Wie präzise kann ein KI-Chatbot bei der Diagnose von #Glaukom und #Netzhauterkrankungen wirklich sein?
In einer Studie traten #Sprachmodelle gegen erfahrene Augenärzte an – mit überraschenden Ergebnissen. Besonders junge #Fachärzte könnten von dieser Technologie profitieren.
#Medizin #Ophthalmologie #Augenheilkunde #Science #KINutzen #Retröt
RT @FlorianGallwitz: Ein LLM, das ausschließlich auf Text aus der Zeit vor 1931 trainiert wurde. Man kann es hier ausprobieren: https://talkie-lm.com/chat
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#HistorischeDaten #KI #LLM #MaschinellesLernen #Sprachmodelle #arint_info
Ein Forschungsteam der #Binghamton University entwickelt einen sprechenden #Roboterhund als Assistenz für blinde Menschen.
Das System nutzt große #Sprachmodelle, versteht gesprochene Befehle und beschreibt Routen sowie Hindernisse in Echtzeit. Funktionen wie „Plan Verbalization“ und „Scene Verbalization“ stärken das situative Bewusstsein. Erste Tests mit Probanden zeigen positives Feedback. Weitere Studien und Praxistests sind geplant.
https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-roboter-blindenhund-mit-stimme-2604-207476.html
Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:
"KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.
Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.
Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.
Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.
In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.
Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?
#Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat
Richard S. Sutton, einer der Mitbegründer des Reinforcement Learning und seit Jahrzehnten eine zentrale Figur der KI-Forschung, stellt in seinem YouTube-Vortrag „The Future of AI“ eine unbequeme These auf: So beeindruckend heutige KI-Systeme auch wirken – wissenschaftlich stehen wir seiner Ansicht nach noch am Anfang. #KünstlicheIntelligenz #LernenausErfahrung #ReinforcementLearning #RichardSutton #Sprachmodelle
Große Sprachmodelle als staatliche Statussymbole
„Je eifriger Regierungen sich für KI einsetzen, desto mehr werden Entwicklung und Kontrolle großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zu Staatsangelegenheiten. Zahlreiche europäische Länder investieren massiv in sogenannte ’Sprachressourcen’, u…...
https://radiocorax.de/grosse-sprachmodelle-als-staatliche-statussymbole/
Wieso geben #Sprachmodelle oft selbstbewusst falsche Antworten?
Beim Grund fasst man sich an die Stirn. Werden wir eines Tages Modelle haben, die zur Abwechslung mal „Ich weiß es nicht“ sagen? Eine Studie zeigt, woran man arbeiten müsste, damit #Sprachmodelle besser antworten.
https://tino-eberl.de/ki-news/lassen-sich-halluzinationen-bei-sprachmodellen-vermeiden/
#KI #Sprachmodelle #Halluzinationen #LLM #KITransparenz #KünstlicheIntelligenz #KINews
Hach, jetzt ein Schläfchen! :) Davon profitieren nicht nur Menschen. Mechanismen, die vom biologischen Schlaf inspiriert sind, könnten auch die Performance von großen Sprachmodellen und von Robotern deutlich verbessern, schreibt mein Kollege.
Ergebnisse aus der Hirnforschung zeigen, wie wichtig selbst kurze Schlafphasen für das Gehirn sind. Aber das gilt nicht nur für Menschen. Auch künstliche Intelligenz profitiert von Schlaf. Wir erklären, wie das geht.
Tino Eberl
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