Technik

Meta hat einen Durchbruch erzielt, der den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutionieren könnte. Das Unternehmen hat eine Reihe neuer KI-Modelle aus seiner Forschungsabteilung veröffentlicht.

Zu den Modellen gehört ein „Self-Taught Evaluator“, der die gleiche „chain of thought“-Technik wie die o1-Modelle von OpenAI verwendet, um andere KI-Reaktionen präzise zu bewerten.

Durch die systematische Zerlegung von Aufgaben liefert der Evaluator genauere Beurteilungen, was zu einer höheren Modellzuverlässigkeit und zu erheblichen Verbesserungen der KI-Leistung in verschiedenen Anwendungen führen kann.

Wie ein Self-Taught Evaluator funktioniert

Die ausschließliche Verwendung von KI-generierten Daten zum Trainieren des Evaluator-Modells stellt eine deutliche Abkehr von herkömmlichen Methoden dar, da die Forscher von Meta so die menschliche Beteiligung in einem frühen Stadium des Entwicklungsprozesses umgehen können.

Dieser Durchbruch hat die Tür für die Schaffung einer sich selbst verwaltenden digitalen Intelligenz geöffnet, die in der Lage ist, unabhängig zu lernen und sich selbst zu verbessern.

Die Fähigkeit von KI-Systemen, sich gegenseitig zuverlässig zu bewerten, bietet einen wertvollen Einblick in eine Zukunft, in der digitale Assistenten Aufgaben unabhängig und ohne menschliche Aufsicht oder Intervention ausführen können.

Wir hoffen, dass die KI in dem Maße, in dem sie immer übermenschlicher wird, auch immer besser darin wird, ihre Arbeit zu überprüfen, so dass sie tatsächlich besser ist als der durchschnittliche Mensch.

Jason Weston

Viele Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gehen davon aus, dass hochentwickelte Agenten entstehen werden, die durch Selbsteinschätzung und kontinuierliche Verbesserung eine außergewöhnliche Genauigkeit erreichen können.

„Wir bewegen uns auf eine Ära immer fortschrittlicherer künstlicher Intelligenz zu. Unser Ziel ist es, autonome Agenten zu schaffen, die durch ihre Fähigkeit, ihre eigene Arbeit zu überprüfen und zu verfeinern, die menschlichen Genauigkeitsstandards nicht nur erreichen, sondern möglicherweise sogar übertreffen können“, erklärt der Forscher Jason Weston.

Was kommt als Nächstes für autonome KI-Agenten?

Während Unternehmen wie Google und Anthropic ähnliche Konzepte mit Hilfe von RLAIF-Alternativen (Reinforcement Learning from Human Feedback) erforscht haben, machen sie ihre Modelle in der Regel nicht öffentlich zugänglich, um sie zu überprüfen oder zu replizieren.

#Facebook owner Meta said on Friday it was releasing a batch of new AI models from its research division, including a "Self-Taught Evaluator" that may offer a path toward less human involvement in the AI development process.https://t.co/YBNUgc5hpw

— The Hindu (@the_hindu) October 19, 2024

Meta hat seinen Self-Taught Evaluator und andere fortschrittliche KI-Modelle öffentlich zugänglich gemacht, um einen besseren Zugang zu der Technologie zu ermöglichen, die die autonome KI-Innovation vorantreibt, und unterstreicht damit sein Engagement für Transparenz und Zusammenarbeit.

Google arbeitet Berichten zufolge daran, seine generative künstliche Intelligenz Gemini (Gen AI) in Android Auto zu integrieren. Dieser Schritt könnte die Navigation im Auto und die Smartphone-Steuerung erheblich verbessern.

Die Integration von Gen AI würde es den Nutzern ermöglichen, auf fortschrittliche Funktionen wie personalisierte Empfehlungen, natürliche Unterhaltungen und die Bearbeitung komplexer Anfragen zuzugreifen, ohne dabei den Blick von der Straße zu nehmen.

