ich_iel

Sie haben auch geholfen unser Verständnis bei der Krebsdiagnose zu verbessern, weil sie beispielsweise das Zellumfeld mit betrachtet haben, was Menschen bisweilen nicht getan haben.

Hast du da irgendeine Quelle? Weil das Neoplasien, das Milieu in ihrer Umgebung mitbeeinflussen ist jetzt auch keine revolutionär neue Erkenntnisse.

Aber damit habe ich auch kein Problem, solange man weiter daran forscht auch die Zusammenhänge zu verstehen. Was ich nicht möchte, ist dass wir irgendwann eine Blackbox haben, die sagt "Krebs"/"Nicht Krebs", aber wir wissen nicht warum, und können das auch nicht mehr ohne KI nachvollziehen.

Und davor habe ich ehrlich gesagt auch ein bisschen Sorge.

Was das "schlampige" Arbeiten angeht, liegt das denke ich auch einfach an den beschissenen Arbeitsbedingungen in Deutschland. Aber ich weiß auch nicht was du konkret mit "schlampigen Arbeiten" meinst.

Meinen praktischen Pflichtteil des Studiums im letzten habe ich in Deutschland, Schweiz und Österreich absolviert, nirgendwo war die Arbeitsbelastung und auch der Kostendruck im Krankenhaus auch nur ansatzweise so hoch wie in Deutschland. Willentlich schlampig, sind da eher die wenigsten.Gibt ja den bekannten Spruch: „Schnell, günstig oder gut. Suche dir zwei aus"

Von der universitären Ausbildung her, hatte ich das Gefühl dass diese in Deutschland verglichen mit den anderen Studenten in der Schweiz und Österreich eigentlich in Deutschland ziemlich gut ist. (Wobei ich auch an einer ziemlich "guten" Uni in Deutschland studiert habe)

Naja, wenn man den Artikel im NEJM liest (wobei der ja auch ziemlich kurz und arm an Details ist), dann klingt das ziemlich nach klassischer Forschungsarbeit. Dass die AI dann vorhersagt, dass ein Anti-TNF-Antikörper wie Adalimumab bei einem Patienten gut funktionieren könnte, dessen Entzündung maßgeblich durch TNF getrieben wird, finde ich jetzt erstmal nicht so revolutionär. Auf die Idee wären sie vermutlich auch ohne gekommen.

(Link zur Originalquelle: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMc2412494)

(Wenn jemand den Volltext haben möchte, aber keinen Zugriff hat, gerne PN)

Vervollständige den folgenden Satz:

Schatz, wann kommst du nach ___?

Bist du jetzt auch kaum intelligent, weil du deine Antwort auf Basis von impliziten Wahrscheinlichkeitsberechnungen gemacht hast?

Pareidolie ist auch ein schönes Beispiel, bei dem wir Annahmen aufgrund von Ähnlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten treffen. Sind wir deswegen nicht intelligent?

Was ist Intelligenz überhaupt?

Wenn ChatGPT deine Hausaufgaben besser lösen kann als du, wer ist dann intelligenter?

Etc..

Letztenendes basieren die meisten populären KI-Anwendungen auf künstlichen neuronalen Netzen, die ein vereinfachtes Modell von biologischen Neuronen darstellen. Menschliche Gehirne sind so gesehen auch nichts weiter als Wahrscheinlichkeitsmaschinen.
Klar, es sind vereinfachte Modelle. Diverse Aspekte, die es im biologischen Vorbild gibt, fehlen noch. Aber das, was man bisher schon dadurch erreichen kann ist ziemlich krass und weist bei genauerer Betrachtung immer wieder Ähnlichkeiten zur Arbeitsweise (menschlicher) biologischer Gehirne auf. Siehe zum Beispiel der Gabor Filter, von dem viele Neurowissenschaftler, der Meinung sind, dass wir diesen als Teil unseres visuellen Cortex haben (was aber weiterhin untersucht wird). Dieser Filter wurde von einigen Convolutional Neural Networks eigenständig erlernt, was die Überlappung mit biologischen Gehirnen wieder faszinierend aufzeigt.

Das erkennen von mustern und darauf basierende vorhersagen zu machen würde ich als intelligent bezeichnen. Unser Gehirn macht nichts anderes, nur deutlich mehr und effizienter.