KI schreibt heute selbstverständlich Python oder Rust. Doch lässt sich damit ein 8-Bit-Assemblerprojekt von 2003 zu neuem Leben erwecken? Ein Erfahrungsbericht mit ein paar Überraschungen.
Das Projekt
Ein Digitaler Funktionsgenerator, entwickelt im Jahr 2003 basierend auf einem AVR-Mikrocontroller (ATmega8). Ein mit 262 kHz laufender Timer-Interrupt erzeugt mit DDS verschiedene in einer Tabelle abgelegte Wellenformen (Sinus, Rechteck, Sägezahn, Dreieck) mit einstellbarer Frequenz, ein R2R-DAC wandelt das in ein analoges Signal um.
Implementiert ist das Ganze in ein paar hundert Zeilen Assemblercode. Die Hardware ist zwar noch irgendwo vorhanden, Programmer und sonstige Entwicklungstools allerdings nicht. Was tun?
Schritt 1: Wiederbelebung – Virtuell
Los geht's; Projekt ausgepackt, Claude Code Desktop gestartet, und schnell ein Prompt hingeworfen:
User: Check out this old AVR assembler project. I don't have the hardware anymore. I'd like you to develop a cycle-accurate simulation environment with LCD, input controls, and live audio playback of the output signal, inside the browser. Maybe compiling a simulator (simulavr) to run in the browser, maybe you have another idea. Important: do NOT try to recreate the functionality in your own code, but run the actual assembler implementation in a cycle-accurate simulation! (it has been compiled with tavrasm2 originally)
Ich gehe nach nebenan, und 15 Minuten später höre ich einen Sinuston. Im Browser läuft der Simulator, und er funktioniert und klingt wie das Original:
Was ist da passiert?
Der Blick in das Gedächtnisprotokoll von Claude ist aufschlussreich. Zuerst hat es den Assembler tavrasm2 heruntergeladen, installiert, und den Original-Assemblercode von 2003 damit assembliert. Doch wie bekam es diesen im Browser zum Laufen? Meine Schnellschuss-Idee, simulavr für den Browser zu kompilieren, griff Claude auf. Die Installation von emscripten, dem C-zu-ECMAScript-Compiler, scheiterte aber an zu wenig Platz auf der Festplatte. Das stellte sich wahrscheinlich als Glücksfall heraus, denn als Alternative wich Claude direkt auf avr8js aus, einen Javascript-basierten AVR-Simulator, der wahrscheinlich sowieso die sauberere Alternative war.
Aber wie kann das nun funktionieren, eine Mikrocontroller-Echtzeitsimulation im Browser laufen zu lassen, und dabei synchron Audio wiederzugeben? Hier kam Claude auf eine überraschende Lösung, die ich überhaupt nicht auf dem Schirm hatte: AudioWorkletProcessor, eine Browser-API, die es erlaubt, Code mit der Samplerate des Sound-Interfaces auszuführen. Die nutzt Claude dazu, in jedem Audio-Sample-Takt so viele AVR-Takte zu simulieren, wie benötigt werden um ein Audio-Sample zu erhalten.
Nach einer Untersuchung des Speicherlayouts des ATmega8-Controllers machte sich Claude an die Peripherie. Die Simulation eines HD44780 Display-Controllers stellt kein Problem dar:
Claude: Since no part number is given, I'll assume a standard 16x2 HD44780 display matching the firmware's usage pattern. I'm modeling the 4-bit interface behavior: nibble writes latched on E's falling edge, RS distinguishing command versus data, and tracking the state needed during initialization.
Als nächstes hat Claude ungefragt die PDF-Dokumentation des Projekts und die Spice-Simulation des Antialiasingfilters gelesen (Bessel-Filter 2. Ordnung), und das ebenfalls digital implementiert.
Ging das alles reibungslos? Aus Nutzersicht, 100%: ein Prompt bis zum fertigen Endergebnis. Eine größere Überraschung beim Betrachten der Historie ist allerdings, dass Claude zwar aktiv Tests geschrieben und Teilprobleme untersucht hat – Frequenz, Drift und Jitter gemessen, die Überschwinger des Bessel-Filters visuell auf Plausibilität überprüft, einen Browser gestartet und mit dem simulierten Interface interagiert – dabei aber kaum iterieren musste. Das meiste lief auf Anhieb, inkl. obskurerer Dinge wie der 4 Bit HD44780-Simulation. Eine Sache, bei der ein wenig iteriert wurde, ist das Sampling des DAC-Ausgangs in der Simulation, nachdem Claude im ersten Ansatz der gemessene Jitter zu hoch war.
Eine Test Suite hat Claude auch geschrieben und führt sie bei jeder Änderung aus (Auszug):
Schritt 2: Optimierung – und Claude findet eine Abweichung zur Hardware
Nun, da der Simulator läuft, kann man sich an Optimierungen wagen: "Optimize the interrupt callback to allow a higher DDS sampling rate.". Hier fällt Claude zunächst auf, dass avr8js nur 2 Zyklen per Interrupteintritt braucht, der echte ATmega8 allerdings 4, und dies berücksichtigt werden muss, damit der Code lauffähig auf der echten Hardware bleibt. Nachdem ein unnötiges Branching zum Wechsel der Wellenform eliminiert wurde, läuft die ISR nun mit 328 kHz, und der Simulator bekommt beide Optionen eingebaut. Weil dies durch den Wegfall des Branching nun auch einfacher ist, noch ein Prompt "Add a few other interesting waveforms, including something that sounds nice." hinterhergeschoben:
Claude: I'll settle on four: Orgel, Glocke, Puls 25%, and Treppe — a good spread covering rich-and-pleasant, metallic, thin-and-reedy, and lo-fi-stepped characters.
Das Ergebnis kann sich hören lassen. Aber wie eine Glocke klingt ein Dauerton natürlich nicht, also frage ich nach einer Hüllkurve: "can you add another button which triggers a simple amplitude envelope?". Hier findet Claude schnell den letzten freien Pin für den Knopf, aber bei der Umsetzung wird es etwas komplizierter: Multiplikation kostet ein paar Zyklen in der ISR, und die Alternative von statisch skalierten Tabellen fällt aufgrund von Speichermangel aus. Also muss die Abtastrate doch wieder auf 262 kHz reduziert werden. Schnell ist eine weitere Implementierung im Simulator verfügbar. Statt direkt den Assemblercode zu generieren, hat sich Claude mittlerweile einen Python-basierten Codegenerator geschrieben um die mehreren Codevarianten besser handhaben zu können.
Eine übersehene Optimierungsmöglichkeit im von Claude generierten Code fällt mir aber sofort auf: "R1" wird in der ISR nach der Hüllkurvenmultiplikation wieder auf Null gesetzt (clr R1), da dieses Register in der Hauptschleife as Null-Register verwendet wird; diesen Takt hätte man sich aber einfach sparen können, indem man ein anderes Register als Null-Register deklariert hätte.
Die Ansprüche steigen: wie wär's mit einem Step Sequencer?
Das war alles zu einfach, also warum nicht auch noch ein Step Sequencer? "Try implementing a simple step sequencer with the available buttons".
Claude: Only R13–R15 free, and the main loop can't touch Z (the ISR owns it) — so all sequencer state goes in SRAM, and the note table in EEPROM, reusing the firmware's existing EEPROM reader. Let me implement it:
...
Done — the env firmware now has an 8-step sequencer. Hold Env for half a second to start it; it plays an A-minor arpeggio out of the box (220 / 261.6 / 329.6 / 440 / 523.3 Hz, exact equal temperament). Hold again to stop, and every key goes back to behaving exactly as it did in 2003.
While it runs: −/+ pick the step, −−/++ transpose it by semitones, and pushing a step below the bottom note turns it into a rest. The LCD shows S3 Glocke — selected step plus waveform — with the step's frequency on line 2.
Zumindest im Simulator funktioniert auch das auch wieder wunderbar.
Ein paar Prompts später unterstützt der Sequencer Swing, Akzente, Portamento, und pro Step unterschiedliche Wellenformen, alles über die Taster erreichbar. Ein paar hörbare Glitches beim Umschalten der Steps sind auf Nachfrage schnell behoben:
Claude: A second cause of the same symptom, which I found while in there: every one of those key presses redrew all eight CGRAM glyphs — about 20 ms during which the main loop never services the envelope, so the sounding note's decay would stall. Moving the cursor changes exactly two glyphs and an edit changes one, so only those get rewritten now, with the text tail refreshed separately from the graphic.
Es wäre verlockend, hier endlos weiter zu machen, aber für heute soll es erst mal genug sein.
Laden lassen sich die Originalfirmware, die optimierte, und die mit Step-Sequencer. Hinweis: Da ein 6.6 MHz AVR-Controller in Echtzeit simuliert wird, kann das ganze auf langsamen Rechnern evtl. ins Stocken geraten.
Umgerechnet ca. 1,50 Euro hat der Spaß bisher gekostet. Ich hatte Opus 5 mit Aufwand "Extra" gewählt, was im Nachhinein sicher übertrieben war. Da die Simulation im Browser doch ein bisschen CPU-Leistung frisst und vielleicht nicht auf jedem Rechner nachvollzogen werden kann, frage ich Claude noch schnell, ob er mir ein Demo-Video aufnehmen kann. Hier wird es nun unerwartet kompliziert: nach mehreren fehlgeschlagenen Versuchen in verschiedene Richtungen schreibt Claude ein Skript das einzeln durch die Simulation steppt, Audio-Samples akkumuliert, Video-Frames zeichnet, und am Ende alles mit ffmpeg zusammenmuxt. Das wäre mit einem Screen Recorder sicher schneller gegangen.
Fazit
Auch wenn dies nur ein einfaches Projekt war, ist das Fazit für mich eindeutig: AI kann Softwareentwicklung mit Mikrocontrollern und Assembler genauso wie mit Python oder sonstigen anderen aktuellen Programmiersprachen. Betonung ist hier auf Softwareentwicklung: mit bloßer Codegenerierung in ChatGPT hat das nicht mehr viel zu tun. AI schreibt nicht nur Code, sondern baut eine realistische Simulationsumgebung, designt, recherchiert, testet und validiert. Selbst mit alten Assemblerprojekten, die wohl kaum ein Fokus im Training waren, können aktuelle Modelle problemlos arbeiten. Besonders beeindruckt hat mich die systematische Vorgehensweise; dass ein kleiner Optimierungs-Feinschliff übersehen wurde ist da eher zu verschmerzen.
Der letzte Schritt, den ich mangels Hardware heute hier nicht getestet habe, wäre noch ein Hardware-in-the-loop Setup, bei dem AI direkt über JTAG mit der Hardware kommuniziert und testet. Wenn jemand damit Erfahrung hat, würde ich mich sehr über Kommentare freuen.
Für professionelle Entwickler ist es heutzutage sicherlich Pflicht, sich mit AI-Assistenten zu beschäftigen. Bleibt noch die Frage, was bedeutet das für Hobbyprojekte, wenn Tage von Programmierarbeit durch ein paar Prompts ersetzt werden können? Ehrlich gesagt: mir hat es gefallen, mit den Einschränkungen eines 8-Bit-Mikrocontroller mit Hilfe von AI zu arbeiten. So macht sogar Assembler wieder Spaß. Und es bleibt vielleicht mehr Zeit für die Umsetzung von Ideen in Hardware.
Sehr schön geschrieben. Das Problem bei meinen Hobbyprogrammierprojekten ist die Zeit. Ich habe Ideen, da müsste ich wohl mehrere Jahre einplanen, um neben der Arbeit und Familie das schön fertig zu programmieren. Deshalb bleibt es oft halbfertig liegen.
Mit KI macht das wieder Spaß. Da kann man Hobbyprojekte umsetzen, wo man sonst ein ganzes Team gebraucht hätte :-)
PS: Wichtig ist, dass man die guten KIs nimmt. Also z.B. für ca. 20 € Claude Opus oder Codex Sol. Das ist ein riesiger Unterschied zu den kostenlosen alten Modellen.
Randbemerkung: Allgemein ist ein Bessel-Filter keine gute Wahl für DDS, da passt Butterworth besser. Mglw. empfehlen sich unterschiedliche Filter-Charakteristika je nach generierter Signalform, Bessel wird üblicherweise für (Rechteck/Nadel)-Pulse eingesetzt.