Android Auto May Feature Gemini Live Soon!#Android15 #Pixel9ProXL #Pixel9ProFold pic.twitter.com/JKJxWTZ4Zu

— choqao (@choqao) August 31, 2024

Das Technologieunternehmen hat die generative KI kontinuierlich in verschiedene Plattformen wie Messages, Lookout und Maps integriert. Diese Bemühungen unterstreichen den strategischen Fokus des Unternehmens auf die Nutzung künstlicher Intelligenz, um die Interaktion mit den Nutzern zu verbessern und ein personalisiertes, intuitives Serviceerlebnis zu bieten.

Durch die Integration von Funktionen, die auf maschinellem Lernen basieren, in diese weit verbreiteten Plattformen möchte der Suchmaschinenführer die Art und Weise verändern, wie Nutzer mit Technologie umgehen, und alltägliche Aufgaben nahtloser und effizienter gestalten.

Sparkle-Symbol deutet auf Gen AI-Integration hin

Ein aktuelles Update auf Android Auto v12.8.143544 hat mehrere Codezeilen enthüllt, die auf die Absicht des Tech-Giganten hinweisen, Gemini in die Plattform zu integrieren. Die neueste Version enthält ein funkelndes Symbol, das gemeinhin mit künstlicher Intelligenz assoziiert wird und diese Aussicht unterstreicht.

Obwohl das Symbol derzeit keine Farbe hat, was auf die laufende Entwicklung intelligenter Technologiefunktionen hinweist, deutet der Code, der es in verschiedenen Farben leuchten lässt, auf eine zukünftige visuell lebendige Schnittstelle hin.

Potenzielle Einnahmequelle und erweiterte Funktionen

Google könnte eine neue Einnahmequelle erschließen, indem es Nutzern von Android Auto mit dem richtigen Abonnement die Funktionen des Gemini Live Assistant anbietet. Diese Entwicklung würde es den Nutzern ermöglichen, auf erweiterte intelligente Funktionen wie Konversationstechnologie und räumliche Wahrnehmung zuzugreifen und damit möglicherweise ihr Erlebnis im Auto zu revolutionieren.

Android Auto + Gemini Live = pic.twitter.com/Rv6a39ZqEA

— Jigen V. (@v_jigen) August 19, 2024

Der Verweis auf „Kitt“, den intelligenten Assistenten aus der Fernsehserie „Knight Rider“ aus den 1980er Jahren, deutet auf die Absicht des Technologieunternehmens hin, ein ähnliches Maß an konversationeller KI in Android Auto zu integrieren. Ein mögliches Schlüsselwort, „Konversation starten“, könnte Interaktionen mit der in das System eingebetteten Gemini-KI auslösen.

Je weiter die Integration von generativer KI in Android Auto voranschreitet, desto deutlicher wird, dass diese Technologie das Potenzial hat, das Gesamterlebnis im Auto erheblich zu verändern und zu verbessern.

Infineon Technologies hat eine neue Fabrik in Malaysia eröffnet und damit seine Produktionskapazitäten für Leistungshalbleiter aus Siliziumkarbid (SiC) erheblich erweitert. Die Investition von fast 2 Milliarden Euro wird sich in der ersten Phase auf die Produktion von SiC-Leistungshalbleitern konzentrieren und die Galliumnitrid-Epitaxie (GaN) einbeziehen.

Mit diesem Schritt festigt Infineon seine Position als führender Anbieter von Leistungshalbleitern. Das Unternehmen hat bereits Design Wins im Wert von rund 5 Milliarden Euro von sechs OEMs im Automobilsektor erhalten.

„Da die Nachfrage nach Halbleitern ständig steigen wird, ist die Investition in Kulim für unsere Kunden, die sie mit ihren Vorauszahlungen unterstützen, sehr attraktiv. Außerdem erhöht sie die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette für wichtige Komponenten, die für den grünen Wandel benötigt werden“, sagte Jochen Hanebeck, CEO von Infineon Technologies.

