Hier sind meine Notizen von den TED-Vorträgen bei TEDAI Wien 2025 (26. September 2025) Sitzung 1: Grundlagen Walter Werzowa (Künstler, Royal Society of Arts Fellowship, Recording Academy), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Einführung - Orchester, Gehirn-Interface, DJ, Musiker - Aufführung, die Gehirnwellen durch KI in Musik übersetzt Shaden Alshammari (Forscher, MIT) - Chemisches Periodensystem als Inspiration für ein maschinelles Lernframework - Periodensystem des maschinellen Lernens, das Algorithmen, Verteilungen und Ziel-Funktionen organisiert - Ansatz des repräsentativen Lernens, der disparate Methoden verbindet - Neuer Bildcluster-Algorithmus, der den 60 Jahre alten K-means-Cluster-Algorithmus verbessert - R- und Q-Variablen, die reale Beziehungen (mit und ohne Annotation) und erlernte Beziehungen darstellen - Periodensystemstruktur für Algorithmen des maschinellen Lernens, die Lücken für neue Methoden aufzeigt - Überwachtes Lernsignal durch erlernte Repräsentationen Lukasz Kaiser (Forscher, OpenAI) - Selbstfahrende Autos - warum fahren sie nicht überall wie Taxifahrer? - Warum ist KI zur Heilung von Krankheiten so schwierig? Maschinen müssen aus weniger Daten lernen - Leistungsstärkere lernbare Modelle - RNNs - Schnecke, die um die Wörter herumläuft - Transformer - Schnecke, die einen Rucksack mit allen vorherigen Wörtern trägt - Transformer lernen aus weniger Daten - Denkmodelle/Denkende - tragen immer noch alle Wörter, produzieren aber auch ihre eigenen Wörter dazwischen (Testzeit), können rechnen und im Kontext denken - Forscher - leistungsstarke Modelle + lernbare, beliebige Daten, beliebige Testzeit, Parallelität (nicht mehr sequenziell) - Wissenschaftliche Entdeckungen, die nächste Art von Modellen - Zeitrahmen - näher als weiter, Monate/ein Jahr, aber keine Jahrzehnte; keine sehr ferne Zukunft...