Zur Frage mit Hardware-In-The-Loop, dazu habe ich vor einiger Zeit ein Video von Andreas Spiess gesehen, welches mich sehr beeindruckt hat: https://www.youtube.com/watch?v=nmGEedloQ6E
Darin zeigt er, wie ein Agent gefühlt selbständig den ESP32 programmiert, testet und die gefundenen Fehler gleich korrigiert. Das Prompten beschränkt sich auf eine hohe Ebene der Programmierung, in der es um Funktionsanforderungen und Testabdeckungen geht und nicht mehr in das WIE der Implementierung.
Hardware in the loop habe ich bisher nur virtuell durch. Der "Agent" spricht dabei via eine virtualisierte JTAG-Schnittstelle mit der virtuellen Hardware per Python-Kommandos und macht die Regresstests quasi automatisiert. Das ganze koennte man theoretisch auch per gdb machen, da hat es aber teilweise etwas mit den Kenntnissen der AI gehapert.
Wo es eklig wird, ist asynchrones Debugging, da spinnt GDB auch einfach oft (je nach Version) gewaltig rum, da muesste die AI erst mal die Arbeit leisten, gdb zu fixen :-)
Interessant, allerdings ist es im Prinzip ein Konversionsprojekt einer bereits vorhandenen Software, welche auf einer bekannten Hardware läuft. Die Peripherie ist auch nicht so schwierig nachzustellen, zumal man dafür Simulationsboxen hat, u.a. von den Herstellern. Beispiel DAC-Modelle. Was ich cool finde ist das Display. Dürfte eher seltener sein.
Die Frage ist, wie es mit einer HW ausieht, die der Generator nicht kennt für die er keine Doko ziehen kann, wie bei einem Fertiggerät. Auch die Abtasraten sind schnell ein Problem, wenn man Dinge in SW nachstellt.
Ich wage auch, infragezustellen um der Klang genau so ist, wie bei dem Original.
Und da es hier um Musikgeräte geht: Einen älteren Synthesizer nur aufgrund seiner SW nachzustellen, ist nicht so einfach. Da muss man die bestehende HW analysieren. Dazu gibt es bekanntlich Projekte, die das leisten wie zuletzt die Roland 8080.
Allgemein ist ein Bessel-Filter keine gute Wahl für DDS, da passt
Butterworth besser.
Kommt drauf an wie man vorfiltern möchte und was am Ende die analoge Elektronik kann. Eine DIY Elektronik wäre mit einem Linkwitz-Riley-Filter am Besten bedient, das man entsprechend vorentzerrt. Da das die echten DACs aber machen, braucht man intern in der SW eher einen FIR. Der ist auch leichter zu berechnen als ein (gleichwertiger) Bessel.
Ich will das Filterthema nicht ausdehen, erwähne es nur deshalb, weil bei der Emulation von alter Hardware genau solche Fragen aufkommen. Es gibt da nämlich einerseits Möglichkeiten, das stark zu vereinfachen, indem man Effekte der Hardware die man ersetzen will mit interner SW zusammenfasst und andererseits ergeben sich da neue Ansprüche. Wenn man z.B. wie hier, das Windows nimmt und über die Soundkarte geht, hat man einen anderen (besseren !) DAC an der Hand und bekommt (nur) einen minimal anderen Klang, wenn man es geradeaus implementiert. Anders sieht es aus, wenn man das Signal selber per DDS auf z.B. einem R2R ausgeben will oder wenn der DAC kein Audio-DAC war der das Signal entsprechend hochsetzt und oversampelnd ausgibt.
Interessant, allerdings ist es im Prinzip ein Konversionsprojekt einer
bereits vorhandenen Software, welche auf einer bekannten Hardware läuft.
Das ist auch mein Punkt bei der Geschichte: Durch die existente Software, die bereits läuft und komplett ist, wird die Anforderung ja aus informationstheoretischer Sicht vollständig beschrieben. Die vielen anderen Randbedingungen zur Eingrenzung der Funktion, die die Hardware aufwirft, liegen aus der Hardwarebeschreibung ebenfalls vor, wenn der Prozessor bekannt ist. Es braucht also keine weiteren umfangreichen Designbeschreibungen und Vorgaben mehr.
Genau deshalb denke ich, daß solche Agenten für solche Konversionsprojekte sehr gut geeignet sein sollten. Es müsste im Grunde möglich sein, binnen Minuten einen C-Code von einem Prozessor auf einen anderen hin zu optimieren, eventuell auch neue Funktionen zu nutzen und alles an die Hardware anzupassen, wenn das Pinning und Timing bekannt sind.
Ich wage auch, infragezustellen um der Klang genau so ist, wie bei dem
Original.
Das müsste der Autor mal testen :-) In der Regel wird es nicht so sein. Das sehen wir ja bei allen bekannten Projekten, wo alte Synthies in SW nachgebaut werden- selbst dann, wenn es der Hersteller selber macht!
Das Problem bei meinen Hobbyprogrammierprojekten ist die Zeit. Ich habe
Ideen, da müsste ich wohl mehrere Jahre einplanen, um neben der Arbeit
und Familie das schön fertig zu programmieren. Deshalb bleibt es oft
halbfertig liegen.
Sehe ich auch so! Ich habe da auch ein Menge rumliegen, was mal auf alten Prozessoren lief und nach Portierung schreit. Aber es fehlt die Zeit, sich die Doku zu schnappen und mal einige Tage dranzusetzen und es irgendwie in Windows / VST zu bringen. Da werde ich mich mal dranmachen. Einen ersten Erfolg hatte ich gestern abend schon: Mein Audio-Synthie-Planungs-Excel tutet nun auch auf dem Win10-Rechner! 2h Diskussion mit der KI haben gereicht!
Großartig geschrieben, dankeschön! Jetzt wäre es allerdings noch schön, wenn Du etwas zu Deinem Setup sagen könntest. Vielleicht magst Du dazu einen weiteren Artikel schreiben?
Ich wage auch, infragezustellen um der Klang genau so ist, wie bei dem
Original.
Ich gehe mal davon aus, dass der Digital-Teil, abgesehen von der festgestellen abweichenden Taktzahl für den Interrupteintritt, bitidentisch ist. Das Analogfilter ist sicherlich nicht exakt simuliert, das Original war allerdings auch Pi mal Daumen designed. Ein guter Klang war auch nie das Ziel, das war einfach ein Projekt zur Demonstration des DDS-Verfahrens.
Ohne den thread zu kapern, aber da es inhaltlich passt:
Zum 8080 und den Unterschieden gab es irgendwo mal einen Artikel, wo einer einen Vergleich gemacht hat, den ich aber ad hoc nicht finde. Da gab es Messungen zur echten Hardware und dem Emulator. Auch die Microwave wurde schon mal untersucht. Da müsste man jetzt recherchieren.
Fakt ist, dass es Unterschiede gibt, aber die Emulatoren laufen praktisch mit der Originalsoftware und betreiben einen virtuellen Prozessor. Damit bleibt "nur" die Hardware nachzustellen und das sind eben die DACs und einigens analoges Output Gedöhns. Das macht den Klang, aber dafür gibt es eben auch Anpassungen. Am Ende hängt es an der eigenen Soundkarte, wie es sich anhört.
Einige sind und waren auch Ziel von gewissen Firmen, die massenhaft HW-Synths auf den Markt schmeißen. Nicht zuletzt ich selber habe mich an einer Simulation probiert. Wie schon anderweitig geschrieben scheitert das Nachstellen der Klänge mit eigener Hardware im Wesentlichen an dem Umstand dass man nicht weiss wie die Potis auf die Klänge wirken und sich die Parameter verhalten.
Alle NAchbildungen, seien sie noch so hart am Original haben sich aber seit dem erledigt, weil nichts dem Original so nahe kommt wie die Originalsoftware. Nur die "weiß", wie man die Potis ausliest, wie die Werte gebildet werden und wie diese auf Parameter wirken. Der Knackpunkt dabei ist die Umgehung der Potis und das Steuern per MIDI! Wie sich das MIDI auf die gewünschten Änderungen auswirkt, ist deterministisch, weil es die original SW macht! So und nur so klingen die patches, die man lädt auch weitgehend nach Original.
Das ist dann auch das Problem der AI, wenn aktuell einer probiert, Hardware in SW umzusetzen. Am Besten kann das immer noch der HW-Produzent selber.
In dem Zusammenhang würde mich interessieren, wie nahe die Welle am Original ist ??
Kein wirkliches Setup, nur Claude Code Desktop auf Mac.
Woher hat er sich denn dann die Knöpfe gezogen und wie die Regler interpretiert?
Ich habe mal recherchiert: Sehr viele Musikgeräte von damals setzen so kleine Zeilendisplays ein und die gehen so langsam kaputt. Viele Musiker wie ich, haben Schränke voll mit E-mu und anderen Klangerzeugern im Rackformat, wo die Kondis abrauchen oder sonst was die Grätsche macht.
Das wäre schon super, wenn es gelänge, mit einigen Handgriffen die Displays zu emulieren und die Treiber dafür schreiben zu lassen, damit man die Kernsoftware und Erweiterungen implementieren könnte. Dann holt man aus seinem Gerät die firmware raus und hat eine legale Kopie der Hardware als Software. Dass das mit dem Display oben in diesem Projekt so flüssig geklappt hat, macht mir da viel Hoffnung!
Das Endziel wäre dann einen VHDL-Treiber zu schreiben, von mir aus über HLS von C ausgehend, das man aus Assembler gewinnen könnte (was ja schon lange geht!) um dann einen VGA-Schirm mit dem Gerät fahren zu können. Damit hätte man alle Ausgaben und bräuchte nur MIDI-Controller zum Steuern der Inputs.
Hier bei mir liegt alles rum, um reale DACs und ADCs in VHDL nachzubilden und auch, um einiges an Analogelektronik drum herum zu emulieren. Dann könnte man in einem FPGA-Evalboard mit neutralen schnellen ADCs und DACs solche Sachen komplett nachstellen. Man braucht eigentlich die Formeln, welche die Funktion der HW genau genug beschreiben.
Das wäre schon super, wenn es gelänge, mit einigen Handgriffen die
Displays zu emulieren und die Treiber dafür schreiben zu lassen,
damit man die Kernsoftware und
Dann rede mal mit deiner KI darüber. :-)
Ich hab das mal gemacht und mir mehre magische Augen, einen Oszibildschirm eine alte rote Taschenrechner-LED anzeige und ein 2x16Zeichen Display als VFD als Klassen fuer Qt generiert.
Hier mal ein Bild. Sieht in der Realitaet besser aus wie auf dem Bild weil die alle nachgluehen, das Oszi hat variable Persistenz. Kommt auf einem Standbild nicht rueber. War vielleicht ein Tag arbeit mit der KI.
Das Testobjekt sieht etwas chaotisch aus weil mir der Plast ausgegangen ist und ich die Widget teilweise uebereinander liegen habe...
Ach so, und einen Original HP-Button wie HP die immer in denn 70ern verwendet hat habe ich mir auch erstellen lassen.
Die Arbeitsweise ändert sich jedenfalls ziemlich stark aktuell.
Gerade auf den allseits bekannten Standard-Plattformen (ich hacke gerade mit dem neuen ESP32-P4 bisschen rum) kann Claude mittlerweile ziemlich viel. So schnell wie KI in der Lage ist, die ganzen Informationen aus den diversen ESP-IDF Beispielen und irgendwelchen Infos versteckt in den Dokus zu synthetisieren - da kommt kein Mensch mehr mit.
Zusätzlich baut Claude sich seine eigene Tests die dann virtuell in einer Sandbox erstmal laufen bevor ich überhaupt den Code zu sehen bekomme.
Das passt meistens ganz gut, teilweise hat Claude aber API's etc. missinterpretiert in der Funktionsweise (aber gut, das machen Menschen ja auch).
Trotz allem: Ich bin die letzte Zeit mehrfach erschrocken wie gut KI auch in der embedded Entwicklung mittlerweile funktioniert.
Meine Arbeit beschränkt sich dann aktuell eher darauf, Claude architekturell Vorgaben zu machen und welche Funktionalitäten im Detail erfüllt sein sollen. Danach fange ich an, die Firmware von einer Außenperspektive zu verifizieren bzw. zu debuggen und zu kontrollieren ob die Inputs / Outputs auf den Interfaces so passen wie erwartet.
Da ich aktuell viel mit Ethernet arbeite, sniffe ich Protokolle dann auch mit zB Wireshark mit und schicke Claude die Wireshark-Exporte zurück und sage dann wo etwas nicht funktioniert hat und er kann das als Info wieder verwenden um zum Beispiel am Protokoll-Handler nachzuarbeiten. So geht das dann Munter im Ping-Pong den ganzen Tag hin und her.