Neue Generationen von Leistungshalbleitern, die auf innovativen Technologien wie Siliziumkarbid basieren, sind eine absolute Voraussetzung für die Dekarbonisierung und den Klimaschutz.

Jochen Hanebeck

Die Erweiterung der Infineon-Fabrik in Malaysia ist Teil einer größeren strategischen Neuausrichtung des Unternehmens, das in den letzten Jahren erhebliche Investitionen in der Region getätigt hat. Die neue Fabrik wird mit 100 % Ökostrom betrieben und nutzt die neuesten Energieeffizienzmaßnahmen, um das Ziel des Unternehmens zu unterstützen, klimaneutral zu werden.

Um die Emissionen zu reduzieren, will Infineon ein hochmodernes Abgasreinigungssystem einführen und umweltfreundliche Kühlmittel verwenden, die eine hohe Effizienz und ein geringes Treibhauspotenzial aufweisen.

Es wird erwartet, dass die Entwicklung bis zu 4.000 Arbeitsplätze schaffen wird. Das Unternehmen hat bereits erste Zusagen von Kunden in Höhe von rund 1 Milliarde Euro für die weitere Verbesserung der Fabrik erhalten.

Massenproduktion von SiC-Wafern

Das Wachstum des SiC-Marktes wird durch die steigende Nachfrage nach Elektrofahrzeugen und erneuerbaren Energiesystemen angetrieben, die effizientere und zuverlässigere Leistungshalbleiter erfordern.

Onsemi, ein weiterer großer SiC-Hersteller, hat angekündigt, noch in diesem Jahr die Massenproduktion von 8-Zoll-Siliziumkarbid-Wafern aufzunehmen und im Jahr 2025 in Produktion zu gehen. Die Mittel werden für die Weiterentwicklung der vertikal integrierten Siliziumkarbidproduktion in der derzeitigen tschechischen Anlage verwendet. Diese Investition gilt als eine der bedeutendsten in der Geschichte des tschechischen Privatsektors.

Da die Nachfrage nach sauberen, energieeffizienten Leistungshalbleitern weiter steigt, sind Unternehmen wie Infineon und onsemi gut positioniert, um von dieser Wachstumschance zu profitieren.

Die Weltorganisation für geistiges Eigentum (WIPO) hat aufgedeckt, dass China bei den Patentanmeldungen für generative KI-Technologie weltweit führend ist. Mit über 38.000 Anmeldungen zwischen 2014 und 2023 hat China die Vereinigten Staaten, die im gleichen Zeitraum fast 6.300 Anmeldungen einreichten, deutlich überholt.

Der Bericht der UN-Agentur ist der erste seiner Art, der sich speziell auf generative KI-Patente konzentriert und Einblicke in die sich schnell entwickelnde Technologie bietet.

Sehen wir uns an, wie sich die Daten und die Entwicklungen im Laufe der Zeit entwickeln

Daren Tang

Erkundung von Anwendungen in verschiedenen Branchen

Die generative KI, die es Nutzern ermöglicht, mit Hilfe von Tools wie ChatGPT und Ernie von Chinas Baidu Texte, Bilder, Musik und mehr zu erstellen, hat seit 2022 ein explosives Wachstum erlebt. Die Technologie findet in verschiedenen Sektoren Anwendung, z. B. in den Bereichen Biowissenschaften, Fertigung, Transport, Sicherheit und Telekommunikation.

Mehr als ein Viertel dieser Patentanträge wurden allein im letzten Jahr eingereicht, was das wachsende Interesse an diesem Bereich verdeutlicht.

Laut WIPO-Generaldirektor Daren Tang „hofft die WIPO, euch allen ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, wo diese sich schnell entwickelnde Technologie entwickelt wird und wohin sie sich entwickelt.“

Zwischen 2014 und dem Ende des Jahrzehnts war China mit über 38.200 generativen KI-Erfindungen führend und übertraf damit die USA mit 6.300 Erfindungen. Es folgten Südkorea mit 4.155, Japan mit über 3.400 und Indien mit 1.350.

