In diesem Blog-Roll erkunden wir für Sie die neuesten KI-Tools und Anwendungen. Von automatisierter Content-Erstellung über personalisierte Lernpfade bis hin zur intelligenten Analyse von Lernfortschritten – wir stehen am Scheidepunkt von Bildung und Innovation. Wir nehmen Sie mit auf eine Entdeckungsreise durch die vielfältigen Möglichkeiten, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Art und Weise verändert und wie wir lernen, lehren und produzieren. Machen Sie sich bereit, in die Zukunft der Bildung einzutauchen.
Heute stellen wir Ihnen vor:
Entwicklungen neuer KI-first Hardware
Was ist “Search to Answer”?
Unter KI-first Hardware verstehen wir Hardware-Geräte, die speziell für die Ausführung und Unterstützung von KI-Anwendungen entwickelt wurden.
Konkrete Beispiele dafür sind:
Human AI Pin (ein Wearable mit KI Technik)
Der AI PIN ist ein magnetischer Clip, der sich an der Kleidung befestigen lässt. Wie der Name vermuten lässt, ist das Gadget mit jeder Menge künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet.
Das US-amerikanische Start-up Humane bewirbt den AI PIN als „intelligentes Wearable“, das von Grund auf für KI gebaut wurde“. Gleichzeitig sei der AI PIN entworfen worden, „damit er sich mit Ihrem persönlichen Stil und Ihrer Kleidung kombinieren lässt und sich nahtlos in Ihren Alltag einfügt“.
Das Ziel ist es, dass der AI PIN in Zukunft das Smartphone ersetzen kann. Statt eines Bildschirms verfügt der AI PIN über einen integrierten Laser-Projektor. Damit können Informationen und Menüs in die Handfläche projiziert und bedient werden. Verschiedene Sensoren erfassen die Umgebung. Die Steuerung erfolgt mit Sprachbefehlen oder mit Gesten
Rabbit R1
Der Rabbit R1 ist etwa halb so groß wie ein herkömmliches Smartphone. Er wird von einem “Large Action Model” (LAM) angetrieben, das mit Interaktionsdaten von Menschen trainiert wurde, die mit Apps interagieren.
Durch dieses Training kann das System mit bestehenden Anwendungen interagieren, ohne auf native App-Unterstützung angewiesen zu sein. Das R1 kann bestimmte Aktionen erlernen und selbstständig ausführen, z. B. mehrstufige Aufgaben in komplexen Programmen wie Photoshop.
Welche Vorteile ergeben sich daraus für den Lernprozess?
- Künstliche Intelligenz (KI) Integration: Die Integration von KI ermöglicht es, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und personalisierte Empfehlungen oder Informationen bereitzustellen.
- Personalisierung und Anpassung: Dank der personenbezogenen Daten können Lernangebote auf die individuellen Bedarfe zugeschnitten werden und hinsichtlich Lernstil, Lerntempo und Lernanlass personalisiert werden.
- Alltagsintegration: Lernen und Arbeiten kann nahtlos miteinander verbunden werden und sich gegenseitig beeinflussen. Das kann helfen, Informationen zur richtigen Zeit bereitzustellen oder Aufgaben zu vereinfachen.
Welche Herausforderungen ergeben sich daraus?
- Datenschutz und Datenschutzbedenken: Die Geräte sammeln, zum Teil unbemerkt für den Nutzer, personenbezogene Daten, die missbräuchlich eingesetzt werden können.
- Akzeptanz und Adoption: Neue Technologien müssen von den Verbrauchern akzeptiert und angenommen werden, um erfolgreich zu sein.
- Interoperabilität und Integration: Die Geräte müssen zum Teil mit anderen Geräten oder Plattformen integriert werden, um ihre volle Funktionalität zu entfalten. Die Interoperabilität mit bestehenden Technologien und Plattformen könnte eine Herausforderung darstellen.
Wie könnten mögliche Anwendungsszenarien aussehen?
- Lernunterstützung: Das Gerät könnte als Lernassistent dienen, das dem Benutzer beim Lernen neuer Fähigkeiten oder beim Erwerb neuer Kenntnisse unterstützt, indem er Informationen bereitstellt und Lernfortschritte verfolgt.
- Persönliche Assistent: Die Geräte können dem Benutzer helfen, einen Lernplan zu erstellen und nachzuhalten, in dem es Aufgaben stellt und Erinnerungen versendet.