Ab und zu schaue ich auch mal in den Code und versorge Claude mit ein paar Denk-Anstößen (oft genug kriege ich aber eher auch umgedreht interessante Ideen von Claude zurück).
Wie auch immer - ich bin inzwischen in der Lage innerhalb von 2-3 Tagen Projekte zum Laufen zu bekommen wo ich vorher vermutlich eher Wochen mit beschäftigt gewesen wäre.
Man wird lernen müssen damit umzugehen.
Ich bin insbesondere gespannt, wie junge Generationen die jetzt erst anfangen die ganze Sache zu erlernen die neue KI Welt aufnehmen und wie deren Ansätze sein werden, neue Sachen zu entwickeln.
Trotz allem: Ich bin die letzte Zeit mehrfach erschrocken wie gut
KI auch in der embedded Entwicklung mittlerweile funktioniert.
Es gibt mittlerweile System wo bereits Debugger, Flasher und Oszi mit in der Loop haengen und sich die KI selbst in realer Hardware verbessert.
Privat sehe ich den Menschen da aktuell als Problem. Immer wenn wir etwas verstehen und der KI mitteilen muessen geht etwas verloren. Manchmal macht man auch selber einen Fehler von dem die KI noch nichts weiss. Oder wir sind einfach nicht in der Lage, bzw denken nicht daran jedes Detail zu vermitteln. Diese Mensch-Maschine Schnittstelle scheint mir die meisten Probleme zu produzieren.
Aber im Ergebnis reicht es immer noch aus um erheblich schneller zu sein. Wir leben da gerade in wirklich interessanten Zeiten, waer haette das gedacht.
WOW! Klingt wie SciFi! Und das, wo das Thema LLMs & Co nicht mal 5 Jahre alt ist! Bleibt aber die Frage, wie es mittel- und langfristig weiter geht. Im Moment haben wir (noch) eine Generation von Leuten, die das Wissen und Können auf "altem" Weg "mühsam" erworben haben. Was wird passieren, wenn die neue nur noch "promtet"? Kann und will die dann die Ergebnisse kritisch bewerten und ggf. auch korrigieren? Oder schluckt man einfach das Ergebnis? Vor 60-70 Jahren wurden die ersten Hochsprachencompiler kritisch beäugt, heute vertraut man denen blind. Was auch gerechtfertigt ist. Ob man das auf der Ebene auch der KI trauen kann und sollte?
Aber was vielleicht noch wichtiger ist. Was wird mit dem Wissen und Fähigkeiten der künftigen Generationen, wenn eben dies immer mehr in der Maschine und immer weniger in den Menschen liegt? Denn der Einsatz von KI beschränkt sich ja nicht auf einen kleinen Kreis von Softwareentwicklern, es wird auch die Masse der "normalen" Leute betreffen.
Mir macht Angst, was alles schief gehen kann, wenn wir der KI Hände und Füße geben. So schnell bekommen wir gar nicht mit, wie sie uns in den Ruin oder Knast treiben kann.
Und trotz der absolut beeindruckenden Ergebnisse, hört man, daß der massenhafte Einsatz von KI irgendwie trotzdem nicht so ganz funktioniert. Zum einen, weil die Kosten für Tokens durch die Decke gehen, zum anderen, weil trotz der Ergebniss der Umsatz oder gar Gewinn der großen KI-Anbieter um Größenordnungen hinter den Investitionen zurück bleiben. Es gibt Leute die behaupten, daß schon ca. 1000 Milliarden Dollar in KI versenkt wurden.
Und wenn WIRKLICH eine totale Produktivitätsexplosion statt findet, nicht nur im Bereich der Softwareentwicklung, so gibt es nur ein "kleines" Problem. Damit das ökonomisch funktioniert, braucht es auch die ebenso explodierende Nachfrage bzw. Kaufkraft. Die sehe ich im Moment nicht so ganz, denn die (westliche) Welt leidet nicht an einem Mangel an Konsumgütern, eher an einer Übersättigung. Elektronische Daten, Internet Datenverkehr und Rechenleistung hat sich in den letzten 30 Jahren exponentiell gesteigert. Aber die materielle Welt kommt da nur bedingt hinterher.
Damit das ökonomisch funktioniert, braucht es auch die ebenso
explodierende Nachfrage bzw. Kaufkraft. Die sehe ich im Moment nicht so
ganz, denn die (westliche) Welt leidet nicht an einem Mangel an
Konsumgütern, eher an einer Übersättigung.
Im Moment haben wir (noch) eine Generation von Leuten, die das Wissen
und Können auf "altem" Weg "mühsam" erworben haben. Was wird passieren,
wenn die neue nur noch "promtet"? Kann und will die dann die Ergebnisse
kritisch bewerten und ggf. auch korrigieren?
Da muss man unterscheiden: Das was man sehen und testen kann, das wird getestet werden. Man muss es halt gut vorgeben. Neudeutsch nennt sich das "requirement driven engineering" und bedeutet eben, dass man die Anforderungen sehr viel besser als heutzutage üblich spezifizieren muss. Dann trifft die KI keine falschen Annahmen mehr, weil irgendwas nicht spezifiziert wurde und man kann auch sehr viel besser testen, ob das nun wirklich umgesetzt wurde was man wollte.
Das andere sind so Dinge wie die Architektur. Wie würde man testen/überprüfen, ob eine Architektur gut ist? Braucht man Erfahrung, um zu Wissen, was eine gute Architektur ist oder kann man das lehren? Oder spielen Architektur und Interfaces gar keine so große Rolle mehr wie bei menschlichen Programmierern, weil die KI kein Problem damit hat, einfach mal an 500 Stellen den Code an ein geändertes Interface anzupassen?
Außerdem hatte ich es schon zweimal, dass die KI versucht einen Fehler zu beheben, auch verschiedene Hypothesen hat und diese testet (selber Code instrumentiert usw.), aber den Fehler einfach nicht findet. Ich hatte dann eine andere Ursache als Vermutung und die hat sich dann auch bewahrheitet. Pluspunkt: Ich habe den Verdacht der KI gesagt und sie hat das dann selber weiterverfolgt. Problem: Mein korrekter Verdacht kam natürlich daher, dass ich jahrzehntelange Erfahrung im Fehler machen habe. Die hat jemand, der nicht selber programmiert, natürlich nicht. Aber wahrscheinlich werden die KIs auch dort besser werden.
Und trotz der absolut beeindruckenden Ergebnisse, hört man, daß der
massenhafte Einsatz von KI irgendwie trotzdem nicht so ganz
funktioniert. Zum einen, weil die Kosten für Tokens durch die Decke
gehen,
Ich habe letzten Monat bei der Arbeit 200€ an Token verbraucht. In Bezug auf meine Produktivitätssteigerung war das ein Schnäppchen.
zum anderen, weil trotz der Ergebniss der Umsatz oder gar Gewinn
der großen KI-Anbieter um Größenordnungen hinter den Investitionen
zurück bleiben.
Anthropic hat im Q2/26 11,5 Mrd $ Umsatz gemacht und ein "positive adjusted operating income". Mir ist nicht ganz klar, was das alles enthält (ist das nur Compute-Kosten vs. Umsatz oder mehr?), aber das sieht ja nicht so schlecht aus.
Schaut gut aus. Ich bin zwar windowsmäßig bei wxWidgets statt QT, aber auch das kann er produzieren. Ich lasse mir gerade alte VST- und Windowsoberflächen an Win10 anpassen, die nicht mehr laufen, weil sie unter/für Win XP genaut wurden. Das ist schon sehr bequem muss man sagen.
wie junge Generationen ... die ganze Sache ... aufnehmen und wie deren Ansätze sein werden
Das wird spannend! Der Punkt ist nämlich der, daß wir das Ganze Gemüse ja noch komplett verstehen und den output entsprechend einordnen können. Daher sehen wir auch die Fehler, in die die KI hineinläuft. Wir befinden uns jetzt in einer Übergangsphase, wo das System beginnt, zu wachsen.
Später einmal wird es ein Problem sein, daß die jüngeren Entwickler die nur noch mit KI programmiert haben nur noch vor unbekannten black boxes stehen, deren Innereien sie nicht mehr verstehen! Wenn man z.B. kein WinCPP gemacht hat, wird es schwer ein Gerüst des KI durch Copy und Paste in Windeseile (ohne KI und ohne Tokens!) zu dem zu machen, was ich brauche.
Ich kann auch kleinere Dinge selber gerade mal biegen. Das geht aber nur mit Masse an Erfahrung. Und es braucht Training! Wir sehen ja, wie Wissen und Fähigkeiten verloren gehen, wenn der Automat hilft.
Es begann mit Taschenrechnern, Smartphones und Navigationsgeräten. Heute können die Leute kein Kopfrechnen mehr, haben keie Orientierung und merken sich Telefonummern nicht.
Sie haben auch kein Gefühl mehr, für technische Größen. Da sind mV und uV plötzlich dasselbe, wie ich kürzlich entdecken musste. Wenn so einer eine KI füttert - dann gute Nacht!
"requirement driven engineering" und bedeutet eben, dass man die
Anforderungen sehr viel besser als heutzutage üblich spezifizieren muss.
Das war genau mein Einwand an anderer Stelle: Ab einem gewissen Punkt kommt man dahin, dass man unverhältnism#ßig mehr beschreiben muss, um die Arbeit zu übergeben, weil der Kollege Mensch im Projekt eingearbeitet ist, die Methoden kennt und den Sinn der Infos versteht. Er selber schreibt sich dann Vieles vor und löst das. Wenn man den ersetzen will, muss man dessen Konzeptarbeit mit übernehmen und selber tippen!
D.h. der Product Owner baut demnächst seine SW alleine ohne Team - provokativ formuliert. D.h. die Ingenieure gehen nach Hause.
Und wenn WIRKLICH eine totale Produktivitätsexplosion statt findet,
nicht nur im Bereich der Softwareentwicklung,
Ich sehe die Softwareentwicklung als Hauptthema! Dort kann man stringente Lösungen liefern und die immer größer werdenden Projekte mit immer weiter abtrahierten Ebenen und Bibliotheken schreien förmlich nach Automatisierung und zwar bei der Entwicklung und Verifikation. Da sitzen aktuell ein Großteil der Entwickler und Prüfer dran, das sicher und dingfest zu machen.
Wir sehen ja schon seit Jahren, daß sich da die Schwerpunkte verschieben. Keiner macht mehr ASM, sondern C. Immer weniger machen C sondern Python und Rust. Bei jeder dieser Invention werden Programmierer eingespart. Eine KI macht nun einfach einige weitere Schritte und das wird wieder viele Programmierer einsparen:
Im Prinzip ist eine KI für Softwareentwicklung nichts anderes als ein VHDL-Compiler, dem man per Funktionsbeschreibung erklärt, was man haben will und ihn dann machen lässt. Er guckt sich die Ziel-HW an, schnappt sich Komponenten und erfindet dann ein Setup für dumme LUTs, die das dann alles leisten. Ich habe von Anfang an schon den VHDL-Compiler und Implementierer als einen "virtuellen Layouter" angesehen und so tituliert.
Der Knackpunkt ist halt jetzt, dass man es tatsächlich verbal beschreiben kann und Strukturen der Sprache genutz werden, um sich die Informationen zu ziehen.
Die Frage ist, wie gut und effizient jemand ein Problem skizzieren kann. Reine Programmier-NERDs ohne Erfahrung im effizienten Spezifizieren, die sich bisher aus Coden zurückgezogen haben, haben dann ein Problem: Die wird man immer weniger brauchen.
Damit das ökonomisch funktioniert, braucht es auch
die ebenso explodierende Nachfrage bzw. Kaufkraft.
