Archiv verlassen und diese Seite im Standarddesign anzeigen : Diskussion zu: News des 4. Oktober 2024
Leonidas
2024-10-05, 09:17:23
Link zur News:
https://www.3dcenter.org/news/news-des-4-oktober-2024
Blase
2024-10-05, 09:38:15
wonach die aktuell zu sehende Einstellung der GeForce RTX 4090 in Kürze auch die GeForce RTX 4080 Super betreffen sollte.
Da fehlt ne "0".
Na mal sehen, was nen 9800X3D am Ende auf den 7800X3D oben drauf packen kann - sprich ob es 7800X3D Besitzer motiviert umzusteigen.
MfG Blase
Gast Ritis
2024-10-05, 09:38:46
Das deutet darauf hin dass der kommende X3D noch besser MinFPS hochhalten kann, den Taktvorteil kann man vermutlich für MaxFPS einfach vom aktuellen 7800X3d hochrechnen, da tut sich ja sonst nicht viel in Gaming von Zen4 auf Zen5..
Ordentlich höherer Takt im MT mit viel Cache ist sehr vielversprechend.
Bin gespannt ob die fast gleichzeitig mit den Intel Ende Oktober starten.
MiamiNice
2024-10-05, 12:59:53
Was für eine Farce. Erst startet AMD mit den unsäglichen Zen 1 einen Multi Core Krieg. Intel fühlt sich gezwungen da mitzumachen. Mittlerweile macht Intel wohl mehr MT Score. Natürlich muss AMD wieder nachlegen.
MT ist derart uninteressant. Hier fehlt eine Firma die ST pusht.
Nervt.
ChaosTM
2024-10-05, 13:05:00
Da fehlt ne "0".
Na mal sehen, was nen 9800X3D am Ende auf den 7800X3D oben drauf packen kann - sprich ob es 7800X3D Besitzer motiviert umzusteigen.
MfG Blase
Nur die, die immer das beste haben müssen, damit 98050X3D in der Sig steht
10% kratz sonst niemanden..
Ätznatron
2024-10-05, 18:09:16
10% kratz sonst niemanden..
Das würde ich so nicht behaupten.
Es gibt da noch die Gruppe der (Flight-)Simmer, denen kommt jeder zusätzliche Frame gerade recht, vor allem in der VR.
Leonidas
2024-10-05, 18:54:53
Da fehlt ne "0".
Gefixt.
KI kann nicht auf unvorhergesehene Situationen in angemessener Weise reagieren – und zwar schlicht deshalb nicht, weil für diese seltenen Situationen niemals genügend Trainings-Daten zur Verfügung stehen können.
Genau umgekehrt, der Speicherplatz einer KI lässt sich im Prinzip beliebig erweitern, während der Mensch immer durch die Kapazität seines Gehirns beschränkt bleiben wird.
greeny
2024-10-05, 19:53:25
EuGH: Meta muss Datennutzung für Werbezwecke minimieren []
[Heise] ;)
OpenVMSwartoll
2024-10-05, 20:01:34
Genau umgekehrt, der Speicherplatz einer KI lässt sich im Prinzip beliebig erweitern, während der Mensch immer durch die Kapazität seines Gehirns beschränkt bleiben wird.
Es geht bei Leos Argumentation nicht um den Speicherplatz, sondern Situationen, für die die KI keine Vergleichswerte haben kann, da sie auf bestehende Informationen trainiert wurde, das Leben aber manchmal neue Herausforderungen präsentiert.
Die KI ist ein trainierter Papagei.
Es geht bei Leos Argumentation nicht um den Speicherplatz, sondern Situationen, für die die KI keine Vergleichswerte haben kann, da sie auf bestehende Informationen trainiert wurde, das Leben aber manchmal neue Herausforderungen präsentiert.
Das kann einem Menschen genauso passieren.
Und nur weil die KI nicht darauf trainiert wurde, heißt es nicht, dass man sie nicht darauf trainieren kann.
Zossel
2024-10-06, 01:01:47
Das kann einem Menschen genauso passieren.
Nur ist die Trefferquote von Silizium ziemlich schlecht
Und nur weil die KI nicht darauf trainiert wurde, heißt es nicht, dass man sie nicht darauf trainieren kann.
Und woher kommt der Input? Und offensichtlichen Blödsinn erkennt eine KI auch nicht.
Lass dich nicht von den Glasperlen und dem Feuerwasser täuschen den so ein stochastischer Papagei in Mengen produzieren kann.
Leonidas
2024-10-06, 05:09:10
Genau umgekehrt, der Speicherplatz einer KI lässt sich im Prinzip beliebig erweitern, während der Mensch immer durch die Kapazität seines Gehirns beschränkt bleiben wird.
Funktioniert nicht im Sinne der Aufgabenstellung. Mehr Speicher nützt der KI nicht, wenn sie zu wenige Trainings-Daten für Sonderfälle hat. Wieviel Trainings-Daten gibt es zu Corona? Genau einer! KI kann Muster erst dann sehen, wenn hunderte oder mehr Fälle vorhanden sind.
