Li Fei-Feis Memoiren „Die Welt, die ich sehe“ habe ich vor Kurzem als Hörbuch zu Ende gehört. Hier ein paar Gedanken dazu.
Zunächst haben mich drei Stichworte angesprochen: Einwanderung, KI und asiatische Herkunft. Was mir wirklich im Gedächtnis geblieben ist, war jedoch ein viertes Wort: Neugier.
Das Buch erzählt zwei Geschichten parallel. Die eine handelt von ihrer persönlichen Entwicklung: geboren in Peking, aufgewachsen in Chengdu, mit fünfzehn in die USA ausgewandert. Sie jobbte, um ihrer Familie beim Abbezahlen der Schulden zu helfen, und suchte sich in einem völlig fremden Bildungssystem ihren Weg. Schließlich studierte sie Physik in Princeton, promovierte am Caltech und leitete später das KI-Labor in Stanford. Die andere Geschichte zeichnet nach, wie Maschinen wissenschaftlich gesehen lernten, die Welt zu „sehen“. Im Mittelpunkt steht ImageNet – ein öffentlicher Datensatz, in dem zig Millionen Bilder annotiert und kategorisiert wurden, sodass sich verschiedene Algorithmen fair miteinander vergleichen ließen.
Ein Detail aus der Geschichte von ImageNet ist mir besonders im Gedächtnis geblieben: Während sich damals viele auf immer bessere Algorithmen konzentrierten, setzte Li Fei-Feis Team vor allem auf Umfang und Vielfalt der Daten. Dieser Ansatz wirkte anfangs umständlich und nicht gerade „intelligent“. Doch was geschah dann? Als große Datenmengen, GPUs und tiefe neuronale Netze zusammenkamen, machte das Computer Vision einen echten Sprung nach vorn.
Das hat meine Vorstellung davon verändert, was ein „technologischer Durchbruch“ ist. Je enger die Trainingsdaten gefasst sind, desto besser kann ein Modell nur in einer engen Welt werden. Der Wert vielfältiger Eingaben liegt darin, dass sie einen immer wieder dazu zwingen, zu unterscheiden: Was gehört zum Objekt selbst, und was ist nur der Hintergrund, an den man sich gewöhnt hat?
Dieser Gedanke hat auch meine Planung fürs Vokabellernen beeinflusst. In meinem Vokabelheft stehen inzwischen fast achthundert Wörter … Darüber erzähle ich ausführlicher im Podcast.
Diese Folge ist für alle, die sich für die Geschichte der KI interessieren oder gerade dieses Buch lesen. Den Link findet ihr unten 👇
https://redcircle.com/shows/936a3212-92e5-41c7-b6f9-39e3596adeb8/episodes/6d6ed2ed-7068-47c7-a7b5-84c34cb6a5f8
Zunächst haben mich drei Stichworte angesprochen: Einwanderung, KI und asiatische Herkunft. Was mir wirklich im Gedächtnis geblieben ist, war jedoch ein viertes Wort: Neugier.
Das Buch erzählt zwei Geschichten parallel. Die eine handelt von ihrer persönlichen Entwicklung: geboren in Peking, aufgewachsen in Chengdu, mit fünfzehn in die USA ausgewandert. Sie jobbte, um ihrer Familie beim Abbezahlen der Schulden zu helfen, und suchte sich in einem völlig fremden Bildungssystem ihren Weg. Schließlich studierte sie Physik in Princeton, promovierte am Caltech und leitete später das KI-Labor in Stanford. Die andere Geschichte zeichnet nach, wie Maschinen wissenschaftlich gesehen lernten, die Welt zu „sehen“. Im Mittelpunkt steht ImageNet – ein öffentlicher Datensatz, in dem zig Millionen Bilder annotiert und kategorisiert wurden, sodass sich verschiedene Algorithmen fair miteinander vergleichen ließen.
Ein Detail aus der Geschichte von ImageNet ist mir besonders im Gedächtnis geblieben: Während sich damals viele auf immer bessere Algorithmen konzentrierten, setzte Li Fei-Feis Team vor allem auf Umfang und Vielfalt der Daten. Dieser Ansatz wirkte anfangs umständlich und nicht gerade „intelligent“. Doch was geschah dann? Als große Datenmengen, GPUs und tiefe neuronale Netze zusammenkamen, machte das Computer Vision einen echten Sprung nach vorn.
Das hat meine Vorstellung davon verändert, was ein „technologischer Durchbruch“ ist. Je enger die Trainingsdaten gefasst sind, desto besser kann ein Modell nur in einer engen Welt werden. Der Wert vielfältiger Eingaben liegt darin, dass sie einen immer wieder dazu zwingen, zu unterscheiden: Was gehört zum Objekt selbst, und was ist nur der Hintergrund, an den man sich gewöhnt hat?
Dieser Gedanke hat auch meine Planung fürs Vokabellernen beeinflusst. In meinem Vokabelheft stehen inzwischen fast achthundert Wörter … Darüber erzähle ich ausführlicher im Podcast.
Diese Folge ist für alle, die sich für die Geschichte der KI interessieren oder gerade dieses Buch lesen. Den Link findet ihr unten 👇
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