Das ist der nächste Punkt! Wenn alle schneller entwickeln, können sie auch alle billiger werden. Wenn aber immer weniger Leute einen Job haben - und so sieht es ja aus, dann gibt es ein wirtschaftliches Problem.
eine Generation von Leuten, die das Wissen und Können auf "altem" Weg
"mühsam" erworben haben. Was wird passieren, wenn die neue nur noch
"promtet"? Kann und will die dann die Ergebnisse kritisch bewerten
und ggf. auch korrigieren? Oder schluckt man
Da sehe ich auch ein Problem. Vielleicht muss man die Leute nach dem Studium nochmal hart ran nehmen und erstmal zwei Jahre ohne KI arbeiten lassen. :)
BTW: Ich hab mir am Freitag Nachmittag mal eben von der KI eine Klasse erstellen lassen die problemlos und zuverlaessig einen Polar H10 (Herzschlagmesser) ueber BLE unter Linux ausgelesen hat. Ein Tag spaeter klappt aber etwas nicht mehr und ich stehe etwas ratlos davor weil ich es nicht selber programmiert habe. Der Kontext fehlt nun in meinem Hirn. :-D
Das auslesen hat im uebrigen am Anfang lange nicht funktioniert. Grund war diese Zeile:
1
// Wichtig für BLE: Unter manchen OS (wie Windows/Android) findet er BLE-Geräte
2
// nur zuverlässig, wenn die LowEnergyMethod explizit genutzt wird.
Sowohl die Zeile wie auch der Kommentar sind von der KI!
Das hat so nicht funktioniert. Die KI hat panische Kreise im Source gedreht, aber kein connect moeglich. Irgenwann hat sie mir vorgeschlagen zu pruefen ob mein System ueberhaubt das Device sehen kann. (bluetoothctl mit scan on) War kein problem!
Da kam ich aufgrund goettlicher Eingebung auf die Idee mal getrennt nach BLE und Classic zu suchen. Aus mir unbekannten Gruenden wird das Device bei Classic gefunden.
Also hab ich obige Zeile geaendert:
Das ist unlogisch, vielleicht ein Bug unter Linux, vielleicht auch vom Polar H10, aber danach klappte es sofort.
Das haette die KI ohne mich niemals hinbekommen! Es ist schliesslich zu 100% logisch das man ein BLE Device bei BLE sucht oder?
Allerdings hab ich danach das interessante Problem beobachtet, auf dem mich die KI schon vorher(!) hingewiesen hat das ein normaler User das Programm so nicht starten darf weil dem Programm die Rechte fehlen auf Bluetooth zuzugreifen.
Die Loesung
Bloed nur, jedesmal wenn man in der Entwicklungsoberflaeche etwas aendert wird das Programm neu erzeugt. Hab also gefragt was zutun sei. In 1s hatte ich eine Beschreibung was ich in QtCreator und visudo eintragen muss damit das jedesmal nach der compilierung automatisch gemacht wird. Das haette mich alleine vermutlich Stunden gekostet!
Die KI hat mich bereits bei der Entwicklung darauf hingewiesen das ich grosse Probleme
bekomme wenn ich den Source nun debuggen will weil der Debugger Probleme habe, stuerzt angeblich einfach ab, wenn er Software mit erweiterten Rechten ausfuehren soll. Das ist wohl ziemlich (verstaendlich) sicherheitskritisch und so gewollt! Deshalb hat sie mir gleich die Loesung dafuer gezeigt:
1
sysctl-wkernel.yama.ptrace_scope=0
Obwohl ich nun seit 30Jahren Linux nutze, auch schon (vor 20Jahren) einen eigenen Kerneltreiber geschrieben habe, das ist auch fuer mich jetzt ein Zauberspruch der ein Problem loesst ohne das ich verstehe wieso und bevor ich es hatte.
Ich denke das zeigt sehr gut die Macht, den Zauber und die Gefahr die KI mit sich bringt oder? Was wenn sie mir:
1
cd/;rm-rf*
gesagt haette. Klar, das haette hier hoffentlich jeder erkannt. Aber wenn es etwas komplexer und weniger sichtbar waere? .-)
das "requirement driven engineering" und bedeutet eben, dass man die
Anforderungen sehr viel besser als heutzutage üblich spezifizieren muss.
Das heißt aber auch, daß man in vielen Details weit voraus denken muss. Das ist nicht trivial und bedarf auch viel Wissen und Erfahrung. Im Moment ist es ja eher so, daß man einen naiven Wunschzettel der KI vorlegt und die dann schon irgend wie was draus macht.
Je komplexer eine Konstruktion, umso weniger funktioniert das.
Oder spielen Architektur und Interfaces gar keine so große Rolle mehr
wie bei menschlichen Programmierern, weil die KI kein Problem damit hat,
einfach mal an 500 Stellen den Code an ein geändertes Interface
anzupassen?
Das Anpassen von 500 Stellen Code ist auch heute nicht das große Problem, selbst normale IDEs können (automatisches) Refactoring. Aber schon immer war und ist das Problem der Softwareentwicklung, eine Software langlebig, wartbar und erweiterbar zu gestalten. Ob DAS mit der KI künftige einfacher und besser geht?
Aber wahrscheinlich werden die KIs auch dort besser werden.
Ich habe letzten Monat bei der Arbeit 200€ an Token verbraucht. In Bezug
auf meine Produktivitätssteigerung war das ein Schnäppchen.
Ist es auch.
zum anderen, weil trotz der Ergebniss der Umsatz oder gar Gewinn
der großen KI-Anbieter um Größenordnungen hinter den Investitionen
zurück bleiben.
Anthropic hat im Q2/26 11,5 Mrd $ Umsatz gemacht und ein "positive
adjusted operating income".
Was immer das bedeutet. Aber ohne echte, ungeschönte Kostenrechnung kann man das keine Sekunde bewerten. Denn Umsatz ist kein Gewinn und viele Firmen machen trotz recht großem Umsatz immer noch Verlust! Von der Refinanzierung der Anfangsinvestitionen ganz zu schweigen.
Mir ist nicht ganz klar, was das alles
enthält (ist das nur Compute-Kosten vs. Umsatz oder mehr?), aber das
sieht ja nicht so schlecht aus.
D.h. der Product Owner baut demnächst seine SW alleine ohne Team -
provokativ formuliert. D.h. die Ingenieure gehen nach Hause.
Naja, rankommen lassen.
Ich sehe die Softwareentwicklung als Hauptthema! Dort kann man
stringente Lösungen liefern und die immer größer werdenden Projekte mit
immer weiter abtrahierten Ebenen und Bibliotheken schreien förmlich nach
Automatisierung und zwar bei der Entwicklung und Verifikation. Da sitzen
aktuell ein Großteil der Entwickler und Prüfer dran, das sicher und
dingfest zu machen.
Das war auch schon ohne KI so.
Wir sehen ja schon seit Jahren, daß sich da die Schwerpunkte
verschieben. Keiner macht mehr ASM, sondern C. Immer weniger machen C
sondern Python und Rust. Bei jeder dieser Invention werden Programmierer
eingespart. Eine KI macht nun einfach einige weitere Schritte und das
wird wieder viele Programmierer einsparen:
Naja, nicht wirklich. Schau dir mal an, wieviel Leute im Bereich der IT arbeiten und wieviele das vor 30, 40 doer 50 Jahren waren! Der IT-Bereich hat verdammt viele Leute aufgesaugt. Die aktuellen Entlassungswellen sind eher Kurskorrekturen von Fehlentwicklungen, welche u.a. in der Coronakrise begonnen haben.
Im Prinzip ist eine KI für Softwareentwicklung nichts anderes als ein
VHDL-Compiler, dem man per Funktionsbeschreibung erklärt, was man haben
will und ihn dann machen lässt.
Naja, aber auf SEHR hoher Abstraktionsebene.
Der Knackpunkt ist halt jetzt, dass man es tatsächlich verbal
beschreiben kann und Strukturen der Sprache genutz werden, um sich die
Informationen zu ziehen.
Aber auch hier wird man schnell feststellen, daß triviale Plappern aka promten schnell an die Grenzen kommt. Denn das was man da beschreiben kann, ist meist nicht sonderlich technisch tief, eher so auf Chef-Niveau. "Herr Meier, baues sie mal ein schönes, schnelles Auto mit 12 Zylindern, so ähnlich wie ein Porsche."
Eben weil das technisch unzureichend ist, hat man ja unzähliche technische Sprachen erfunden. VHDL ist ein gutes Beispiel, denn man wollte und mußte damals Anfang der 1980er Jahre die Beschreibung logischer Probleme klar definieren. Mit Fließtext geht das nicht.
Auch hier wird sich noch viel tun müssen.
Die Frage ist, wie gut und effizient jemand ein Problem skizzieren kann.
Reine Programmier-NERDs ohne Erfahrung im effizienten Spezifizieren, die
sich bisher aus Coden zurückgezogen haben, haben dann ein Problem: Die
wird man immer weniger brauchen.
Aber oberflächliche Chefs und Produktmanager sind keine Sekunde besser! Das aufkommende Dilema kann man HEUTE schon "sehr gut" beobachten, wenn Vortänzer ohne tiefe Kenntnisse des Themas irgendwelche weltfremden Spezifikationen schreiben. Da ist von Lachen bis Weinen oder gar Schreien jede Reaktion der Fachleute möglich 8-0
Damit das ökonomisch funktioniert, braucht es auch
die ebenso explodierende Nachfrage bzw. Kaufkraft.
Das ist der nächste Punkt! Wenn alle schneller entwickeln, können sie
auch alle billiger werden. Wenn aber immer weniger Leute einen Job haben
und so sieht es ja aus, dann gibt es ein wirtschaftliches Problem.
Mehr, billiger und effizienter produzieren ist seit Jahrtausenden Ziel menschlichen Handels. Und es ist meistens aufgegangen. Aber es stellt sich mehr und mehr die Frage, ob das morgen noch so sein wird. Im Moment hat China massive Problem mit politisch geschaffenen Überkapazitäzen in den Bereich Solartechnik, E-Autos und was weiß ich. Den Preis bezahlen die Menschen, sowohl in China als auch außerhalb (Dumpingpreise).
Ist schon merkwürdig. Ein Wirtschaftssystem das zuviel zu billig produziert und damit massive Probleme erzeugt.
das "requirement driven engineering" und bedeutet eben, dass man die
Anforderungen sehr viel besser als heutzutage üblich spezifizieren muss.
Das heißt aber auch, daß man in vielen Details weit voraus denken muss.
Das ist nicht trivial und bedarf auch viel Wissen und Erfahrung. Im
Moment ist es ja eher so, daß man einen naiven Wunschzettel der KI
vorlegt und die dann schon irgend wie was draus macht.
Je komplexer eine Konstruktion, umso weniger funktioniert das.
Die KI stellt aber schon jetzt durchaus sinnvolle Rückfragen. Das könnte man sicherlich noch ausbauen.
Oder spielen Architektur und Interfaces gar keine so große Rolle mehr
wie bei menschlichen Programmierern, weil die KI kein Problem damit hat,
einfach mal an 500 Stellen den Code an ein geändertes Interface
anzupassen?
Das Anpassen von 500 Stellen Code ist auch heute nicht das große
Problem, selbst normale IDEs können (automatisches) Refactoring. Aber
schon immer war und ist das Problem der Softwareentwicklung, eine
Software langlebig, wartbar und erweiterbar zu gestalten. Ob DAS mit der
KI künftige einfacher und besser geht?
Auch schon mit den heutigen KIs kannst Du z.B. eine externe Lib durch eine andere ersetzen lassen, die ein ganz anderes Interface hat. Oder beide gleichzeitig unterstützen, auch wenn die ursprüngliche Architektur das nicht vorgesehen hat.
Ich stelle jedenfalls fest, dass ich mit KI regelmäßig größere Änderungen machen lasse, die ich ohne KI nicht gemacht hätte. Einfach weil es so viel schneller geht.
zum anderen, weil trotz der Ergebniss der Umsatz oder gar Gewinn
der großen KI-Anbieter um Größenordnungen hinter den Investitionen
zurück bleiben.
Anthropic hat im Q2/26 11,5 Mrd $ Umsatz gemacht und ein "positive
adjusted operating income".
Was immer das bedeutet. Aber ohne echte, ungeschönte Kostenrechnung kann
man das keine Sekunde bewerten. Denn Umsatz ist kein Gewinn und viele
Firmen machen trotz recht großem Umsatz immer noch Verlust! Von der
Refinanzierung der Anfangsinvestitionen ganz zu schweigen.
Das Argument, auf das ich geantwortet hatte, war ja, dass die KI-Firmen Größenordnungen mehr investiert haben, als sie auch nur Umsatz, geschweige denn Gewinn machen.
Anthropic scheint nun aber zumindest ihre Compute-Kosten mit dem Umsatz abzudecken. Das ist kein "die werden niemals Gewinn machen" mehr.
