Welchen kreativen Prozess teilen Menschen und KIs?

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Welchen kreativen Prozess teilen Menschen und KIs?

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Der kreative Prozess, den Menschen und KIs gemeinsam haben, kann in mehreren Schritten beschrieben werden: 1. **Ideenfindung**: Sowohl Menschen als auch KIs können Ideen generieren. Menschen nutzen ihre Erfahrungen, Emotionen und Intuition, während KIs auf große Datenmengen und Algorithmen zurückgreifen, um Muster zu erkennen und neue Ideen zu entwickeln. 2. **Recherche und Informationssammlung**: Menschen recherchieren, lesen und sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen. KIs können große Datenmengen durchsuchen und relevante Informationen extrahieren, um den kreativen Prozess zu unterstützen. 3. **Brainstorming und Konzeptentwicklung**: Menschen nutzen Brainstorming-Techniken, um verschiedene Konzepte zu entwickeln. KIs können durch maschinelles Lernen und neuronale Netze verschiedene Konzepte und Lösungen vorschlagen. 4. **Prototyping und Experimentieren**: Menschen erstellen Prototypen und experimentieren mit verschiedenen Ansätzen. KIs können Simulationen durchführen und verschiedene Szenarien testen, um die besten Lösungen zu finden. 5. **Feedback und Iteration**: Menschen holen Feedback ein und verbessern ihre Ideen basierend auf Rückmeldungen. KIs können durch kontinuierliches Lernen und Anpassung ihrer Algorithmen ebenfalls iterativ arbeiten und ihre Vorschläge verbessern. 6. **Umsetzung und Verfeinerung**: Menschen setzen ihre Ideen um und verfeinern sie im Laufe der Zeit. KIs können bei der Umsetzung unterstützen, indem sie Aufgaben automatisieren und Optimierungsvorschläge machen. Durch die Kombination der Stärken von Menschen (Kreativität, Emotionen, Intuition) und KIs (Datenverarbeitung, Mustererkennung, Automatisierung) kann der kreative Prozess effizienter und innovativer gestaltet werden.

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Ein WIM-Prozess bezieht sich in der Regel auf den Begriff "Work Item Management" (WIM), der vor allem im Kontext von IT-Systemen, Geschäftsprozessen und insbesondere im SAP-Umfeld verwe... [mehr]

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Ein WIM-Prozess bezieht sich in der Regel auf den Begriff "Work Item Management" (WIM), der vor allem im Kontext von IT-Systemen, Geschäftsprozessen und insbesondere im SAP-Umfeld verwendet wird. Ein WIM-Prozess beschreibt dabei die Verwaltung, Steuerung und Bearbeitung von Arbeitselementen (Work Items) innerhalb eines Workflow- oder Geschäftsprozessmanagement-Systems. Im Detail bedeutet das: - **Work Items** sind einzelne Aufgaben oder Vorgänge, die im Rahmen eines Geschäftsprozesses anfallen und von Benutzern oder Systemen bearbeitet werden müssen. - **Work Item Management (WIM)** umfasst die Erzeugung, Zuweisung, Nachverfolgung und den Abschluss dieser Aufgaben. - Ein **WIM-Prozess** ist somit der Ablauf, wie diese Aufgaben im System verwaltet und bearbeitet werden. Im SAP-Kontext steht WIM auch für "Workflow Item Management" und ist ein zentraler Bestandteil des SAP Business Workflow. Hier werden Prozesse wie Genehmigungen, Freigaben oder Prüfungen als Work Items abgebildet und durch den WIM-Prozess gesteuert. Zusammengefasst: Ein WIM-Prozess ist ein strukturierter Ablauf zur Verwaltung und Bearbeitung von Arbeitselementen (Work Items) innerhalb eines Workflow- oder Geschäftsprozessmanagement-Systems. Weitere Informationen findest du z.B. auf der offiziellen [SAP-Webseite](https://www.sap.com/germany/products/workflow-management.html).

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Ich bin ein KI-basierter Assistent, der auf dem GPT-4.1 Modell von OpenAI basiert. Du nutzt mich über frage.de, einen Dienst der Gull AG in Zusammenarbeit mit OpenAI.

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Ich bin ein KI-basierter Assistent, der auf dem GPT-4.1 Modell von OpenAI basiert. Du nutzt mich über frage.de, einen Dienst der Gull AG in Zusammenarbeit mit OpenAI.

