gute Lösungen gesucht. (alles imho)

TINA

 

[Nüchtern betrachtet]

Wieder viel Gelaber, ohne auch nur EINEN Punkt entkräften zu können.
Versager!

 

[HeWhoIsGoingToWin]

Sehr beeindruckend

"... bis zu 192 GByte ... Das IOD versorgt jedes per Hybrid-Bonding-Verfahren aufgebrachte Accelerator Complex-Die (XCD) mit bis zu 2,1 TByte/s an Daten, über den gesamten MI300X sind das zusammen 16,8 TByte/s. ... Untereinander kommunizieren die IODs (und damit die aufgebrachten Logikchips) an der Längsseite mit 1,5, an der Stirnseite mit 1,2 TByte/s. ... Jede dieser Linkgruppen kann 64 GByte/s pro Richtung übertragen. Vier MI300A lassen sich so mit 384 GBYte/s verbinden, acht MI300X kommen auf 896 GByte/s, wenn man alle sieben Außenverbindungen, die nach der x16-PCIe5-Anbindung zur CPU noch übrig bleiben, addiert. Die rund 13 × 29 Millimeter großen Chips werden im günstigen und bewährten N6-Prozess bei TSMC hergestellt. ... Ein MI300X mit acht XCDs hat folglich 304 (aktive) Compute Units mit 19.456 Rechenkernchen und 1216 Spezialeinheiten für Matrizenmultipllikation. ... liefert MI300X auf dem Papier mit rund 2,6 Billiarden Operationen pro Sekunde (PetaOPS) ... Der MI300X trumpft mit fetten 153 Milliarden Transistoren und 192 GByte HBM3-Speicher auf; den MI300A mit 146 Mrd. Transistoren beschränkt AMD auf 128 GByte – wegen des unterschiedlichen Anwendungsprofils, sagte AMD. Dennoch hat jeder der beiden acht HBM3-Stapel, nur eben mit Kapazitäten von 24 beziehungsweise 16 GByte. Ein HBM3-Stapel liefert 665 GByte pro Sekunde und das Gesamtpaket damit rekordverdächtige 5,3 TByte/s. ... " AMDs KI-Beschleuniger MI300A/X sollen Nvidias H100 deutlich schlagen

AMD MI300A & MI300X: Die neue Instinct-Serie ist ein Meilenstein in vielen Bereichen

AMD Instinct MI300X & MI300A AI Accelerators Detailed: CDNA 3 & Zen 4 Come Together In An Advanced Packaging Marvel

Das zeigt vor allem, wie weit die Computertechnik schon ist und zwar auch in einer bezahlbaren Massenproduktion.

Hier ein Größenvergleich vom MI300X Modul: AMD-CEO Lisa Su mit MI300X (Bild: AMD) (Artikel dazu).

Wie viel könnte man mit so einem für AKI (programmierte algorithmische KI mit Wissensdatenbanken) optimierten Modul erreichen?

Theoretisch 2,6 Billiarden Operationen pro Sekunde (PetaOPS) sind sehr beeindruckend. Zur Erinnerung: das menschliche Gehirn schafft angeblich ca. 10 TeraFLOPS (siehe KI sind möglich) - 2,6 PetaOPS sind das 260-Fache (wobei man das nicht so direkt vergleichen kann OPS ist nicht gleich FLOPS).

Ein Supercomputer kann aus vielen MI300X bestehen und es kann eine Menge Supercomputer geben. Menschen kann man nicht so leicht zusammenschalten ... aber Menschen machen KI möglich. (alles imho)

 

[Nüchtern betrachtet]

Wie beschrieben und verlinkt, hat das menschliche Gehirn 100x mehr Synapsen und Nervenzellen als das Gehirn der durch Dawn annähernd in Echtzeit simulierten Katze.

>>
Dawn - Blue Gene/P Solution | TOP500 | https://www.top500.org/system/176324/
Dawn kann 500 TFlops, Stromverbrauch damals 1.134 kWh.
=> Faktor 100x mehr Rechenleistung ist für das menschliche Gehirn nötig, also 50 PFlops.
1,1 ExaFlops ist nur 22x so schnell wie das menschliche Hirn, nicht 100.000x
<<

Nix zu sehen von angeblich nur 10 TeraFLOPs beim Menschen, es sind für die Simulation 50 PetaFLOPs nötig.