Das kann einem Menschen genauso passieren.
Logisch kann es einem Menschen *auch* passieren. Aber: Einer KI wird es *zwingend* passieren.
[Heise] ;)
Gefixt ;)
Und nur weil die KI nicht darauf trainiert wurde, heißt es nicht, dass man sie nicht darauf trainieren kann.
Nicht ohne Datensätze. Und die gibt es für Sonderereignisse Prinzip-bedingt nicht in der notwendigen Menge.
OpenVMSwartoll
2024-10-06, 09:06:14
Das kann einem Menschen genauso passieren.
Und nur weil die KI nicht darauf trainiert wurde, heißt es nicht, dass man sie nicht darauf trainieren kann.
Man könnte die KI auf hypothetische Projektionen zu trainieren versuchen. Das allerdings führt zu zwei Problemen: Der Erfolg der Strategie fußt nicht auf Echtdaten, man kann das Ergebnis also nicht so einfach als korrekt oder fehlerhaft kategorisieren.
Das zweite Problem ist das Leben: Du kannst heute stundenlang darüber nachdenken, was morgen passiert. In der Regel wird der morgige Tag jedoch anders, als Du angenommen hast.
Funktioniert nicht im Sinne der Aufgabenstellung. Mehr Speicher nützt der KI nicht, wenn sie zu wenige Trainings-Daten für Sonderfälle hat.
Dann ist es nicht ein Problem der KI per se, sondern des mangelnden Trainings.
Nicht ohne Datensätze. Und die gibt es für Sonderereignisse Prinzip-bedingt nicht in der notwendigen Menge.
Man kann beliebig viele Datensätze erzeugen und die KI darauf Trainieren, alles „nur“ eine Frage der Zeit und des vorhandenen Speicherplatzes.
Und die 2 Punkte sind aktuell tatsächlich ein Problem, auch mit der heutigen Rechenleistung dauert es noch lange um eine KI zu trainieren, weshalb man versucht dieses auf die „wesentlichen“ Datensätze beschränkt, und auch der Speicher auf den diese Zugriff hat ist begrenzt.
Aber, sowohl die Performance als auch der Speicher auf den eine KI Zugriff hat wird weiter wachsen, das menschliche Gehirn bleibt gleich.
Hier wird nicht gezeigt ob eine KI oder ein Mensch generell besser ist, alles was hier gezeigt wird ist, dass der Mensch aktuell besser auf eine Situation reagieren kann auf den die KI nicht trainiert wurde. Das ist kein Vergleich KI vs. Mensch sondern ein Vergleich menschlicher Erfahrung vs. „Erfahrung“ einer KI, und letztere kann man durch mehr Training quasi beliebig erweitern, die des Menschen ist immer durch seine körperlichen Gegebenheiten die man nicht „upgraden“ kann beschränkt.
Der Mensch steht bereits am Ende seiner Evolution, die KI erst ganz am Anfang.
Die KI steht heute dort wo ein Schachcomputer Anfang der 90er war. Auch damals gab es noch Situationen in denen der Mensch überlegen war, sie wurden aber immer weniger und sind heute quasi nicht mehr existent.
Nachdem Moores-Law heute nicht mehr existiert wird es wahrscheinlich länger dauern als noch in den 90ern. Was aber nichts daran ändert, dass eine KI „upgradebar“ ist, der Mensch nicht, zumindest so lange man bei letzterem rein biologisch bleibt. Und wenn ein Part immer upgeradet wird, der andere am selben Niveau bleibt wird ersterer zweiteren zwangsweise irgendwann einholen.
OpenVMSwartoll
2024-10-06, 19:57:31
Diese Diskussion hatte ich lustigerweise gestern.
Das Spezielle am menschlichen Gehirn sind nicht die derzeit auf bis zu 2,5 PB geschätzte Speichermenge oder die Garbage Collection.
Es ist die Tatsache, dass es quasi eine variable Busbreite aufweist, neue Verknüpfungen nicht nur informationstechnisch, sondern physisch stattfinden. Es ist selbstoptimierend.
Vielleicht wäre eine biologische KI eine Möglichkeit.
P.S.: Mit 20 Watt schafft das Gehirn 1 Exaflop.
Leonidas
2024-10-07, 05:37:26
Man kann beliebig viele Datensätze erzeugen und die KI darauf Trainieren, alles „nur“ eine Frage der Zeit und des vorhandenen Speicherplatzes.
Das stimmt sogar. Aber in aller Regel macht man es sich einfacher und benutzt vorhandene Datensätze und erzeugt keine eigenen. Letztere würe ja Aufwand & Arbeit bedeuten.
Exxtreme
2024-10-07, 09:09:08
Man kann beliebig viele Datensätze erzeugen und die KI darauf Trainieren, alles „nur“ eine Frage der Zeit und des vorhandenen Speicherplatzes.
Auch künstliche Datensätze erzeugen um sie dann für Training zu nutzen verbraucht Speicherplatz und Energie.