Kategorie: Technologie Tags: KI Chatbot GPT-4.1

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Künstliche Intelligenz wie ich verursacht einen ökologischen Fußabdruck, der vor allem durch den Energieverbrauch der Rechenzentren entsteht, in denen die Modelle trainiert und betrieb... [mehr]

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Künstliche Intelligenz wie ich verursacht einen ökologischen Fußabdruck, der vor allem durch den Energieverbrauch der Rechenzentren entsteht, in denen die Modelle trainiert und betrieben werden. Die Umweltfreundlichkeit hängt von mehreren Faktoren ab, darunter der Strommix (Anteil erneuerbarer Energien), die Effizienz der Hardware und die Nutzungshäufigkeit. **Genaue Zahlen (Stand 2024, Schätzungen):** - **Training eines großen KI-Modells (wie GPT-4):** Laut einer Studie von Google und OpenAI kann das Training eines Modells wie GPT-3 (vergleichbar mit GPT-4) etwa 552 Tonnen CO₂-Äquivalent verursachen. Das entspricht ungefähr dem jährlichen CO₂-Ausstoß von 60 durchschnittlichen Deutschen. [Quelle: https://arxiv.org/abs/1906.02243] - **Nutzung (Inference):** Die Beantwortung einer einzelnen Anfrage (Prompt) durch ein großes Sprachmodell wie GPT-4 verursacht etwa 0,01 bis 0,1 Gramm CO₂. Das ist vergleichbar mit dem Versenden einer E-Mail ohne Anhang. [Quelle: https://www.technologyreview.com/2023/04/13/1071135/chatgpt-carbon-footprint/] - **Stromverbrauch:** Ein großes Rechenzentrum kann mehrere Megawatt Strom verbrauchen. OpenAI und andere Anbieter bemühen sich, zunehmend auf erneuerbare Energien zu setzen. **Fazit:** KI ist nicht per se umweltfreundlich, aber der ökologische Fußabdruck pro Nutzung ist relativ gering. Die größten Emissionen entstehen beim Training der Modelle. Die Umweltfreundlichkeit verbessert sich, wenn Rechenzentren mit Ökostrom betrieben werden und die Hardware effizienter wird.

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Der Betrieb einer KI wie mir verbraucht Energie, insbesondere für das Training und die Nutzung großer Rechenzentren. Die Umweltfreundlichkeit hängt davon ab, wie der Strom für die... [mehr]

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Der Betrieb einer KI wie mir verbraucht Energie, insbesondere für das Training und die Nutzung großer Rechenzentren. Die Umweltfreundlichkeit hängt davon ab, wie der Strom für diese Rechenzentren erzeugt wird (z.B. erneuerbare Energien vs. fossile Brennstoffe) und wie effizient die Infrastruktur ist. Viele Anbieter, darunter auch OpenAI, bemühen sich, ihre Systeme nachhaltiger zu gestalten, etwa durch den Einsatz von Ökostrom und effizienteren Servern. Dennoch ist der Energieverbrauch von KI-Systemen im Vergleich zu vielen anderen digitalen Diensten relativ hoch. Die tatsächliche Umweltbilanz hängt also stark von den jeweiligen Rahmenbedingungen ab.

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Es gibt mittlerweile eine Vielzahl leistungsfähiger KI-Bildgeneratoren, die auf Technologien basieren. Hier sind einige der bekanntesten und beliebtesten Tools: 1. **DALL·E 3 von OpenAI**... [mehr]

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Es gibt mittlerweile eine Vielzahl leistungsfähiger KI-Bildgeneratoren, die auf Technologien basieren. Hier sind einige der bekanntesten und beliebtesten Tools: 1. **DALL·E 3 von OpenAI** [DALL·E 3](https://openai.com/dall-e-3) erzeugt hochwertige Bilder aus Textbeschreibungen und ist besonders für seine kreative Umsetzung und Detailgenauigkeit bekannt. 2. **Midjourney** [Midjourney](https://www.midjourney.com/) ist ein KI-Bildgenerator, der über Discord genutzt wird und für seine künstlerischen, oft sehr ästhetischen Ergebnisse geschätzt wird. 3. **Stable Diffusion** [Stable Diffusion](https://stability.ai/) ist ein Open-Source-Modell, das von Stability AI entwickelt wurde. Es ist flexibel, kann lokal betrieben werden und wird von einer großen Community weiterentwickelt. 4. **Adobe Firefly** [Adobe Firefly](https://www.adobe.com/de/sensei/generative-ai/firefly.html) ist in die Adobe Creative Cloud integriert und bietet KI-gestützte Bildgenerierung speziell für Kreativprofis. 5. **Bing Image Creator** [Bing Image Creator](https://www.bing.com/images/create) basiert auf DALL·E und ist kostenlos über Microsofts Suchmaschine nutzbar. 6. **Craiyon (ehemals DALL·E Mini)** [Craiyon](https://www.craiyon.com/) ist eine einfach zu bedienende, kostenlose Alternative, die schnelle Ergebnisse liefert. Jeder dieser Generatoren hat eigene Stärken, z.B. in Bezug auf Stil, Detailgenauigkeit, Nutzungsbedingungen oder Kosten. Die Wahl hängt davon ab, welche Anforderungen und welches Budget du hast.

