De Grenzen van Kunstmatige Intelligentie

KI: De Kracht van Algoritmen

Kunstmatige Intelligentie (KI) is een veelbesproken onderwerp en wordt vaak voorgesteld als een soort magische technologie die mensachtig denken nabootst. In werkelijkheid is KI echter gebaseerd op een veel fundamenteler concept: algoritmen. In deze blogpost wil ik uitleggen waarom KI in wezen slechts werkt door de slimme toepassing van algoritmen.

Wat zijn algoritmen?

Algoritmen zijn in wezen stapsgewijze instructies voor het oplossen van problemen of het uitvoeren van taken. Ze zijn als recepten die precies aangeven welke acties in welke volgorde moeten worden uitgevoerd om een bepaald resultaat te bereiken.

KI als verzameling complexe algoritmen

Wanneer we het over KI hebben, bedoelen we meestal een verzameling zeer complexe algoritmen die zijn ontworpen om patronen in gegevens te herkennen, voorspellingen te doen of beslissingen te simuleren. Hoewel deze algoritmen zeer geavanceerd kunnen zijn, volgen ze nog steeds vooraf gedefinieerde regels en wiskundige principes.

Machine Learning: algoritmen die zich aanpassen

Een kerngebied van KI is machine learning. Hier worden algoritmen gebruikt die zichzelf kunnen verbeteren op basis van gegevens. Maar ook deze "lerende" algoritmen zijn gebaseerd op vast geprogrammeerde fundamenten en passen alleen hun parameters aan om betere resultaten te bereiken.

Het is belangrijk te begrijpen dat KI-systemen, hoe indrukwekkend ze ook mogen zijn, uiteindelijk beperkt zijn door de algoritmen waarop ze zijn gebaseerd. Ze kunnen alleen binnen de parameters werken waarvoor ze zijn geprogrammeerd en hebben geen echt begrip of bewustzijn.

Conclusie

KI is ongetwijfeld een revolutionaire technologie, maar het is essentieel om het te zien voor wat het is: een toepassing van geavanceerde algoritmen. Dit inzicht helpt ons om de mogelijkheden en beperkingen van KI realistisch in te schatten en het effectief in te zetten.

Door KI te begrijpen als wat het werkelijk is – een verzameling uitgekiende algoritmen – kunnen we de sterke punten benutten en tegelijkertijd rekening houden met de beperkingen. Dit stelt ons in staat om KI-technologieën verantwoord en effectief toe te passen in verschillende aspecten van ons leven en werk.

Die Grenzen der KI

 

KI: Die Macht der Algorithmen

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und wird oft als eine Art magische Technologie dargestellt, die menschenähnliches Denken nachahmt. Doch in Wirklichkeit basiert KI auf einem viel bodenständigeren Konzept: Algorithmen. In diesem Blog-Beitrag möchte ich erklären, warum KI im Grunde genommen nur durch die geschickte Anwendung von Algorithmen funktioniert.

Was sind Algorithmen?

Algorithmen sind im Wesentlichen Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Lösung von Problemen oder zur Durchführung von Aufgaben. Sie sind wie Rezepte, die genau vorgeben, welche Aktionen in welcher Reihenfolge ausgeführt werden müssen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen.

KI als Sammlung komplexer Algorithmen

Wenn wir von KI sprechen, meinen wir in der Regel eine Sammlung hochkomplexer Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Muster in Daten zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu simulieren. Diese Algorithmen können zwar sehr fortschrittlich sein, folgen aber dennoch vorgegebenen Regeln und mathematischen Prinzipien.

Maschinelles Lernen: Algorithmen, die sich anpassen

Ein Kernbereich der KI ist das maschinelle Lernen. Hier kommen Algorithmen zum Einsatz, die sich anhand von Daten selbst verbessern können. Doch auch diese "lernenden" Algorithmen basieren auf fest programmierten Grundlagen und passen lediglich ihre Parameter an, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass KI-Systeme, so beeindruckend sie auch sein mögen, letztendlich durch die Algorithmen begrenzt sind, auf denen sie basieren. Sie können nur innerhalb der Parameter arbeiten, für die sie programmiert wurden, und haben kein echtes Verständnis oder Bewusstsein.