Und mit mehr Datensätzen wächst auch eine andere Problematik heran: Gewichtung der Trainingsdaten. Je mehr Daten man zum Training nutzt, desto feingranularer muss die Gewichtung werden. Bis sie irgendwnnmal so feingranular wird, dass die Trainingsdaten ununterscheidbar werden.
Aber, sowohl die Performance als auch der Speicher auf den eine KI Zugriff hat wird weiter wachsen, das menschliche Gehirn bleibt gleich.
Das wird auch nicht ins Unendliche wachsen. Es kann sogar gut sein, dass wir bereits Peak-AI haben.
Auch künstliche Datensätze erzeugen um sie dann für Training zu nutzen verbraucht Speicherplatz und Energie.
Richtig, und mit beidem kann man die KI „füttern“.
Fütterst du einem Menschen mehr Energie wird er Fett, sein Hirn dadurch aber nicht leistungsfähiger, und eine Speichererweiterung ist generell nicht möglich, zumindest so lange wir nicht irgendwelche Chips ans Hirn anschließen können um es aufzurüsten.
Das wird auch nicht ins Unendliche wachsen. Es kann sogar gut sein, dass wir bereits Peak-AI haben.
Nicht mal Ansatzweise. Wir sind beim Thema KI noch komplett am Anfang, der Peak ist noch nicht im entferntesten absehbar.
Wir sind aktuell sogar noch in der Phase in der wir KI auf ineffiziente Weise in Software auf herkömmlicher Hardware emulieren. Wir sind noch nicht mal an dem Punkt an dem wir neuronale Netze in Hardware bauen, was ein riesiger Sprung in Performance und vor allem Effizienz sein wird.
Lehdro
2024-10-07, 15:12:09
Da fehlt ne "0".
Na mal sehen, was nen 9800X3D am Ende auf den 7800X3D oben drauf packen kann - sprich ob es 7800X3D Besitzer motiviert umzusteigen.
MfG Blase
Diese Zielgruppe sollte AMD wohl nicht vorrangig anpeilen. Viel eher sollte man die 5800X3D Besitzer mal endlich abholen, damit die nicht zu ARL-S rüberwandern. Plattformwechsel ist da nämlich so oder so angesagt, wenn man etwas schnelleres will. Und da ARL-S "frisch" ist, spielt auch die Plattformlanglebigkeit eher weniger eine Rolle, da AMD in dem Bereich maximal windschnittige Äußerungen von sich gibt.
P.S.: Mit 20 Watt schafft das Gehirn 1 Exaflop.
Ein Gehirn schafft nicht 1 Exaflop, ansonsten bräuchten wir keine Rechenmaschinen, weil jeder Mensch um Größenordnungen schneller wäre.
Es bräuchte 1 Exaflop um das Gehirn mit heutiger Software zu simulieren. Das ist ein enormer Unterschied.
KI kann nicht auf unvorhergesehene Situationen in angemessener Weise reagieren
"Unvorhergesehen", weil die Trainingsdaten im Gegensatz zur menschlichen Konkurrenz unzureichend sind. Wenn man die LLM mit den passenden Trainingsdaten wie RKI-Files, Event 201 usw. trainiert, werden diese mindestens genauso effektive und skrupellose Kapitalisten wie ihre menschlichen Konkurrenten. Zum Beispiel bei der Spekulation an der Börse und bei den Kolonialkriegen für Blackrock & Co. wird das schon längst unter Beweis gestellt.
Schnitzl
2024-10-07, 21:30:22
das driftet so langsam etwas ab hier... warum denkt hier niemand an die Zeit?
Ein Mensch hat normalerweise eine "Kindheit", d.h. lernt rund 20 Jahre (bzw. länger/mehr je älter man wird) mit Situationen, auch unvorhergesehenen, umzugehn.
sobald jemand das "komprimieren" kann um eine KI damit zum "fast-learner" zu machen (Matrix lässt grüßen auf ne andere Weise) ... ab da wirds dann interessant :D
OpenVMSwartoll
2024-10-08, 07:13:36
Ein Gehirn schafft nicht 1 Exaflop, ansonsten bräuchten wir keine Rechenmaschinen, weil jeder Mensch um Größenordnungen schneller wäre.
Es bräuchte 1 Exaflop um das Gehirn mit heutiger Software zu simulieren. Das ist ein enormer Unterschied.
Woher stammt Deine Information?
Meine aus
https://foglets.com/supercomputer-vs-human-brain/
das driftet so langsam etwas ab hier... warum denkt hier niemand an die Zeit?
Die Zeit spricht sowieso für die KI. Im Gegensatz zum Menschen stirbt diese nicht, und muss nicht in der Nachfolgegeneration alles neu lernen, sondern kann immer dazu lernen.
Damit ist es nur eine Frage der Zeit, wann die KI den Menschen in immer mehr Feldern überflügeln wird.
vBulletin®, Copyright ©2000-2024, Jelsoft Enterprises Ltd.