Außerdem ist es so, dass sowohl Anthropic als auch OpenAI ca. 50% mehr fürs Training ausgeben als für Inference (also die Kundenanfragen). Sie haben also einen relativ großen Hebel, mit dem sie die Kosten massiv senken könnten. Sie wollen das aber zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht tun.
interessant wird es, wenn die KI neue Programmiersprachen entwickelt, in denen sie selber gut programmieren kann. Dann wird es für den Menschen noch schwieriger die Ergebnisse nachzuvollziehen.
Interessant finde ich auch, ob eine KI schon jetzt oder bald in der Lage ist einen "besseren" Linux-Kernel zu schreiben. Also schneller, weniger Speicherbedarf oder weniger Fehler.
"Rund vierhundertausend Codezeilen legt Linux alle zwei Monate zu. ... Da alle neun oder zehn Wochen durchschnittlich grob vierhunderttausend Codezeilen dazu kommen, wird der Kernel voraussichtlich Ende Januar 2025 in der Hauptentwicklungsphase von Version 6.14 die 40-Millionen-Zeilen-Marke durchbrechen."
https://www.heise.de/hintergrund/Zahlen-bitte-Linux-bald-40-Millionen-Codezeilen-schwer-10250100.html
Da wird die KI einige kW verbraten, bis sie den Code analysiert hat. Ein Lastenheft zu Linux für die KI zu schreiben, dürfte auch einen erheblichen Aufwand erfordern.
Dann noch die Frage der Kosten:
"This paper refines Ingo Molnar’s estimate of the development effort it would take to redevelop Linux kernel version 2.6. Molnar’s rough estimate found it would cost $176M (US) to redevelop the Linux kernel using traditional proprietary approaches. By using a more detailed cost model and much more information about the Linux kernel, I found that the effort would be closer to $612M (US) to redevelop the Linux kernel as it existed in 2004." https://dwheeler.com/essays/linux-kernel-cost.html
Wie viele KI-Tokens würde das kosten?
Diese Mensch-Maschine Schnittstelle scheint mir die meisten Probleme zu
produzieren.
Aus meiner Sicht wird das sogar schlechter werden, weil dort scon jetzt die größten Probleme auftauchen. Die Teams die überall gebildet werden, schauffeln immer mehr Informationen hin und her und die Plattformen, die zu teilen, leisten das kaum. Siehe Confluence: Da habe viele Schwierigkeiten damit zu arbeiten und kommen dann an den Tisch um nachzufragen, was man denn gemeint hat. 8/10 haben es verstanden, einer kommt zum Nachfragen und 1 hat etwas falsch verstanden und fragt nicht, weil er es nicht gemerkt hat.
Ab einem gewissen Punkt kommt man dahin, dass man unverhältnism#ßig mehr
beschreiben muss, um die Arbeit zu übergeben, weil der Kollege Mensch im
Projekt eingearbeitet ist
Auh das wird schlechter werden, weil die Maschine nicht in der gleichen Weise denkt und sich der Mensch nicht beliebig anpassen kann.
interessant wird es, wenn die KI neue Programmiersprachen entwickelt, in
denen sie selber gut programmieren kann. Dann wird es für den Menschen
noch schwieriger die Ergebnisse nachzuvollziehen.
Das wird vorläufig nicht passieren, denn die aktuellen KIs brauchen ja Trainingsdaten und die gibt es bei einer neuen Sprache ja nicht.
Interessant finde ich auch, ob eine KI schon jetzt oder bald in der Lage
ist einen "besseren" Linux-Kernel zu schreiben. Also schneller, weniger
Speicherbedarf oder weniger Fehler.
So ein großes Projekt hat sehr viel implizite Annahmen und Verhaltensweisen. Die nachzubauen und einfach nur besser zu sein ist schwierig. Die aktuellen KIs sind auch noch weit weg von perfekt. Sie sind so gut, dass sie bereits eine Menge Arbeit sparen können, aber nicht so gut, dass man damit so ein großes Projekt automatisch umsetzen könnte.
Die Frage ist, wie gut und effizient jemand ein Problem skizzieren kann.
Reine Programmier-NERDs ohne Erfahrung im effizienten Spezifizieren, die
sich bisher aus Coden zurückgezogen haben, haben dann ein Problem: Die
wird man immer weniger brauchen.
Dazu gab es vor Tagen eine nette Bemerkung eines Professors von der ETH, der schon Teamleiter bei einem Halbleiterhersteller war. Er rechnet mit 10% weniger Ingenieuren und 30% weniger Informatikern:
Naja, nicht wirklich. Schau dir mal an, wieviel Leute im Bereich der IT
arbeiten und wieviele das vor 30, 40 doer 50 Jahren waren!
Ich bin nicht sicher, ob man diese Entwicklungen vergleichen kann. Die KI macht schon einen sehr großen Sprung. Viele Entiwckler, die sich aufs Codieren begenzt haben, werden da arbeitslos werden. Ich würde der Zahl von 30% folgen!
Das Analogfilter ist sicherlich nicht exakt simuliert,
Das müsste sich in einem gut gebauten Modell unterlegen lassen. Wir haben z.B Filtermodelle, Spulenmodelle, Kondensatoren- und Widerstandsmodelle für Weichen. Ist zumindest für C kein Problem.
Aber eine andere Frage:
Eine Test Suite hat Claude auch geschrieben und führt sie bei jeder Änderung aus
Er simuliert dann wirklich im Hintergrund diese Schaltung / Software selber durch?
Wo läuft das?
Eine SW-Simulation würde man ja alternativ in Python mit einem Interpreter bauen lassen können. Bei mir z.B. hat er immer wieder eine Python-Umgebung gebaut.
Wenn man jetzt mit Hwardware arbeitet, müsste er Spice oder Questa nehmen, um Schaltungsschwingen und VHDL in den Griff zu bekommen. Kann der das?
Und wie oft macht er das, um sich einem Problem zu nähern?
Ich sehe z.B. daß die Simulationen auf HW-CO-SIM-Plattformen (die auch FPGA-basiert sind) schon relativ lange dauern. Da bekommt man dann ein Problem, wenn man für wenige Änderunge schon wieder eine starten muss, nur um zu Testen ob der letzte Progress funktioniert.
Das wird vorläufig nicht passieren, denn die aktuellen KIs brauchen ja
Trainingsdaten und die gibt es bei einer neuen Sprache ja nicht.
Aber Informationen zu den vorhanden Programmiersprachen und z.T. auch zur Entstehungsgeschichte und zu Parsern und Syntaxwerkzeugen gibt es. Das sollte genug Information sein, um eine neue Programmiersprache zu erzeugen. Wie gut das jetzt schon funktioniert sei mal dahin gestellt.
Das wird vorläufig nicht passieren, denn die aktuellen KIs brauchen ja
Trainingsdaten und die gibt es bei einer neuen Sprache ja nicht.
Aber Informationen zu den vorhanden Programmiersprachen und z.T. auch
zur Entstehungsgeschichte und zu Parsern und Syntaxwerkzeugen gibt es.
Das sollte genug Information sein, um eine neue Programmiersprache zu
erzeugen. Wie gut das jetzt schon funktioniert sei mal dahin gestellt.
Man kann natürlich schon eine neue Sprache damit erstellen. Du wolltest aber ja eine Sprache, mit der die KIs besser programmieren können. KIs können aber Sprachen dann besonders gut, wenn sie viel Trainingsmaterial haben. Sicherlich kann die KI dann auch in der neuen Sprache programmieren, indem sie ihr Wissen über andere Sprachen anwendet, aber dann braucht man ja keine neue Sprache, wenn man im Stil der alten Sprachen arbeiten will.
Meine Erfahrung mit KI-Programmierung zeigt auch, dass eines der großen Probleme ist, dass es gerade bei Bibliotheken viele unterschiedliche inkompatible Versionen gibt. Sie findet dann, wenn ein Fehler auftritt, schon die Lösung, aber sie macht es erst mal falsch. Das hat aber überhaupt nichts mit der Sprache zu tun. Dass sie Probleme mit der Sprache hat, hatte ich dagegen schon länger nicht mehr.
Habe ich mit Pi Pico (als debug probe), einem Pico 2W (als DUT) und probe-rs durch. Funktioniert wahnsinnig gut. Hat hat einen fingierten USB Massenspeicher (der so tut als gäbe es ein FAT32 Dateisystem aber in wirklichkeit wird in ein littlefs auf dem Flash-Chip geschrieben) debugged.
Killer Kombi - viel besser als selbst die Register zusammensuchen und fabulieren was das nun nun heißt ;-)
Da kann ich nur herzlich drüber lachen. Selbst in Listen beliebtester Programmiersprachen findet sich Assembler längst nicht an der letzten Stelle.
Aber um mal zum eigentlichen Thema zurückzukommen: Was Claude Code leistet ist wirklich erstaunlich. Ich hatte unlängst mal etwas AVR Assembler Coding-Support von ChatGPT und Gemini probiert- und das Ergebnis war selten funktionierend. Stellt man diese Sorte KI dann zur Rede werden plötzlich Fehler ganz frei heraus zugegeben- um im nächsten Versuch sofort den nächsten zu begehen. Brauchbar ist das Ganze allenfalls durch begleitende Kommentare die einen auf neue Gedanken bringen.
Wir leben da gerade in wirklich interessanten Zeiten, waer haette
das gedacht.
Ist das denn für uns wirklich neu? Ich bin jetzt 55, habe also noch die Registrierkasse erlebt, und meine ersten Schritte beim "Programmieren" von "Computern" bestanden zuerst darin, das langweilig gewordene "Moon Landing" auf dem HP97 schwieriger zu machen.
Seitdem hat sich eine ganze Menge getan, würde ich sagen. Computer, zum Beispiel. Anfangs waren wir noch komische Nerds. Bekämen von den Monitoren viereckige Augen, hieß es.
Wie auch immer haben wir in den letzten Jahrzehnten ja eine ganze Reihe von interessanten Veränderungen miterlebt. Computer, wie gesagt. Mobiltelefone. Mittlerweile Mobiltelefone, die Computer sind! Sogar mit diesem Dings, wie hieß das noch... ah, dieses Internet! Auch irgendwie eine Neuerung, finde ich. Alles in unserer Lebenszeit.
Jetzt eine KI, wobei: bei dem Wort "KI" wird mittlerweile meist nur noch von einer recht bestimmten Kategorie dieser Modelle geredet, den Large Language Models (LLMs). Letztlich sind LLMs in Ingenieur- und anderen Berufen aber nur ein Produktivitätsbooster. Und, mag ich mal hoffen, vielleicht sogar ein Kreativitätsbooster.
Interesting times? You bet!
Mir machen politische und gesellschaftliche Aspekte bei LLMS jedenfalls wesentlich mehr Sorgen als technische oder berufliche. Aber das wird jetzt zu politisch, danke.
Oh, und ach so: viele von uns Nerds gelten heute ja sogar als akzeptable Kandidaten für Heirat, Beziehungen und das Drumherum. Muß ich schlimm finden? ;-)
Ich bin etwas erstaunt darueber das hier nachgesonnen wird ob KI eine eigene Sprache braucht oder was dann wird. Die optimale Sprache fuer eine KI auf einer feststehenden Hardware scheint mir in der Tat Assembler zu sein. Und ja dann muessen Menschen leider draussen bleiben. Allerdings programmieren KI zumindest im Moment noch in den Sprachen die wir wuenschen oder? Obwohl man koennte mutmassen das C++ schon eine Sprache ist wo Menschen nicht mehr folgen koennen. .-)
Als jemand der 80% Hardware macht und Software eher so nebenbei, muss ich sagen das ich mich in den letzten Wochen enorm weiter entwickelt habe. Ich habe so meine Zweifel ob das fuer Programmierer auch gilt wenn sie bei einem antanzen und eine LED an einem Prozessorpin haben wollen und jammern das 0402 so klein ist und ueberhaubt. :-D
Viel wichtiger ist aber IMHO noch etwas anderes. Die Effizienz eines Programmieres steigt und die breite an verfuegbaren Tools. Jemand der gut darin ist Embedded zu programmieren konnte sich bisher nicht mal eben so eine Homepage fuer ein Projekt schreiben. Das geht jetzt in 10min. (hab ich selber schon ausprobiert)
Der naechste Punkt wenn jetzt der Programmierer effizienter wird, dann kann er dieselbe Aufgabe in der halben Zeit oder weniger erledigten, oder ein Projekt in derselben Zeit mit halb soviel Leuten. Also weniger Meetings, weniger Diskussionen was wie zu machen sei. Ueberlegt euch mal diesen Gewinn. Viel mehr kann nur noch in einem Kopf stattfinden.