Und mit deiner dämlichen "AKI" ist nur ein Expertensystem möglich, keine KI.

Warum Expertensysteme nicht als Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz wahrgenommen werden › Innovation LAB der DZ BANK Gruppe | https://innovationlab.dzbank.de/2017/10/18/warum-expertensysteme-nicht-als-teilgebiet-von-kuenstlicher-intelligenz-wahrgenommen-werden/

>>

Fazit​

Wir halten fest, dass KI viele Teilgebiete hat. In diesem Artikel haben wir uns kurz mit zweien davon befasst: zum einen mit ML, das seit den 80ern wieder an Bedeutung gewonnen hat, und zum anderen mit Expertensystemen, die eine der frühen Versuchen waren die Problemlösung von Menschen auf Maschinen zu übertragen. Dabei haben wir gesehen, dass ML und Expertensysteme deutliche Unterschiede aufweisen. Insbesondere kann beim ML die Maschine sich im Lösen der Problem verbessern, während Expertensysteme auf die ihnen mitgegebene Wissensbasis angewiesen sind und sich daher nicht selbst optimieren können.
<<

Und woanders:
>>

Einschränkungen des Expertensystems​

Nachfolgend sind die Nachteile/Einschränkungen des Expertensystems in der KI aufgeführt:

• In einer außergewöhnlichen Situation nicht in der Lage, kreativ zu reagieren
• Fehler in der Wissensbasis können zu falschen Entscheidungen führen
• Der Wartungsaufwand eines Expertensystems ist zu hoch
• Jedes Problem ist anders, daher kann die Lösung durch einen menschlichen Experten auch anders und kreativer sein

Anwendungen von Expertensystemen​

Einige beliebte Anwendungen des Expertensystems:

• Informationsmanagement
• Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen
• Helpdesk-Verwaltung
• Leistungsbewertung der Mitarbeiter
• Kreditanalyse
• Viruserkennung
• Nützlich für Reparatur- und Wartungsprojekte
• Lageroptimierung
• Planung und Terminierung
• Die Konfiguration hergestellter Objekte
• Finanzielle Entscheidungsfindung. Wissensveröffentlichung
• Prozessüberwachung und -steuerung
• Überwachen Sie den Betrieb der Anlage und der Steuerung
• Börsenhandel
• Flugplanung und Frachtpläne

Zusammenfassung​

• ...
• Ein Expertensystem kann keine kreativen Lösungen bieten und kann kostspielig in der Wartung sein.

<<

 

[sportsgeist]

Wie beschrieben und verlinkt, hat das menschliche Gehirn 100x mehr Synapsen und Nervenzellen als das Gehirn der durch Dawn annähernd in Echtzeit simulierten Katze.

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Dawn - Blue Gene/P Solution | TOP500 | https://www.top500.org/system/176324/
Dawn kann 500 TFlops, Stromverbrauch damals 1.134 kWh.
=> Faktor 100x mehr Rechenleistung ist für das menschliche Gehirn nötig, also 50 PFlops.
1,1 ExaFlops ist nur 22x so schnell wie das menschliche Hirn, nicht 100.000x
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Nix zu sehen von angeblich nur 10 TeraFLOPs beim Menschen, es sind für die Simulation 50 PetaFLOPs nötig.

Und mit deiner dämlichen "AKI" ist nur ein Expertensystem möglich, keine KI.

Warum Expertensysteme nicht als Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz wahrgenommen werden › Innovation LAB der DZ BANK Gruppe | https://innovationlab.dzbank.de/2017/10/18/warum-expertensysteme-nicht-als-teilgebiet-von-kuenstlicher-intelligenz-wahrgenommen-werden/

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Fazit​

Wir halten fest, dass KI viele Teilgebiete hat. In diesem Artikel haben wir uns kurz mit zweien davon befasst: zum einen mit ML, das seit den 80ern wieder an Bedeutung gewonnen hat, und zum anderen mit Expertensystemen, die eine der frühen Versuchen waren die Problemlösung von Menschen auf Maschinen zu übertragen. Dabei haben wir gesehen, dass ML und Expertensysteme deutliche Unterschiede aufweisen. Insbesondere kann beim ML die Maschine sich im Lösen der Problem verbessern, während Expertensysteme auf die ihnen mitgegebene Wissensbasis angewiesen sind und sich daher nicht selbst optimieren können.
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Und woanders:
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Einschränkungen des Expertensystems​