Dieser technologische Fortschritt hat in verschiedenen Sektoren eine große Bedeutung erlangt. Kritiker haben jedoch Bedenken geäußert, dass generative KI möglicherweise Arbeitnehmer in bestimmten Berufszweigen verdrängt oder von Menschen erstellte Inhalte verwendet werden, ohne dass deren Schöpfer eine angemessene Vergütung erhalten.

Obwohl die USA und China oft als Konkurrenten bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz angesehen werden, sind US-amerikanische Technologieunternehmen derzeit weltweit führend bei der Entwicklung modernster KI-Systeme.

WIPO-Beamte sind sich bewusst, dass die Quantität der generativen KI-Patente, wie bei anderen Patentanmeldungen auch, nicht automatisch auf ihre Qualität oder ihre potenzielle Marktwirkung schließen lässt. Die Bewertung ihres wahren Werts und ihres transformativen Potenzials für die Gesellschaft bleibt eine komplexe Aufgabe, insbesondere angesichts des frühen Stadiums der Entwicklung dieser Technologie.

Die Forscher Daniel Gehrig und Davide Scaramuzza von der Universität Zürich haben eine neue Methode zur Verbesserung der Fußgängererkennung in autonomen Autos entwickelt. Durch die Verwendung eines speziellen Kameratyps, der sogenannten Event-Kamera, und die Kombination mit KI haben sie ein System entwickelt, das besser funktioniert als die derzeitigen Systeme.

Diesen älteren Systemen entgehen wichtige Details, weil sie nur 30-50 Bilder pro Sekunde aufnehmen. Im Jahr 2022 erreichte die Zahl der bei Verkehrsunfällen getöteten Menschen in den USA ein 41-Jahres-Hoch, was deutlich macht, dass eine bessere Erkennungstechnologie erforderlich ist.

Herkömmliche Systeme verwenden künstliche neuronale Netze, um Objekte wie Fußgänger, Fahrräder und Autos in statischen Bildern zu erkennen. Aber wenn in den 20-30 Millisekunden zwischen den Bildern etwas passiert, könnte das System es übersehen. Eine Erhöhung der Bildrate könnte Abhilfe schaffen, würde aber mehr Datenverarbeitung und Rechenleistung erfordern.

Fortschrittliches Hybridkamerasystem innoviert

Ereigniskameras bieten einen anderen Ansatz, indem sie immer dann aufzeichnen, wenn sich etwas bewegt, so dass es keine blinden Flecken zwischen den Bildern gibt. Diese Spezialkameras arbeiten wie unsere Augen und erfassen kontinuierlich die Veränderungen in ihrer Umgebung. Obwohl sie viele Vorteile haben, haben sie Probleme mit sich langsam bewegenden Objekten und der Umwandlung ihrer Daten für das KI-Training.

Der Ansatz von Gehrig und Scaramuzza kombiniert das Beste aus beiden Welten. Sie verwenden eine Standardkamera, die 20 Bilder pro Sekunde aufnimmt, zusammen mit einem neuronalen Faltungsnetzwerk, um Objekte zu erkennen.

Gleichzeitig verarbeiten sie die Daten der Ereigniskamera mit einem fortschrittlichen neuronalen Netzwerk, das 3D-Daten im Laufe der Zeit analysieren kann. Dieses System hilft der Ereigniskamera bei der Vorhersage von Erkennungen und verbessert die Leistung der Standardkamera, ohne dass eine höhere Bildrate erforderlich ist.

Das Ergebnis ist ein Erkennungssystem, das so schnell wie eine Kamera mit 5.000 Bildern pro Sekunde arbeitet, aber nur die Datenmenge einer Kamera mit 50 Bildern pro Sekunde benötigt. Dies ist wichtig, um Objekte wie Autos und Fußgänger zu erkennen, die von normalen Kameras übersehen werden könnten, was das Fahren bei hoher Geschwindigkeit sicherer macht.