Fazit

KI ist zweifellos eine revolutionäre Technologie, aber es ist entscheidend, sie als das zu sehen, was sie ist: eine Anwendung hochentwickelter Algorithmen. Diese Erkenntnis hilft uns, die Möglichkeiten und Grenzen von KI realistisch einzuschätzen und sie effektiv einzusetzen.Indem wir KI als das verstehen, was sie wirklich ist – eine Sammlung ausgeklügelter Algorithmen – können wir ihre Stärken nutzen und gleichzeitig ihre Beschränkungen berücksichtigen. Dies ermöglicht uns, KI-Technologien verantwortungsvoll und effektiv in verschiedenen Bereichen unseres Lebens und unserer Arbeit einzusetzen.

Warum FlePA

FlePA erlaubt die Arbeit flexibel zu organisieren; bei einem Ansatz, wie ich es mit TST verfolge, würde eine andere (von den bekannten) Möglichkeit nicht funktionieren.

Klassisch:
Bei klassischen Modellen ist die Anwesenheit eines Managers viel zu unentbehrlich, dass macht eine Entwicklung aus der Ferne beinahe unmöglich bzw mit so viel Überarbeit, dass es schlichtweg irre wäre, eine klassische Methode zu verwenden.

Agil:
Agil ist zu überladen mit Prozessen aller Art, Pair Programming geht gar nicht, denn die Entwickler sollen alleine aus der Ferne arbeiten können.
Meetings bringen nichts, wenn man weiß, was man tut, und das soll man schon wissen.
Das sich ein Team selbst organisiert ist schön in der Theorie, doch in der harten Praxis der Entwicklung von neuer SW bedarf auch wieder viel zu viel Organisations- und Abstimmungsarbeit mitten in der Entwicklung. Das können wir uns nicht leisten; wir wollen doch unser Einkommen maximieren :-)

Dagegen sind die Vorteile von FlePA für eine solche Entwicklung nicht zu unterschätzen:

• Verantwortungsprinzip: Unentbehrlich bei einer Entwicklung aus der Ferne (im Gegenzug zu der Verantwortungslosigkeit bei dem Gedanken des "Team-Ownerships")
• Anwendbar auf Teams jeglicher Größe, damit flexibler und benutzbar für verschiedene Projekte ohne in Schwierigkeiten zu laufen (nicht begrenzt auf Teams von 5..9 Personen). Dazu: der Administrationsaufwand wird hiermit auch minimiert
• Einfachheit und Verzicht auf fixe Prozesse und Zeremonien (Das Modell ist so einfach wie möglich und schreibt keine zwingenden Maßnahmen vor)
• Optimieren als Ziel (Lean Entwicklung Ansätze: keine Verschwendung -u.a.-)
• Umfang und Qualität des Ergebnisses sind nicht "verhandelbar" (Projektmäßig halt; wie es sein soll, m.E.n.)
• Betonung der Sicherheit bei den Entwicklung und bei der fertigen SW (eine der wunden Punkte sowohl bei den klassischen als auch bei den agilen Methoden)

Ohne FlePA waere einen solchen Ansatz nicht möglich...

Besondere Merkmale der TST - SW - Entwicklung

Wie angekündigt, wird das Unternehmen von Grund aus restrukturiert.

Ziel: Gutes Geld verdienen, das wir unter allen Beteiligten rechtmäßig verteilen (siehe Punkt 4 der Auflistung weiter unten).

Folgende Merkmale sollen die Projekt-Tätigkeiten aufweisen:

1. Ein "Pool" an Projekten wird erstellt und kontinuierlich aktualisiert. Projektliste folgt!
2. Projektsprache ist (stets) Deutsch: Das Zielmarkt ist in erster Linie DACH. (WELT folgt ;-)
    
3. Mehrere Projekte können gleichzeitig gestartet werden, je nach Verfügbarkeit der Projektmitarbeiter: Ein Projekt startet so bald es voll besetzt ist.
    
4. Die Organisation ist "sui generis". Die Idee zu konkretisieren hat mir einige Arbeit abverlangt. Beschreibung folgt!

 


Ja... einiges soll noch kommen, man darf wirklich gespannt sein, denn so etwas... gab es, meines Wissens nach, nicht wirklich!




Also dann!!

Bis bald:-)