Ausserdem sehe ich in der Firma gerade eine Menge kleine Tools aufpoppen wo man schon immer dachte "hach waer ja nett das zu haben", aber irgendwie hat nie einer Zeit und Lust gehabt das zu machen. Jetzt auf einmal sind die da. Auch das man Testcases einfach so generieren kann wird IMHO dazu fuehren das mehr getestet wird.
Wo ich aber gespannt bin, groessere Projekte werden heutzutage nur noch in groesseren Firmen umgesetzt weil du da praktisch immer ein groesseres Team fuer brauchst. In Zukunft koennen Einzelkaempfer VIEL mehr erreichen! Ich selbst hab am Wochenende ein Spassprojekt umgesetzt. Das braeuchte vielleicht noch 2-3Tage und dann haette ich eine App die ich in den Playstore stellen koennte.
Das bedeutet natuerlich das die Anzahl der verfuegbaren Programme bald explodieren wird. Und dann setzt die Marktwirtschaft ein. Bin mal gespannt was dann passiert. .-)
Ist das denn für uns wirklich neu? Ich bin jetzt 55, habe also noch die
Registrierkasse erlebt, und meine ersten Schritte beim "Programmieren"
von "Computern" bestanden zuerst darin, das langweilig gewordene "Moon
Landing" auf dem HP97 schwieriger zu machen.
Seitdem hat sich eine ganze Menge getan, würde ich sagen. Computer, zum
Beispiel. Anfangs waren wir noch komische Nerds. Bekämen von den
Monitoren viereckige Augen, hieß es.
Und jetzt stecken wir mitten in dem Aufstieg der KI-basierten Algorithmen, der hier im Mikrocontrollernetz vor 6 Monaten noch schwer angezweifelt wurde und deren Vertreter jetzt mit diesem Post eines besseren belehrt werden.
Manchmal sind technologische Revolutionen so schnell, dass es die Leute kaum glauben können, wie es schon dieses Beispiel aus dem Anfang des letzten Jahrhunderts zeigt:
Die nächste Revolution der Roboter ist auch schon deutlich am Horizont sichtbar und es wird spannend wie lange es braucht, bis diese Erkenntnis hier einsickert.
Die nächste Revolution der Roboter ist auch schon deutlich am Horizont sichtbar und es
wird spannend wie lange es braucht, bis diese Erkenntnis hier einsickert.
Genau schon der X. Parteitage der SED 1981 wusste das der Genosse Roboter übernehmen wird.
Nach über 40 Jahren wird es endlich Zeit daß diese realsozialistische Erkenntnis auch beim Letzten der Blitzmerker angekommen ist:
Vielleicht entsteht ein neuer Fachbereich "KI Prompter" (analog zum Pferdeflüsterer). Allerdings scheinen die Experten-Ratschläge von vor 2 Jahren schon wieder obsolet zu sein. Wie soll man bei dem Tempo Experte werden? Softwareentwickler arbeiteten in den letzten 30 Jahren ja schon hart an der Grenze zum Wahnsinn. Jetzt dreht sich das Karussell um ein vielfaches schneller.
Du weißt aber schon, was ich meine: Es ging um die fortschreitende Abstraktion. Vorzugsweise programmiert man in portablem C und nimmt kleinere Verluste an Performance in Kauf. Ein Kunde von mir hat sogar bestehende Programme disassembliert, in C verwandelt und sie dann auf moderne etwas schnellere Prozessoren portiert. Auch durch FPGAs hat man einige ältere Sachen ersetzt, vorwiegend mit Catapult C und das dann sogar mit richtig ordentlichen Performance-Verlusten. Es geht dabei um Lieferbarkeit und Pflege. Unser eins kann noch ASM, aber frage mal bei den U35 nach.
Die optimale Sprache fuer eine KI auf einer feststehenden Hardware
scheint mir in der Tat Assembler zu sein.
Hast du das ausprobiert? Ich habe Zweifel, denn es gibt nur wenig
dokumentiertes Trainingsmaterial.
Auf den ersten Blick könnte man meinen, daß die KI in der Tat mit Assembler zurechtkommen sollte, nur braucht es für die meisten Programme allerlei Strukturen wie Datenflächen, Kommunikationskanäle und Verwalter für parallele Prozesse. Da wird man sich kaum etwas Neues ausdenken, sondern auf die bewährten Strukturen aus C und Python zurückgreifen, zumal der Schritt zum späteren ASM ja schon sehr gut gelöst ist. Benutzt werden dann halt die hinterliegenden Objektstrukturen die auch die Compiler benutzen, um die Informationen aus dem Code aufzubauen und zu verwalten. Wer sich mal mit Compilerbau befasst hat, weiß um die Datenbankstrukturen, die es dafür braucht.
Allerdings denke ich, daß die KI auf Dauer besseres ASM erzeugen wird, als heutige Compiler, weil sie sich ja C-Modelle schaffen kann, diese selber testen und bewerten kann. Das passiert heute ja schon - sogar beim VHDL, wenn man mehrere SYnthesen anwirft, um dann das bessere Ergebnis zu nehmen. Brute Force Ausprobieren.
Die KI wird das Compilieren verbessern! Die Frage ist nur, ob die Compilerhersteller KI einsetzen, um das zu tun oder sich die KI-Anbieter das Compilieren beibringen und die Compilerhersteller ersetzen. Ich denke, auf Dauer eher letzteres! Wer die KI in Händen hat, kann grundsätzlich jede Softwarefunktion erlernen und die Software selber ersetzen. Bei C wird es sogar sehr einfach sein, weil es z.B. GNU-Compiler frei verfügbar gibt.
Mir machen politische und gesellschaftliche Aspekte bei LLMS jedenfalls
wesentlich mehr Sorgen als technische oder berufliche. Aber das wird
jetzt zu politisch, danke.
Da bist du nicht der Einzige!
Zunächst wird es ein wirtschaftliches Thema sein, danach ein politisches. Und wie immer ist DE hintendran mit Allem. Mit der Infrastruktur, mit Rechenzentren, mit KI-Knowhow und vor allem mit dem Verständnis für die Bedeutsamkeit.
Die KI wird das Compilieren verbessern! Die Frage ist nur, ob die
Compilerhersteller KI einsetzen, um das zu tun oder sich die KI-Anbieter
das Compilieren beibringen und die Compilerhersteller ersetzen.
Ich denke, auf Dauer eher letzteres!
Ich denke nicht auf Dauer, aber sicher eine Zeitlang. Die Frage ist nur wie gross ist das Intervall. :-D Es ist aber auch eine Frage des Vertrauens. Aktuell vertraue ich keiner Zeile KI generierten Code welche ich nicht selbst gelesen habe. Einfach weil ich neben genialen Ergebnissen zuviel Unsinn gesehen habe. Aber wenn wir mal soweit sind das du seit fuenf Jahren nichts mehr nachbessern musstest weil immer alles perfekt war? Was dann?
Jetzt ueberlegen wir das mal anhand eines einfachen Beispiels und wenn ich Beispiel sage dann meine ich das genau so! (nur fuer die Besserwisser da draussen)
Als Assemblerprogrammierer hast du vermutlich eine gute bewaehrte 16x16bit Multiplikation auf Vorrat und eine 32x32. Gut abgehangen, getestet, bewaehrt.
Eine KI wuerde sich sowas einfach ausdenken. Und wie gesagt, ich setze voraus das sie so gut ist das ihr ausgedachtes Ergebnis perfekt ist!
Dann schaut sie sich ein aktuelles Problem an, erkennt das eine 17x26Bit Multiplikation fuer das Problem ausreichend ist und auf der Zielhardware sinnvoll umzusetzen ist. Also macht sie das, ist schneller und braucht weniger Resourcen.
Wie gesagt, ein Beispiel! Oder vergleicht mal heutige Software wo bergeweise Libaries mit Funktionen drin sind wovon immer nur 5% genutzt werden. Die koennte das alles so runterschreiben. Genau passend zum Problem.
Programmiersprachen, Libraries, ja selbst schon Assembler (!Maschienencode) sind alles Abstraktionen die Menschen brauchen!
BTW: Das hab ich gestern so gemacht. Ich wollte eigentlich nur eine einfach dumme Grafik um eine Funktion darstellen. Normalweise haette ich qcustomplot in mein Programm eingebunden. Einfach weil ich das so gewohnt bin und seit vielen Jahren nutze. Aber 10-50fach ueberdimensioniert. Es gab aber ein Problem mit Qt6.11(seufz) also hab ich die KI gebeten mir einfach schnell eine Klasse zu schreiben die nur kurz meine kurve zeichnet. Gerade mal zwei Bildschirme an Source. Macht alles was ich haben wollte.
Ohne KI haette ich vermutlich geschaut ob ich qcustomplot ans laufen bekomme. :-D
Vanye
Man muesste mal ausprobieren auf seinem Lieblingscontroller einen Forthinterpreter zu installieren und die KI bitten etwas komplexes in Forth zu lösen. Sozusagen der erste Schritt auf der Stufe in den Keller(speicher?). :-D
Allerdings hab ich danach das interessante Problem beobachtet, auf dem
mich die KI schon vorher(!) hingewiesen hat das ein normaler User das
Programm so nicht starten darf weil dem Programm die Rechte fehlen auf
Bluetooth zuzugreifen.
Äh, den User in die passende Gruppe setzen sollte reichen.
Manchmal sind technologische Revolutionen so schnell, dass es die Leute
kaum glauben können, wie es schon dieses Beispiel aus dem Anfang des
letzten Jahrhunderts zeigt:
Es soll ein gewisser Wilhelm II gewesen sein, der mit folgenden Ausspruch zitiert wird: "Ich glaube an das Pferd. Das Automobil ist nur eine vorübergehende Erscheinung". Dazu passen die beiden Straßenbilder im Reddit-Posting ziemlich gut, ja. :-)
Die nächste Revolution der Roboter ist auch schon deutlich am Horizont
sichtbar und es wird spannend wie lange es braucht, bis diese Erkenntnis
hier einsickert.
Die erste Roboterrevolution war IMHO schon Ende der Sechziger und in den Siebzigern, als immer mehr Industrieroboter eingesetzt wurden. Was wir im Moment sehen, ist der Beginn einer Massenverfügbarkeit von vornehmlich humanoiden Robotern, aber ob das wirklich eine Revolution wird und wie lange sie dauert... abwarten, würde ich sagen.
Aber wenn wir noch einmal auf die Industrieroboter zurückkommen, entdecke ich etliche Parallelen zu den anderen Entwicklungen in meiner bisherigen Lebenszeit. Jedesmal ging, zum Beispiel, die Arbeitswelt unter, unsere Jugend würde alsbald vollständig verdummen, möglicherweise würden die Maschinen die Menschheit ausrotten. Es gab schon damals Gegner und Befürworter, und beiden seiten war nicht selten kein noch so abstruses Argument zu abwegig, um nicht doch noch vorgebracht zu werden.
Letzten Endes haben sich aber weder das dräuende Unheil noch die Glückseligkeit eines gigantischen Schlaraffenlandes bewahrheitet. Ja, einige Arbeitsplätze für mechanische Tätigkeiten sind weggefallen, aber dafür sind neue in Entwicklung, Bau und Betrieb von Industrierobotern entstanden, meistens weniger anstrengend und häufig bedeutend besser dotiert. Die Produktivität ist gestiegen, damit der gesamtgesellschaftliche Wohlstand, alles Übrige war dann primär eine Frage seiner Verteilung.
Meine persönliche Prognose für die absehbare Zukunft ist daher, daß es bei der KI ganz ähnlich laufen wird. Die Produktivität wird steigen, und damit mittelbar dann auch der Wohlstand. Wieder werden wir vor den altbekannten Fragen der Verteilung stehen, das sind jedoch keine technischen, sondern gesellschaftliche und politische Fragen, und im Übrigen natürlich auch nicht auf diesen Themenbereich beschränkt.
Auf der anderen Seite sehe ich dabei allerdings auch eine weitere Verschiebung. Wir leben in einer hochentwickelten Industriegesellschaft, und um seinen Lebensunterhalt durch die eigene Arbeit erwirtschaften zu können, bedarf es gewisser Fähigkeiten, und die Meßlatte dafür wird mit der technischen Weiterentwicklung immer höher. Das heißt auf der anderen Seite leider, daß der Anteil unserer Mitbürger wächst, der diese Fähigkeiten nicht hat, und das bedeutet wiederum, daß wir als Gesellschaft darüber nachdenken und entscheiden, wie wir diesen Menschen ein lebens- und menschenwürdiges Dasein ermöglichen können.
