Data Convolution
Warum ich optimistisch über den weiteren Fortschritt von Künstlicher Intelligenz bin
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte gemacht. Besonders Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder ähnliche Modelle haben ein beeindruckendes Niveau erreicht. Doch so gut, wie sie jetzt schon sind – das Beste kommt erst noch. In diesem Blogpost möchte ich erklären, warum ich überzeugt bin, dass die Entwicklung von KI in Zukunft noch rasanter voranschreiten wird.
Warum KI weiter besser wird
Im Kern basiert moderne KI auf neuronalen Netzen, und diese haben eine bemerkenswerte Eigenschaft: Sie werden besser, je mehr Daten und Rechenleistung zur Verfügung stehen. Bislang gibt es keine Anzeichen dafür, dass wir hier ein Plateau erreichen. Tatsächlich sind große Unternehmen wie Google, Microsoft und andere nicht ohne Grund bereit, Milliarden in den Ausbau ihrer Datenzentren zu investieren. Es ist diese skalierende Natur von neuronalen Netzen, die solche Investitionen rechtfertigt – und meine optimistische Haltung stützt.
Drei zentrale Trends treiben diese Entwicklung maßgeblich voran:
Trend 1: Das exponentielle Wachstum der Daten
Wir leben in einer Welt, in der die Datenmenge exponentiell wächst. Dank sozialer Medien, des Internets der Dinge (IoT) und immer vernetzterer Geräte stehen KI-Systemen immer mehr Daten zur Verfügung.
Mehr Daten bedeuten mehr Lernmaterial für neuronale Netze. Besonders Large Language Models profitieren von dieser Flut an Informationen, da sie dadurch immer besser darin werden, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Und dieser Trend wird sich in absehbarer Zeit nicht verlangsamen – ganz im Gegenteil.
Trend 2: Immer leistungsfähigere GPUs
Das Training von KI-Modellen erfordert immense Rechenleistung, und hier kommen GPUs (Graphics Processing Units) ins Spiel. Ursprünglich für Gamer entwickelt, haben sich GPUs als ideal für das Training neuronaler Netze erwiesen.
Das beeindruckende an der Entwicklung der GPUs ist, dass sie ebenfalls einem exponentiellen Wachstum folgen, das an das berühmte Moore’s Law erinnert: Etwa alle 18 Monate verdoppelt sich die Anzahl der Transistoren pro Flächeneinheit.
Interessanterweise haben wir diese Fortschritte teilweise den Gamern zu verdanken. Ihre Nachfrage nach immer leistungsstärkeren Grafikkarten hat die Entwicklung dieser Hardware massiv vorangetrieben – ein Glücksfall für die KI-Forschung.
Trend 3: Algorithmische Durchbrüche
Neben der Hardware und den Daten ist auch die Software ein entscheidender Faktor. Algorithmen werden stetig weiterentwickelt, und in den letzten Jahren gab es hier einige bahnbrechende Fortschritte.
Ein herausragendes Beispiel ist die Transformer-Architektur, die 2017 eingeführt wurde. Sie bildet bis heute das Fundament moderner Large Language Models und hat die Leistungsfähigkeit von KI auf ein neues Level gehoben.
Darüber hinaus werden ständig neue Optimierungen und Verfahren entwickelt, die KI-Modelle schneller, effizienter und leistungsfähiger machen. Auch hier zeigt ein Blick auf die Forschung ein exponentielles Wachstum des Interesses und der Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Fazit: Drei Trends, eine Richtung
Was mich so optimistisch stimmt, ist die Tatsache, dass alle drei beschriebenen Trends – das Datenwachstum, die Leistungssteigerung bei GPUs und die algorithmischen Fortschritte – nicht nur stark wachsen, sondern teilweise sogar exponentiell zunehmen.
In Kombination mit der grundlegenden Eigenschaft von neuronalen Netzen, besser zu werden, je mehr Ressourcen ihnen zur Verfügung stehen, entsteht eine nahezu perfekte Voraussetzung für die fortschreitende Entwicklung von KI.
Die nächsten Jahre werden zeigen, wie weit wir diese Technologie noch treiben können. Aber eines ist sicher: Wir stehen erst am Anfang einer Revolution, die unsere Welt auf eine Weise verändern wird, die wir uns heute vielleicht noch nicht vollständig vorstellen können. Und genau das macht es so aufregend!