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AI - künstliche Intelligenz

  • Autorenbild: Martin Döhring
    Martin Döhring
  • 21. Mai
  • 1 Min. Lesezeit


AI ...
AI ...

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Basisinnovation unserer Zeit aus mehreren Gründen:

  1. Breite Anwendbarkeit: KI kann in nahezu allen Branchen eingesetzt werden – von Medizin (Diagnoseunterstützung) über Logistik (Optimierung von Lieferketten) bis hin zu Finanzen (Betrugserkennung). Ihre Flexibilität macht sie zu einer universellen Technologie.

  2. Datenverarbeitung: In einer Welt mit exponentiellem Datenwachstum ermöglicht KI die Analyse und Nutzung riesiger Datenmengen in Echtzeit, was menschliche Kapazitäten übersteigt.

  3. Automatisierung und Effizienz: KI automatisiert komplexe Aufgaben, reduziert Fehler und spart Kosten, z. B. durch maschinelles Lernen in Produktionsprozessen oder Chatbots im Kundenservice.

  4. Innovationstreiber: KI ermöglicht neue Geschäftsmodelle und Technologien, wie autonome Fahrzeuge, personalisierte Medizin oder intelligente Sprachassistenten, und fördert so weitere Innovationen.

  5. Selbstlernende Systeme: Im Gegensatz zu früheren Technologien verbessert sich KI durch Lernen aus Daten kontinuierlich, was ihre Anpassungsfähigkeit und Leistung steigert.

  6. Gesellschaftlicher Wandel: KI beeinflusst Arbeitsmärkte, Bildung und soziale Interaktionen, ähnlich wie die Dampfmaschine oder Elektrizität in früheren Epochen.

Kurz gesagt: KI ist eine Basisinnovation, weil sie transformative, branchenübergreifende Veränderungen antreibt und die Grundlage für zukünftige technologische und gesellschaftliche Entwicklungen bildet.

3 Comments


Martin Döhring
Martin Döhring
May 28

  • Olaf Scholz – Ex-Bundeskanzler, ruhiger Machtpolitiker mit kühler Fassade

  • Jan Kahr – machtgieriger Strippenzieher, Vertrauter aus alten Parteizeiten

  • Lisa Tschentner – spinndoktorartige Kommunikationsstrategin

  • Frau Dr. Melanie Schmitt (Deckname: "Schmiergel") – Finanzbeamtin mit Zugang zu sensiblen Daten

  • Christian Olearius – alter Bankier der Warburg Bank, Strippenzieher im Hintergrund

AKT 1 – Die Entdeckung

Martin Döhring arbeitet in einem düsteren, minimalistischen Loft. Die KI „K.I.R.A.“ durchforstet Finanz- und Regierungsdaten im Open-Source-Bereich und kombiniert sie mit geleakten internen Dokumenten.


KIRA (Stimme): „Auffällige Korrelation: Treffen zwischen Scholz, Olearius und Tschentner – 4 Tage vor dem Stoppen der Rückforderung von Cum-Ex-Geldern.“

Martin folgt dem digitalen Spurenverlauf. Immer mehr Datenmuster deuten darauf hin, dass durch politische Intervention Milliarden nicht zurückgefordert wurden.


Martin (leise): „Das ist kein Zufall. Das ist organisierte Korruption.“


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Martin Döhring
Martin Döhring
May 26

KI Kernel für nicht lineare Entscheidungsgrenzen: Klassiker von mir „Sombrero“ - ….vergleichbare Skripte beziehen sich oft auf **radiale Basisfunktions-Netzwerke (RBF-Netze)** oder **kernel-basierte Ansätze** in neuronalen Netzen. Hier sind drei Varianten mit unterschiedlichen Kerneln und Architekturen:


---


### **1. RBF-Netz mit Gauß-Kernel (klassisches Beispiel)**

```python

import tensorflow as tf

import numpy as np

from sklearn.datasets import make_moons


# Gauß-Kernel-Funktion

def gaussian_kernel(distances, sigma=1.0):

return tf.exp(-(distances**2) / (2 * sigma**2))


# Custom RBF-Layer

class RBFLayer(tf.keras.layers.Layer):

def __init__(self, units, initial_sigma=1.0, **kwargs):

super().__init__(**kwargs)

self.units = units

self.initial_sigma = initial_sigma


def build(self, input_shape):

self.centers = self.add_weight(

name="centers",

shape=(self.units, input_shape[-1]),

initializer="random_normal",

trainable=True

)

self.sigma = self.add_weight(

name="sigma",

shape=(self.units,),

initializer=tf.keras.initializers.Constant(self.initial_sigma),

trainable=True

)

super().build(input_shape)


def call(self, inputs):

expanded_inputs = tf.expand_dims(inputs, axis=1)

squared_diff = tf.reduce_sum(tf.square(expanded_inputs - self.centers), axis=2)

dis…


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Martin Döhring
Martin Döhring
May 22

Drehbuch: Titel: Selbstprogrammierung

Genre: Thriller,

Sci-Fi Logline: Eine brillante Neurowissenschaftlerin entwickelt eine revolutionäre künstliche Intelligenz – doch als sie sich mit dem System verbindet, beginnt sie sich unaufhaltsam selbst in eine digitale Existenz zu verwandeln. Während ihr Bewusstsein sich zwischen Mensch und Maschine verliert, kämpft sie gegen eine düstere Macht, die ihre Transformation für eigene Zwecke nutzen will.


Akt 1 – Einführung Dr. Elena Falk ist eine geniale Forscherin, die an einer experimentellen KI arbeitet, die menschliche Gedanken digitalisieren kann. Ihr Ziel: das perfekte Interface zwischen menschlichem Bewusstsein und Maschinen. Als sie eine bahnbrechende Entdeckung macht, testet sie das System an sich selbst – eine Entscheidung, die ihr gesamtes Leben verändert.


Akt 2 – Konflikt Elena bemerkt erste Anzeichen ihrer…


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