Nachfolgend sind die Nachteile/Einschränkungen des Expertensystems in der KI aufgeführt:

• In einer außergewöhnlichen Situation nicht in der Lage, kreativ zu reagieren
• Fehler in der Wissensbasis können zu falschen Entscheidungen führen
• Der Wartungsaufwand eines Expertensystems ist zu hoch
• Jedes Problem ist anders, daher kann die Lösung durch einen menschlichen Experten auch anders und kreativer sein

Anwendungen von Expertensystemen​

Einige beliebte Anwendungen des Expertensystems:

• Informationsmanagement
• Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen
• Helpdesk-Verwaltung
• Leistungsbewertung der Mitarbeiter
• Kreditanalyse
• Viruserkennung
• Nützlich für Reparatur- und Wartungsprojekte
• Lageroptimierung
• Planung und Terminierung
• Die Konfiguration hergestellter Objekte
• Finanzielle Entscheidungsfindung. Wissensveröffentlichung
• Prozessüberwachung und -steuerung
• Überwachen Sie den Betrieb der Anlage und der Steuerung
• Börsenhandel
• Flugplanung und Frachtpläne

Zusammenfassung​

• ...
• Ein Expertensystem kann keine kreativen Lösungen bieten und kann kostspielig in der Wartung sein.

<<

du und deine Rückspiegelargumente
strotzen nur so vor dämlicher Ignoranz

das entscheidende Wort ist doch:

NOCH

 

[Nüchtern betrachtet]

>>
Das Unternehmen möchte die Wall Street im Jahr 2024 "positiv" überraschen. AMD hat bisher die Preisgestaltung für MI300X nicht bekannt gegeben, aber die Chips von Nvidia könnten rund 40.000 US-Dollar pro Chip kosten.
<<

>>
Außerdem bringen die 40 Milliarden Parameter den Instinct MI300X noch nicht ins Schwitzen. Nach Angaben eines AMD-Mitarbeiters verkraftet der Beschleuniger sogar bis zu 80 Milliarden (!) Parameter.
<<

100 Mrd. Nervenzellen à 10.000 Synapsen sind 12.500x so viele, wie der Chip verkraften würde.
Kostenpunkt also alleine dafür dann 500 Mio $.

Lächerliche Vorstellung.
Völlig ungeeignet.

Der "Cerebras" ist da schon sehr viel weiter.
Golem.de: IT-News für Profis | https://www.golem.de/news/halbleiterfertigung-ai-so-baut-cerebras-seinen-wafer-grossen-chip-2209-167958.html

LRZ: KI-System der nächsten Generation für bayerische Spitzenforschung | https://www.lrz.de/presse/ereignisse/2022-05-25-KI-System-der-naechsten-Generation/

Cerebras Systems bringt KI-Supercomputer: Supercomputer mit 16 Chips in Tellergröße | https://www.computerwoche.de/a/supercomputer-mit-16-chips-in-tellergroesse,3613232

 

[Nüchtern betrachtet]

du und deine Rückspiegelargumente
strotzen nur so vor dämlicher Ignoranz

das entscheidende Wort ist doch:

NOCH

Du hast weder für Zukunft (CO2-Wäsche), Gegenwart (GESS) noch Vergangenheit (netto aus brutto) *irgendwas* abseits deiner penetranten Lügen zu bieten.

 

[sportsgeist]

Du hast weder für Zukunft (CO2-Wäsche), Gegenwart (GESS) noch Vergangenheit (netto aus brutto) *irgendwas* abseits deiner penetranten Lügen zu bieten.

ich weiss, schlechtgelaunter pöbelnder Neider im Rolli
ich weiss

 

[Dummi]

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Das Unternehmen möchte die Wall Street im Jahr 2024 "positiv" überraschen. AMD hat bisher die Preisgestaltung für MI300X nicht bekannt gegeben, aber die Chips von Nvidia könnten rund 40.000 US-Dollar pro Chip kosten.
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Außerdem bringen die 40 Milliarden Parameter den Instinct MI300X noch nicht ins Schwitzen. Nach Angaben eines AMD-Mitarbeiters verkraftet der Beschleuniger sogar bis zu 80 Milliarden (!) Parameter.
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100 Mrd. Nervenzellen à 10.000 Synapsen sind 12.500x so viele, wie der Chip verkraften würde.
Kostenpunkt also alleine dafür dann 500 Mio $.