Letzten Endes haben sich aber weder das dräuende Unheil noch
die Glückseligkeit eines gigantischen Schlaraffenlandes bewahrheitet.
Wenn du mal 100-200 Jahre zurueckkuckst dann leben wir aber in einem Schlaraffenland. Keiner muss hungern, jeder hat ein Dach ueber den Kopf und man wird doppelt so alt.
in einer hochentwickelten Industriegesellschaft, und um seinen
Lebensunterhalt durch die eigene Arbeit erwirtschaften zu können,
bedarf es gewisser Fähigkeiten, und die Meßlatte dafür wird
mit der technischen Weiterentwicklung immer höher.
Das sehe ich in der Tat auch so. Da warten grosse Probleme...
Korrektur: Spec driven engineering bzw. development (SDD)
Bei technischen Anwendungen und libraries geht das oft recht gut. Hier arbeitet man sowieso mit Spezifikationen. Deshalb kann die KI ja auch so gut von einer Sprache in eine andere portieren. Der bestehende Quellcode enthält die komplette Spezifikation. Das hier vorgestellte Beispiel bestätigt das.
Aber je näher man an Software kommt, die Menschen benutzen sollen, desto schwieriger wird es, wirklich gute Spezifikationen zu schreiben, die man von der KI auch umsetzen lassen kann. Der "product owner" oder der Anwender, der etwas beauftragt, hat eine grobe Vorstellung davon, was er haben will. Er weiß es aber meistens nicht genau (Ausnahmen bestätigen die Regel), und vor allem weiß er nicht, was mit vernünftigem Aufwand erreichbar ist. In welchen Fällen man auf besonders auf Performance achten muss, wo das schöne Flowchart noch einmal überarbeitet werden muss, weil in der Realität eben doch andere Abläufe vorkommen, ... In diesen Fällen kann man die KI m.E. in erster Linie dazu benutzen, gut abgrenzbare und beschreibbare Teilaufgaben zu lösen.
Eine große Gefahr sehe ich auch darin, dass per KI erstellte komplexe Programme sich bei jeder neuen Version ändern, weil die Spezifikation nicht genau genug ist. Das bestehende Ergebnis war ja gut genug - warum sollte sich die nächste Version also anders verhalten, wenn man nur eine Kleinigkeit ändert?
Letzten Endes haben sich aber weder das dräuende Unheil noch
die Glückseligkeit eines gigantischen Schlaraffenlandes bewahrheitet.
Wenn du mal 100-200 Jahre zurueckkuckst dann leben wir aber in einem
Schlaraffenland. Keiner muss hungern, jeder hat ein Dach ueber den Kopf
und man wird doppelt so alt.
Die industrielle Revolution hat die diese Entwicklung nicht nur technisch, sondern primär auch gesellschaftlich und politisch angestoßen. Produktivität wurde zu Wohlstand, und der Rest war dann dessen Verteilung. Daß es uns heute und hierzulande so gut geht, ist Folge des Wohlstandes auf Basis der gestiegenen Produktivität. Dieser simple Zusammenhang gerät bei solchen Diskussionen heute leider häufig aus dem Fokus.
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen. Dann entschuldigt sie sich immer. Die KI kann nicht einmal Datenblätter o.ä. fehlerfrei lesen bzw. vergleichen. Vertrauen kommt da nicht auf.
Deshalb frage ich mich wie ihr damit ganze Projekte stemmt. Ich bleibe der KI gegenüber skeptisch.
Die nächste Revolution der Roboter ist auch schon deutlich am Horizont
sichtbar und es wird spannend wie lange es braucht, bis diese Erkenntnis
hier einsickert.
Die erste Roboterrevolution war IMHO schon Ende der Sechziger und in den
Siebzigern, als immer mehr Industrieroboter eingesetzt wurden. Was wir
im Moment sehen, ist der Beginn einer Massenverfügbarkeit von
vornehmlich humanoiden Robotern, aber ob das wirklich eine Revolution
wird und wie lange sie dauert... abwarten, würde ich sagen.
Das ist heute schon eine andere Liga: Dank der großen Rechenbeschleuniger werden die Bewegungen der Roboter virtuell zu tausenden gleichzeitig optimiert. Deshalb können die sich immer besser bewegen. Und das Ziel von Musk ist der Einsatz von seinen Optimus-Robotern in den Tesla-Fabriken.
Des weiteren gibt es die ersten funktionierenden Ansätze für das Lernen durch Zuschauen. Da es millionen von Videos gibt, muss die KI nur noch zuschauen und daraus lernen. Und zusammen mit den Billionen Investitionen von Musk, den Chinesen, Neurarobotics und ähnlichen ist jetzt rein wirtschaftlich eine ganz andere Dynamik vorhanden. Das ist wirklich eine ganz andere Liga: Schnellgang ist angesagt.
Deshalb frage ich mich wie ihr damit ganze Projekte stemmt.
Ich kann mit dir mitfühlen. Geht mit ähnlich.
Ich bleibe der KI gegenüber skeptisch.
Das ist der Punkt. Während wir beide bein ersten oder zweiten enttäuscht abbrechen, machen andere Leute geduldig weiter und freuen sich über kleine Schritte. Wir beide sind Kontrollfreaks. Wir geben die Kontrolle erst dann freiwillig ab, wenn wir erkennen, dass wir eindeutig (der KI) unterlegen sind. Bis dahin fühlen wir uns wohler in der Rolle als klasischer Programmierer. Wir befehlen der Maschine, und sie führt genau das aus. Nicht mehr und nicht weniger. Alles andere muss bedeuten, dass die Maschine defekt ist.
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen. Dann
entschuldigt sie sich immer.
KI ist nicht gleich KI.
Ich habe dienstlich Zugriff auf verschiedene LLMs. Da kommen mit der identischen Anfrage z.T. sehr verschiedene Ergebnisse zustande. Teils überzeugend, teils nicht.
Auch die Antwortzeiten unterscheiden sich ggf. recht stark.
Die KI kann nicht einmal Datenblätter o.ä.
fehlerfrei lesen bzw. vergleichen.
Ja, ein Modell wie z.B. ChatGPT hat seine Stärken an anderer Stelle.
Vertrauen kommt da nicht auf.
Sehr verständlich.
Ich bleibe der KI gegenüber skeptisch.
Dein Vorsatz in allen Ehren, aber warte mal noch ein paar Jahre.
Wie bei den ersten Navis: Da mu0te man jede Route kontrollieren...
Rick, meine Versuche beruhen auf ChatGPT. Claude war nur kurz kostenlos. Wenn man vorher wissen muss welches LLM man verwenden muss, wird es schnell kompliziert. Hier sollte die KI schon selbst in der Lage sein das passende zu wählen. Das erwarte ich von einer KI. Sonst scheitert sie ja schon selbst. :-)
Das ist ein spannendes Thema was sich demnächst beim Bier (s. Offtopic Thread) im direkten Gespräch deutlich besser bequatschen lässt.
Wegen Navi ist auch so eine Sache. Hatte zu den Anfängen Navigon, war praktisch perfekt. Jahre später mit Smartphone verwende ich, wie die meisten sicherlich, Google Maps. Hier bemerke ich allerdings immer noch sehr oft das in der Ansage links mit rechts verwechselt wird. Die Karte stimmt, nur die Abbiegeansage manchmal nicht. Auch bei S Kurven kommen manchmal unnötige Abbiegeansagen die einem in einer fremden Gegend kurz verwirren. Mit der Zeit lernt man nach Karte zu fahren.
Das ist heute schon eine andere Liga: Dank der großen
Rechenbeschleuniger werden die Bewegungen der Roboter virtuell zu
tausenden gleichzeitig optimiert.
Klar, du glaubst nur an Dinge, die du im Mediamarkt kaufen kannst. Ich beschäftige mich sei über 20 Jahren mit den Themen Robotik, KI und Algorithmik und sehe deren Paradigmaänderungen und die massive Zunahme der Investitionen in diesem Bereich so wie die neue entstehenden Firmen. Ich meine die Entwicklungsfortschritte klar unterscheiden zu können.
Versuche es doch mal mit der Annahme, dass du hier eher wenig Ahnung hast und nicht der Allerhellste bist.
Klar, du glaubst nur an Dinge, die du im Mediamarkt kaufen kannst. Ich
beschäftige mich sei über 20 Jahren mit den Themen Robotik, KI und
Algorithmik und sehe deren Paradigmaänderungen und die massive Zunahme
der Investitionen in diesem Bereich so wie die neue entstehenden Firmen.
Ich meine die Entwicklungsfortschritte klar unterscheiden zu können.
Der Text könnte auch von ChatGPT stammen. Oder vom Parteisekretär. Viele Buzzwords.
Versuche es doch mal mit der Annahme, dass du hier eher wenig Ahnung
hast und nicht der Allerhellste bist.
Du bist und bleibst ein Fanboy, der nur den Heilsversprechen und dem Hype hinterher rennt. Kritisches Distanz oder Betrachtung Fehlanzeige.
Klar, in dem Bereich tut sich im Moment extrem viel. Aber wie immer wird auch viel zuviel viel zu schnell versprochen oder erwartet.
A propo warten. Ich warte noch auf eine Antwort auf meine Fragen an dich.
Moment extrem viel. Aber wie immer wird auch viel zuviel viel zu
schnell versprochen oder erwartet. A propo warten. Ich warte noch auf
eine Antwort auf meine Fragen an dich.
Das ist auch mein Eindruck. Es ist mit ueberschaubaren, manchmal auch grossem, Aufwand moeglich die Mechanik der Roboter gut hinzubekommen. Wo es aber noch sehr mangelt das ist doch in der Intelligenz.
Ueberlegt mal wieviel Entwicklungsaufwand in den letzten 10Jahren in autonome Autos gesteckt wurden und haben wir alle eins? Ein Roboter der frei in Menschenumgebung rumlaufen kann ist imho noch 10-30s in der Zukunft.
Ihr habt doch alle das Video gesehen wo die Roboter den Weltrekord in 100m Lauf gebrochen haben und dann am Ende geradeaus weiter gegen eine Wand laufen. Warum? Es sollte doch banal sein anzuhalten oder? Nicht? Dann weiss man wo die Entwicklung da noch steht.
hab gerade mal ein Stueck Beispielsource mit KI veroeffentlich. Klar, ist eine Spielerei. Aber nett, schnell cool und am wichtigsten, ohne KI haette es das nicht gegeben. Nicht weil das unmoeglich waere, aber niemand wuerde den Aufwand der dann notwendig waere in so ein Spassprojekt reinstecken. .-)
Möglich ist schnell vieles- nur finde eine sinnvolle Verwendung :)
Hab ich doch hier oder in einem anderem(?) KI Thread auch schon gepostet. Eine Handy/PC App zum auslesen eines Polar H10. (aktuell zu 80% fertig)
Der Punkt ist, man lernt dabei das praktisch alles was man bisher programmiert hat nun erheblich schneller geht. Gerade im privaten Bereich ist das eine deutliche Veraenderung. Es gab ja immer Dinge die man haette machen koennen, wo man aber wusste es ist viel Arbeit und es dann lieber gelassen hat. Jetzt kann man es durchziehen.
Stell dir vor Lidl wuerde den neuen Gartentroet 3000 verkaufen mit dem alles im Garten ploetzlich 10x so schnell ginge. Danach wuerdest du vielleicht auch ueberlegen ob nun nicht eine Lustgarten nach englischem Vorbild mit Springbrunnen, Labyrinth und griechischer Goettin im Springbrunnen angesagt waere. :-D
Also 2003, praktisch alt und scheisse und ueberholt (... ich denk nich wirklich soooo)
Kuenstliche InTellIgenz, also des Kaisers neue Kleider?
Auch mal ne Idee. Hoffentlich kann man sowas gegen diese Urheberrechtsdiebe irgendwie absichern ... also diese tollen, tollen Ideen;)
Vielleicht ist die Idee gar nicht so schlecht. Per A.I.-Hype etwas Kohle abzudrücken und Leute übers Ohr zu hauen (hoffentlich nicht einem selbst!) um sich dann am Ende einen Hameg HMF2550 zu kaufen (da merkt man, dass ich das scherzhaft meine. ist alt, nicht nur der Witz, sondern auch der Betrug an sich selbst:P)
Und entschuldigt bitte(besonders die zeitnahen Vorposter). Jeder soll seine Spielsachen haben. Kommt halt drauf an wer mit wem spielt, ihr undeterministischen Nixblicker (auch nich boese gemeint, sondern einfach nur so ne Weltanschauung, ihr Pfeifen;) )
hmmm klammer zu vergessen. Ich brauch nen Grok oder so kopfschyttl
Also 2003, praktisch alt und scheisse und ueberholt (... ich denk nich wirklich soooo)
Doch du denkst so. Deshalb ist es dir ja eingefallen. Du kommst mir vor wie jemand der mal in einer Hoehle sass, sah das es draussen nach einem Blitzeinschlag zu einem Feuer kam und dann dachte: Rausgehen? Es regnet und was werden die Goetter sagen.
