Die KI der Zukunft soll nicht nur Inhalte generieren, sondern auch lernen, den realen Raum zu verstehen.
Karten, Roboter, autonomes Fahren, AR-Geräte – all diese Anwendungen sind auf dieselbe Art von Daten angewiesen: Daten aus der realen Welt, die laufend aktualisiert werden, genau genug sind und sich konkreten Orten zuordnen lassen.
Das Problem: Solche Daten sind nicht so leicht zu bekommen wie Texte. An vielen Orten werden die Daten nur sehr langsam aktualisiert, und öffentlich zugängliche Informationen sind oft unvollständig. Ein Modell weiß zwar, „was ein Einkaufszentrum ist“, aber vielleicht nicht, welcher Eingang eines bestimmten Einkaufszentrums heute wegen Bauarbeiten gesperrt ist, welcher Durchgang geschlossen wurde oder ob sich die Umgebung verändert hat.
Genau das ist der Aspekt von Vangrid, der mich interessiert.
Wenn Informationen zu bestimmten Orten per Smartphone erfasst und die Datenquellen dokumentiert werden, kann jeder Mensch Teil eines Datennetzwerks werden. Statt dass wenige Institutionen alle Orte einmalig erfassen, kann die reale Umgebung fortlaufend ergänzt und aktualisiert werden.
So sind Daten nicht länger bloß starre Momentaufnahmen, sondern bilden die Wirklichkeit besser ab. Für räumliche Modelle, Roboter und KI, die Orte verstehen muss, können solche Daten wertvoller sein als eine veraltete Karte.
Natürlich sind auch die Qualität der Erfassung, der Schutz der Privatsphäre und die Überprüfung der Daten entscheidend. Ein wirklich nützliches Netzwerk zeichnet sich nicht dadurch aus, dass es möglichst viele Daten sammelt, sondern dadurch, dass nachvollziehbar ist, woher die Daten stammen, wann sie erfasst wurden und ob sie tatsächlich verwendbar sind.
Damit KI Teil unseres Alltags werden kann, reichen größere Modelle allein nicht aus. Sie braucht auch eine Möglichkeit, die reale Welt kontinuierlich kennenzulernen.
Genau daran arbeitet Vangrid: konkrete Orte in Daten zu verwandeln, die KI verstehen, überprüfen und nutzen kann. In welchem Bereich wird sich dieser Ansatz deiner Meinung nach zuerst durchsetzen?
@vangrid_io
Karten, Roboter, autonomes Fahren, AR-Geräte – all diese Anwendungen sind auf dieselbe Art von Daten angewiesen: Daten aus der realen Welt, die laufend aktualisiert werden, genau genug sind und sich konkreten Orten zuordnen lassen.
Das Problem: Solche Daten sind nicht so leicht zu bekommen wie Texte. An vielen Orten werden die Daten nur sehr langsam aktualisiert, und öffentlich zugängliche Informationen sind oft unvollständig. Ein Modell weiß zwar, „was ein Einkaufszentrum ist“, aber vielleicht nicht, welcher Eingang eines bestimmten Einkaufszentrums heute wegen Bauarbeiten gesperrt ist, welcher Durchgang geschlossen wurde oder ob sich die Umgebung verändert hat.
Genau das ist der Aspekt von Vangrid, der mich interessiert.
Wenn Informationen zu bestimmten Orten per Smartphone erfasst und die Datenquellen dokumentiert werden, kann jeder Mensch Teil eines Datennetzwerks werden. Statt dass wenige Institutionen alle Orte einmalig erfassen, kann die reale Umgebung fortlaufend ergänzt und aktualisiert werden.
So sind Daten nicht länger bloß starre Momentaufnahmen, sondern bilden die Wirklichkeit besser ab. Für räumliche Modelle, Roboter und KI, die Orte verstehen muss, können solche Daten wertvoller sein als eine veraltete Karte.
Natürlich sind auch die Qualität der Erfassung, der Schutz der Privatsphäre und die Überprüfung der Daten entscheidend. Ein wirklich nützliches Netzwerk zeichnet sich nicht dadurch aus, dass es möglichst viele Daten sammelt, sondern dadurch, dass nachvollziehbar ist, woher die Daten stammen, wann sie erfasst wurden und ob sie tatsächlich verwendbar sind.
Damit KI Teil unseres Alltags werden kann, reichen größere Modelle allein nicht aus. Sie braucht auch eine Möglichkeit, die reale Welt kontinuierlich kennenzulernen.
Genau daran arbeitet Vangrid: konkrete Orte in Daten zu verwandeln, die KI verstehen, überprüfen und nutzen kann. In welchem Bereich wird sich dieser Ansatz deiner Meinung nach zuerst durchsetzen?
@vangrid_io