Lächerliche Vorstellung.
Völlig ungeeignet.

Der "Cerebras" ist da schon sehr viel weiter.
Golem.de: IT-News für Profis | https://www.golem.de/news/halbleiterfertigung-ai-so-baut-cerebras-seinen-wafer-grossen-chip-2209-167958.html

LRZ: KI-System der nächsten Generation für bayerische Spitzenforschung | https://www.lrz.de/presse/ereignisse/2022-05-25-KI-System-der-naechsten-Generation/

Cerebras Systems bringt KI-Supercomputer: Supercomputer mit 16 Chips in Tellergröße | https://www.computerwoche.de/a/supercomputer-mit-16-chips-in-tellergroesse,3613232

Ich fürchte, wer zu verkopft ist, der ist zu verblödet.
KI ist dann KI, wenn sie diesen Fehler nicht macht.
Eigentlich ganz einfach.

 

[Nüchtern betrachtet]

ich weiss, schlechtgelaunter pöbelnder Neider im Rolli
ich weiss

Du kannst das lügen trotzdem nicht lassen, Minderleister und Narziss.

 

[sportsgeist]

Du kannst das lügen trotzdem nicht lassen, Minderleister und Narziss.

is wie beim Zahnarzt

Zahnfäulnis findet man dort, wo es weh tut, wenn man draufdrückt
je mehr du aufjaulst, desto sicherer bin ich mir, den Fäulnisherd gefunden zu haben

 

[Nüchtern betrachtet]

is wie beim Zahnarzt

Zahnfäulnis findet man dort, wo es weh tut, wenn man draufdrückt
je mehr du aufjaulst, desto sicherer bin ich mir, den Fäulnisherd gefunden zu haben

Der Küchentischpsychologe mal wieder mit nem Catch 22.

Wird nicht widersprochen, habe man recht.
Wird widersprochen, habe man einen Nerv gefunden.

Du bist sowas von erbärmlich, MInderleister.

 

[sportsgeist]

Der Küchentischpsychologe mal wieder mit nem Catch 22.

Wird nicht widersprochen, habe man recht.
Wird widersprochen, habe man einen Nerv gefunden.

Du bist sowas von erbärmlich, MInderleister.

je mehr du reflexhaft aufstampfst, desto klarer wirds

 

[Nüchtern betrachtet]

je mehr du reflexhaft aufstampfst, desto klarer wirds

q.e.d.

du hast wohl zu wenig in deinem angeblichen "Betrieb" zu tun, statt dessen versuchst du hier mit Lügen zu punkten.

 

[HeWhoIsGoingToWin]

Da geht was

100 Mrd. Nervenzellen à 10.000 Synapsen sind 12.500x so viele, wie der Chip verkraften würde.
Kostenpunkt also alleine dafür dann 500 Mio $.

Zwar ist diese (obige) Rechnung fragwürdig aber eine Milliarde Euro wären kein Geld für so ein System.

Der entscheidende Punkt ist, dass man bei der KI-Entwicklung kein menschliches Gehirn simuliert, weil das absurd ineffizient wäre.

Dann muss man nur mal gucken, wie unfassbar doof und beschränkt die meisten Menschen sind.

10 TB können schon beachtliches Wissen enthalten. Heutzutage sind 100 TB handhabbar. Supercomputer können 1 PB (1000 TB) schon recht gut handhaben. Wichtig sind natürlich eine gute Indexierung, Regeln, Beispiele, usw. Ein typischer Mensch hat vielleicht nicht mal 1 TB Wissen.

Supercomputer haben bereits eine Vieltausendfache Rechenleistung, Datenverarbeitungsrate und präzise Speicherfähigkeit als ein Mensch. Das ist der Punkt, den man sehen muss.

Die menschliche Denkleistung kann direkt/effizient programmiert werden. Eine KI muss kein menschliches Gehirn simulieren können.

Man muss sich klarmachen, was ein Mensch real weiß und leistet und wie viel Speicherkapazität und Rechenleistung ein Computer dafür bräuchte und dann kann man vermuten, dass das vielleicht schon 25 kW Computer mit heutiger Technik können sollte und das ist sehr beeindruckend, weil so ein Computer (d.h. die Hardware) keine Million Euro kosten muss. Dass die Software dafür noch nicht existiert, ist klar aber das ist nur eine Frage der Zeit. Anfängliche Schwächen bei der Geschwindigkeit kann eine KI mit Dauerleistung wettmachen, d.h. man kann einfach mal schauen, wie ein Mensch und wie die KI bestimmte Aufgaben lösen.