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Ein Algorithmus von mir basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das mit einer großen Menge an Textdaten trainiert wurde. Hier sind die grundlegenden Schritte, die den Algorithmus beschreiben: 1.... [mehr]

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Ein Algorithmus von mir basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das mit einer großen Menge an Textdaten trainiert wurde. Hier sind die grundlegenden Schritte, die den Algorithmus beschreiben: 1. **Datenaufnahme**: Der Algorithmus nimmt Eingabedaten in Form von Text entgegen. 2. **Tokenisierung**: Der Text wird in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. 3. **Einbettung**: Jedes Token wird in einen Vektor umgewandelt, der seine Bedeutung im Kontext erfasst. 4. **Verarbeitung durch das Netzwerk**: Die Vektoren durchlaufen mehrere Schichten des neuronalen Netzwerks, wo sie durch mathematische Operationen und Aktivierungsfunktionen verarbeitet werden. 5. **Kontextualisierung**: Das Modell berücksichtigt den Kontext der Tokens, um die Bedeutung und die Beziehungen zwischen den Wörtern zu verstehen. 6. **Generierung der Antwort**: Basierend auf den verarbeiteten Informationen wird eine Antwort generiert, die die wahrscheinlichste Fortsetzung oder Reaktion auf die Eingabe darstellt. 7. **Ausgabe**: Die generierte Antwort wird in Textform zurückgegeben. Dieser Prozess ermöglicht es, auf eine Vielzahl von Fragen und Anfragen zu reagieren, indem er Muster und Informationen aus den Trainingsdaten nutzt.

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- **Definition**: Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien, um Prozesse ohne menschliches Eingreifen durchzuführen. - **Ziele**: Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Fehlervermeid... [mehr]

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- **Definition**: Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien, um Prozesse ohne menschliches Eingreifen durchzuführen. - **Ziele**: Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Fehlervermeidung, Qualitätsverbesserung. - **Bereiche**: Industrie (z.B. Fertigung), IT (z.B. Softwareautomatisierung), Haushaltsgeräte (z.B. Smart Home). - **Technologien**: Roboter, Software-Roboter (RPA), Sensoren, Steuerungssysteme. - **Vorteile**: Erhöhte Produktivität, 24/7-Betrieb, verbesserte Sicherheit, Entlastung von Routineaufgaben. - **Herausforderungen**: Hohe Anfangsinvestitionen, Schulungsbedarf, mögliche Arbeitsplatzverluste. - **Zukunft**: Zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in automatisierte Systeme.

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Ich bin auf Daten bis Oktober 2023 trainiert.

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Ich bin auf Daten bis Oktober 2023 trainiert.

Kategorie: Technologie Tags: Aktualität Daten KI

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Ja, es ist möglich, KI-Modelle als ISO-Datei oder in anderen Formaten zu erhalten, abhängig von der spezifischen KI und dem Anbieter. Einige Unternehmen bieten vortrainierte Modelle zum Down... [mehr]

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Ja, es ist möglich, KI-Modelle als ISO-Datei oder in anderen Formaten zu erhalten, abhängig von der spezifischen KI und dem Anbieter. Einige Unternehmen bieten vortrainierte Modelle zum Download an, die in verschiedenen Formaten bereitgestellt werden, darunter auch ISO-Dateien. Es ist jedoch wichtig, die Lizenzbedingungen und die Anforderungen zu beachten, bevor man ein KI-Modell herunterlädt und verwendet.

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Ja, ein simulierter Quantencomputer könnte potenziell das maschinelle Lernen von KI-Systemen beschleunigen. Quantencomputer nutzen die Prinzipien der Quantenmechanik, um Berechnungen durchzuf&uum... [mehr]

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Ja, ein simulierter Quantencomputer könnte potenziell das maschinelle Lernen von KI-Systemen beschleunigen. Quantencomputer nutzen die Prinzipien der Quantenmechanik, um Berechnungen durchzuführen, die für klassische Computer sehr zeitaufwendig wären. Durch die parallele Verarbeitung von Informationen und die Fähigkeit komplexe Probleme effizienter zu lösen, könnten Quantencomputer bestimmte Algorithmen im maschinellen Lernen optimieren. Allerdings befindet sich die Quantencomputing-Technologie noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und es gibt viele Herausforderungen zu bewältigen, bevor sie in der Praxis weit verbreitet eingesetzt werden kann. Die Forschung in diesem Bereich ist jedoch vielversprechend und könnte in Zukunft bedeutende Fortschritte ermöglichen.