Die Forscher glauben, dass ihr System noch besser werden kann, indem sie LiDAR-Sensoren hinzufügen, die häufig in selbstfahrenden Autos verwendet werden, um die Erkennungsgenauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. Diese Verbesserung ist ein großer Schritt auf dem Weg, die Straßen für Fahrer und Fußgänger sicherer zu machen, und könnte dazu beitragen, die hohe Zahl der Autounfälle zu senken.

Eine parteiübergreifende Gruppe von vierzehn Senatoren hat Bedenken hinsichtlich der Einführung der Gesichtserkennungstechnologie durch die Transportation Security Administration (TSA) bei Flughafenkontrollen geäußert. In einem Brief forderten sie die Senatsführer auf, die Verwendung dieser Technologie durch die TSA in der bevorstehenden Gesetzesvorlage zur Wiedererhöhung der Federal Aviation Administration (FAA) einzuschränken.

Die Senatoren, angeführt von Jeff Merkley (D-Ore.), John Kennedy (R-La.) und Roger Marshall (R-Kan.), wollen eine Kontrolle durch den Kongress einführen, um Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der bürgerlichen Freiheiten auszuräumen.

„Diese Technologie stellt eine erhebliche Bedrohung für unsere Privatsphäre und bürgerlichen Freiheiten dar und der Kongress sollte die Entwicklung und den Einsatz von Gesichtserkennungsinstrumenten durch die TSA verbieten, bis eine strenge Kontrolle durch den Kongress erfolgt“, schreiben sie.

Derzeit wird die Gesichtserkennungstechnologie an 84 Flughäfen im ganzen Land erprobt, wobei eine Ausweitung auf etwa 430 von der TSA kontrollierte Orte geplant ist. Die Neugenehmigung der FAA ist ein wichtiger Gesetzesentwurf in dieser Kongresssitzung, da sie die Luftfahrtindustrie reguliert und den amerikanischen Luftraum verwaltet.

Wie die Gesichtserkennung funktioniert

Die TSA untersteht dem Homeland Security Department und hat an ausgewählten Flughäfen Gesichtserkennungstechnologie getestet, um die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

Reisende weisen sich aus, indem sie das Foto ihres Führerscheins oder Reisepasses in ein Lesegerät einführen oder gegen ein Kartenlesegerät halten. Anschließend blicken sie einige Sekunden lang in eine Kamera, während das System ihr Bild erfasst und mit den Ausweisdaten vergleicht, um die Echtheit sicherzustellen.

Die Behörde behauptet, dass die Technologie die Genauigkeit der Identitätsprüfung erhöht, ohne dass es zu Verzögerungen für die Passagiere an den Kontrollstellen kommt.

Die Passagiere können sich gegen die Gesichtserkennung entscheiden, obwohl TSA-Administrator David Pekoske letztes Jahr erklärte, dass die Biometrie aufgrund ihrer erhöhten Effizienz zur Pflicht werden könnte.

Kritiker haben Bedenken hinsichtlich der Methoden der Datenerfassung, des möglichen unbefugten Zugriffs auf die Daten und der Risiken für die Cybersicherheit geäußert. Datenschützer sind besonders besorgt über mögliche Verzerrungen in den Algorithmen der Gesichtserkennung und über die unzureichende Transparenz für die Passagiere hinsichtlich der Opt-Out-Optionen.

Die TSA behauptet, dass diese Technologie die Effektivität der Sicherheit, die Effizienz und das Gesamterlebnis der Passagiere erheblich verbessert. In der Zwischenzeit würde die von den Senatoren vorgeschlagene Änderung des FAA-Gesetzes eine Plattform für eine weitere Debatte und eine mögliche Lösung dieser Bedenken bieten.