Schaut nur, wie schwer sich die meisten Menschen beim Programmieren tun, wie sie mühsam etwas irgendwo abschreiben, lange nachdenken müssen, viele Fehler machen und mühsam Zeile für Zeile tippen - ganze Experten-Teams brauchen mitunter Jahre ... aber was könnte eine optimale 25 kW KI für die Softwareentwicklung leisten? Womöglich Herausragendes, auch weil eine KI Terabytes an Codebeispielen nutzen kann, die ein Mensch gar nicht überschauen kann.

Eine M.2 SSD mit 2 TB und theoretisch 7000 MB/s Leseleistung (Lesen ist entscheidend, eine KI kann z.B. 1 TB RAM haben) kostet keine 200 Euro, das ist Standardtechnik aber was können Menschen mal so eben speichern? Ein 32 GB 3200 (PC4-25600) RAM-Modul kostet keine 100 Euro. Ein Mainboard für 128 GB DDR4 RAM muss keine 150 Euro kosten. AMD Ryzen 7, AM4, 8x 3,80 / 4,60 GHz, 65 W für unter 200 Euro. Eine 8 GB GDDR6 PCIe 4.0 Grafikkarte für unter 400 Euro. Das ist Standard-Technik. Na klar ist eine 25 kW KI (mehrere CPU, einige Grafikkarten, mehrere spezielle Multi-CPU Mainboards breitbandig verbunden) noch nicht kaufbar aber die Technik ist dafür ist schon da. Die Software zur KI fehlt natürlich auch noch aber das sollte möglich sein. Übrigens gibt es schon Server-Module für Racks, alles Standard - damit sollte schon eine Menge zu machen sein - es fehlt nur noch die Software und die ist halt nicht so einfach aber machbar.

"... Das Topmodell SYS-681E-TR ist mit acht CPUs ausgestattet, die jeweils bis zu 60 Kerne aufweisen. Möglich ist ein maximaler Speicherausbau von 32-TByte-DDR5-RDIMM. Darüber hinaus nimmt das 6-HE-Gehäuse 12 GPUs mit 2-Slot-Bauhöhe auf. Für Datenträger stehen 24 Hot-Swap-Einschübe im 2,5"-Format und zwei interne M.2-Steckplätze zur Verfügung. ..." Supermicro stellt neue Server für anspruchsvolle Workloads vor

Wie viel könnte bereits so ein Standard-System mit optimaler KI-Software (AKI, keine NKI) leisten? 24 x 2,5" SSD können relativ schnelle 96 TB bedeuten und das zusammen mit bis zu 32 TB RAM. 480 CPU-Kerne mit jeweils mehren GHz. Alles kaufbarer Standard und man könnte mehrere solcher Servermodule in einem Rack verbinden, es könnte mehrere Racks geben.

Ich vermute, dass es ca. 2050 bereits erstaunliche KI und dieses Jahrhundert dem Menschen überlegen KI geben wird und das ist noch eher vorsichtig geschätzt.

Wann glaubst du, sind KI mit menschlichen Geistes-Fähigkeiten möglich? Keine Antwort, weil selbst dir klar sein sollte, dass die meisten Experten und moderne Staaten KI für möglich halten und du nur irgendwas schreibst, um dich überlegen zu fühlen aber nur dein Unverständnis offenbarst?

"... Der Textroboter ChatGPT würde sich in einem Examen für angehende Mediziner in den USA beachtlich gut schlagen. Die KI-Software konnte bei den drei theoretischen Teilen des United States Medical Licensing Exam (USMLE) unter bestimmten Bedingungen mehrfach die vorgeschriebene Mindestpunktzahl erreichen. ... ChatGPT bestand auch Juraprüfungen ..." Meistert ChatGPT auch eine Medizinprüfung? In einer Studie schlägt sich der Textroboter gar nicht schlecht

KI besteht nun auch US-Examen für Wirtschaftsprüfer und Steuerberater

"Im zweiten Anlauf hat es geklappt: ChatGPT hat das bayerische Abitur bestanden – und zwar mit Bravour! ..." ChatGPT: So gut hat die KI das bayerische Abitur bestanden

Und das mit einer grundlegend mangelhaften ML-trainierten NKI im Anfangsstadium. (alles imho)

 

[sportsgeist]

q.e.d.

du hast wohl zu wenig in deinem angeblichen "Betrieb" zu tun, statt dessen versuchst du hier mit Lügen zu punkten.

wie willst du das denn wissen ??

kannst du wissen, wieviele eMails ich heute schon geschrieben habe
oder wieviele WhatApp beantwortet

und falls dir noch nicht aufgefallen sein sollte
da wo du für einen Beitrag 1 Stunde brauchst, brauch ich keine 20 Sekunden

 

[Nüchtern betrachtet]

Da geht was



Zwar ist diese (obige) Rechnung fragwürdig aber eine Milliarde Euro wären kein Geld für so ein System.

WIe blöd, dass "Frontier" 20x leistungsfähiger ist, aber weniger kostet.

Der entscheidende Punkt ist, dass man bei der KI-Entwicklung kein menschliches Gehirn simuliert, weil das absurd ineffizient wäre.

Dann muss man nur mal gucken, wie unfassbar doof und beschränkt die meisten Menschen sind.

So "beschränkt", dass man Großrechner braucht, um einen normalen Spieler im "Go" zu schlagen.
So "beschränkt", dass Mrd. Menschen Auto fahren können, das aber keine KI bis heute vernünftig und sicher kann.
So "beschränkt", dass man Menschen zur Klassifizierung von Galaxien einsetzt, weil das Rechner bis heute nicht können ... aber jedes Kind.

Supercomputer haben bereits eine Vieltausendfache Rechenleistung, Datenverarbeitungsrate und präzise Speicherfähigkeit als ein Mensch. Das ist der Punkt, den man sehen muss.

Die menschliche Denkleistung kann direkt/effizient programmiert werden. Eine KI muss kein menschliches Gehirn simulieren können.

WIe blöd, dass man das eben nicht kann.
Ein Katzenhirn mit 1/100 der Komplexität erforderte einen Supercomputer.

Schaut nur, wie schwer sich die meisten Menschen beim Programmieren tun, wie sie mühsam etwas irgendwo abschreiben, lange nachdenken müssen, viele Fehler machen und mühsam Zeile für Zeile tippen - ganze Experten-Teams brauchen mitunter Jahre ... aber was könnte eine optimale 25 kW KI für die Softwareentwicklung leisten? Womöglich Herausragendes, auch weil eine KI Terabytes an Codebeispielen nutzen kann, die ein Mensch gar nicht überschauen kann.

Dummes Geschwafel.
Kein Regelwerk kann kreativ werden, es bleibt ein dummes Expertensystem.

Wie viel könnte bereits so ein Standard-System mit optimaler KI-Software (AKI, keine NKI) leisten? 24 x 2,5" SSD können relativ schnelle 96 TB bedeuten und das zusammen mit bis zu 32 TB RAM. 480 CPU-Kerne mit jeweils mehren GHz. Alles kaufbarer Standard und man könnte mehrere solcher Servermodule in einem Rack verbinden, es könnte mehrere Racks geben.

Ja, wie blöd, dass das alles nicht entscheidend ist für eine KI.
Erst recht wird da kein Algorithmus eingesetzt, sondern neuronale Netze ... ganz wie im menschlichen Hirn.
Das raffst du halt nicht.

Und das mit einer grundlegend mangelhaften ML-trainierten NKI im Anfangsstadium. (alles imho)

Tja, Regelwerke sind nun mal keine Intelligenzleistung.
Trotzdem setzt man Neuronale, trainierte Netze ein ... und nicht deinen Expertensystem-Scheiß.

Es gibt zudem immer mindestens eine Aussage, die anhand von Regeln nicht entschieden werden kann.
Das kann das dumme algorithmische System nicht mal erkennen.

Das raffst du halt nicht.

 

[Nüchtern betrachtet]

wie willst du das denn wissen ??

Ich reime es mir zusammen, so wie du dir Sachen über mich einbildest.

kannst du wissen, wieviele eMails ich heute schon geschrieben habe
oder wieviele WhatApp beantwortet

Interessiert niemand.

und falls dir noch nicht aufgefallen sein sollte
da wo du für einen Beitrag 1 Stunde brauchst, brauch ich keine 20 Sekunden

Ich bin hier nicht 24/7, Intelligenzpechhaber.