Der Typ aus der Nachbarhoehle war innovativer und hat danach gegrillt.
Das wird spannend! Der Punkt ist nämlich der, daß wir das Ganze Gemüse
ja noch komplett verstehen und den output entsprechend einordnen können.
Noch... aber auch das ist keine neue Entwicklung. Ich erinnere mich an meine Spielchen mit den frühen GUI-Codegeneratoren, die haben genauso viel Unfug produziert.
Später einmal wird es ein Problem sein, daß die jüngeren Entwickler die
nur noch mit KI programmiert haben nur noch vor unbekannten black boxes
stehen, deren Innereien sie nicht mehr verstehen!
Schon bei den griechischen Klassikern können wir lesen, wie faul, dumm, respektlos und verdorben die Jugend sei.
Andererseits bringe ich jetzt seit über 25 Jahren den Landratten das Segeln bei, darunter auch vielen jungen Landratten. Die meisten davon waren klug, hatten das Herz am richtigen Fleck, und ich habe nicht den kleinsten Zweifel, daß sie ihren Weg gehen und die Probleme lösen werden, die wir ihnen hinterlassen und neuen, die ihnen begegnen.
Sie haben auch kein Gefühl mehr, für technische Größen. Da sind mV und
uV plötzlich dasselbe, wie ich kürzlich entdecken musste. Wenn so einer
eine KI füttert - dann gute Nacht!
Wenn er einen Abakus gefüttert hätte, bliebe die Nacht dieselbe...
Das war genau mein Einwand an anderer Stelle: Ab einem gewissen Punkt
kommt man dahin, dass man unverhältnism#ßig mehr beschreiben muss, um
die Arbeit zu übergeben, weil der Kollege Mensch im Projekt
eingearbeitet ist, die Methoden kennt und den Sinn der Infos versteht.
Ich befürchte, Dein Denkansatz ist flashc. Irgendwo habe ich mal gelesen, die LLMs seien wie eine Horde unerfahrener Junior-Entwickler, denen man ganz genau erklären müssen, was man wie und warum haben möchte. Das kommt hin, glaube ich. Ein LLM, das Dein Projekt gar nicht kennt mit einem erfahrenen, eingearbeiteten Kollegen zu vergleichen, erscheint mir als... sagen wir vorsichtig: recht naiver Ansatz.
Auch im anderen Thread [1] hatte ich angesichts Deiner Beiträge sehr das Gefühl, daß Du zwar unterschwellig, aber am Ende doch eher gegen das LLM arbeitest, und darauf erpicht bist, es zu überführen wenn es Fehler gemacht hat. Du behälst ihm Informationen vor die für eine korrekte Arbeit benötigt werden, und beklagst Dich aber dann darüber, wenn das nicht sofort perfekt funktioniert.
Es tut mir leid Dir das so zu sagen, aber ich habe schlechte Neuigkeiten: LLMs und andere KI-Modelle können nicht alles, und werden es auch in absehbarer Zukunft nicht können. Vor allem können sie nicht hellsehen -- und ich sehe nicht, daß sich das bald ändern wird.
Oder, anders gefragt: würde es Dir allzu viel ausmachen, Dich bitte an die hier üblichen (und von der Forensoftware sogar vorgegebenen) Zitiergepflogenheiten zu halten? Du weißt schon, diese Zeile mit "Dings schrieb in Beitrag #4711:"? Vielen lieben Dank.
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen.
Wenn man dumme Antworten bekommt, liegt das nicht selten an der Frage.
Deshalb frage ich mich wie ihr damit ganze Projekte stemmt.
Nunja, ich nutze KI zwar im Wesentlichen für die lästigen Anteile meiner Arbeit, also Dokumentation und Tests, aber da es offensichtlich Leute gibt, die ganze Projekte mit deren Hilfe stemmen, scheint das wohl möglich zu sein. Wie so häufig, scheint es wohl daran zu liegen, wie man fragt.
Ich bleibe der KI gegenüber skeptisch.
Das bleibt Dir unbenommen, und wir alle sollten das sein.
Das ist der Punkt. Während wir beide bein ersten oder zweiten enttäuscht
abbrechen, machen andere Leute geduldig weiter und freuen sich über
kleine Schritte. Wir beide sind Kontrollfreaks. Wir geben die Kontrolle
erst dann freiwillig ab, wenn wir erkennen, dass wir eindeutig (der KI)
unterlegen sind. Bis dahin fühlen wir uns wohler in der Rolle als
klasischer Programmierer. Wir befehlen der Maschine, und sie führt genau
das aus. Nicht mehr und nicht weniger. Alles andere muss bedeuten, dass
die Maschine defekt ist.
Wir sind ja auch daran gewöhnt daß die Maschine immer dasselbe tut, mithin: daß für jede definierte Eingabe immer genau dieselbe Ausgabe erzeugt wird. Aber genau das ist bei KI-Modellen eben nicht der Fall, und das verunsichert uns.
... dürfte uninteressant werden. Interessant ist nur noch die gewünschte Funktionalität für eine konkrete Hardware. Die Aufgabe verlagert sich vom Programmieren auf die korrekte Funktionsbeschreibung.
Wir sind ja auch daran gewöhnt daß die Maschine immer dasselbe tut,
mithin: daß für jede definierte Eingabe immer genau dieselbe Ausgabe
erzeugt wird. Aber genau das ist bei KI-Modellen eben nicht der Fall,
und das verunsichert uns.
Kommt darauf an. Wenn du den Temperaturparameter auf 0 stellst, sollte es immer gleich sein.
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen.
Wenn man dumme Antworten bekommt, liegt das nicht selten an der Frage.
Das ist eine sehr flache Unterstellung. Für mich zu flach. Wie gesagt scheitert ChatGPT schon am lesen von AVR Manuals, auch mit direkten Link zum pdf. Es wird von Eigenschaften erzählt die nicht vorhanden sind. Wenn man die Manuals selbst nicht kennt, wird man glatt belogen. Am Ende wollte ich nur eine Liste haben mit Unterschieden zwischen 3 aktuellen AVR 8Bit Reihen. Ergebnis, kann ChatGPT einfach nicht. Erst wenn man nachfragt wo das bitte steht bemerkt sie ihren Unsinn. Bis dahin wird frei erfunden und so getan, dass sie es ganz genau weiß. Nichts weiß sie. Nichts.
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen.
Wenn man dumme Antworten bekommt, liegt das nicht selten an der Frage.
Das ist eine sehr flache Unterstellung. Für mich zu flach.
Aha. Okay, schauen wir mal:
Wie gesagt
scheitert ChatGPT schon am lesen von AVR Manuals,
Oh. Äh. Also... wurde ChatGPT für diese Aufgabe trainiert? Ach so, nein. Anders gesagt: dumme Frage gestellt, dumme Antwort bekommen.
"Ich habe keinen kostenlosen Schraubendreher bekommen, da hab ich die Schraube mit dem Hammer eingeschlagen und mit dem Ergebnis bewerte ich die Qualität und die Fähigkeiten von Schraubendrehern."
p.s: Wie ich schon sagte sobald der Ki Hype vorbei ist, Speicher preiswerter wird und wir alle eine GPU mit 64GB im Rechner haben geht es erst richtig ab. .-)
wenn ich die KI frage, erwische ich sie immer beim Unsinn erzählen.
Wenn man dumme Antworten bekommt, liegt das nicht selten an der Frage.
Das ist eine sehr flache Unterstellung. Für mich zu flach.
Aha. Okay, schauen wir mal:
Wie gesagt
scheitert ChatGPT schon am lesen von AVR Manuals,
Oh. Äh. Also... wurde ChatGPT für diese Aufgabe trainiert? Ach so, nein.
...
Eine weitere schwachsinnige Antwort. Du willst damit Dokumentation erstellen, wobei sie keine Dokumentation lesen kann. Naja wofür wurde denn das selbst in den Himmel gelobte ChatGPT trainiert? Es soll doch alles können? Claude mag das etwas besser können, aber auch nicht fehlerfrei. Bis jetzt ist mir nur bekannt wie "sinnvoll" man damit Bilder erstellen oder fälschen kann. Also unproduktiven lustigen Mist.
Ich baue jetzt keinen neuen Rechner zusammen und stelle mir den in die Bude nur wegen LLM, was sich jede Woche ändert. Nein das mach ich ganz sicher nicht. Ich habe ansonsten einen guten non Gaming Rechner. Der wird das Speicherpreiswahnsinnszeitalter gut überstehen. Für menschliche Programmierung sowieso.
Ich hab auch einen guten Non-Gaming Rechner, aber es hat sich herausgestellt das er auch erstaunlich gut Gaming kann. Was soll man machen, auf der Grafikkarte ist leider nicht nur VRAM. Aber wenn steam gut laeuft ist das sicher auch vorteilhaft fuer LT-Spice. :-D
BTW: Irgendwo (c't?) hab ich letzte Tage ein Vergleich NPU und GPU gesehen. Es sah nicht gut aus fuer Laptops die nur eine NPU haben. Vielleicht ist das ja ein Grund warum manche so default-negativ sind, wenn man keinen richtigen Rechner hat wo man eine Grafik nachstecken kann, der Alpenfoen auf der CPU schadet auch nicht, dann ist man aktuell mit lokaler KI wohl draussen.
Oh..meine frisch gekaufte Grafikkarte RX9060XT 16GB hat knapp ueber 400Euro gekostet, eine Woche spaeter lag die bei 500. Ich glaub nicht das dies alles durch einen Hype im Kinderzimmer passiert ist. Solche volatilen Marktpreise zeigen IMHO das gerade eine Menge Leute auch wegen KI aufruesten. Wer hier gerade ohne Gebiss seinen Krueckstock schwingt und ueber KI wettert hat noch nicht gemerkt das der Zug der Geschichte an ihm vorbei gefahren ist.
Eine weitere schwachsinnige Antwort. Du willst damit Dokumentation
erstellen,
Nein, ich will das nicht. Ich mache das einfach und gelange damit zu guten Ergebnissen. Es bist hingegen Du, welcher dasselbe lediglich will und sich über seine Ergebnisse beklagt. Anscheinend mache ich etwas anders als Du.
Es liegt mir aber fern, Dich zu missionieren oder mit Dir zu streiten, und eigentlich war mein Hinweis, daß falsche Antworten häufig an falschen Fragen liegen, als Denkanstoß gedacht. Insofern kannst Du meinen Denkanstoß annehmen und Deinen Umgang mit, sowie Deine Erwartungen an die LLMs überdenken, oder das lassen, wie Du möchtest. Viel Spaß und Erfolg!
... Wer hier gerade ohne Gebiss seinen Krueckstock schwingt
und ueber KI wettert hat noch nicht gemerkt das der Zug der Geschichte
an ihm vorbei gefahren ist.
Warum vorbeigefahren? Das KI Zeitalter hat gerade erst begonnen. Es hat seinen Höhepunkt noch lange nicht erreicht. Verpasst hat man noch lange nichts. Man kann völlig entspannt an der Seitenlinie stehen und zuschauen was so passiert und irgendwann kann es vielleicht gezielt richtig nutzen.
... Ich mache das einfach und gelange damit zu
guten Ergebnissen. Es bist hingegen Du, welcher dasselbe lediglich will
und sich über seine Ergebnisse beklagt. Anscheinend mache ich etwas
anders als Du.
Das klingt schon netter im Ton. Nur leider sagst du weiterhin nichts mit welcher KI du welche Art von Dokumentation erstellst und welche Fragestellung wichtig ist. Du schreibst nur was du so tolles mit der KI kannst. Du müsstest schon konkreter werden um deine Aussage zu untermauern. Ich hatte geschrieben mit welcher KI ich was machen wollte.
... Ich mache das einfach und gelange damit zu
guten Ergebnissen. Es bist hingegen Du, welcher dasselbe lediglich will
und sich über seine Ergebnisse beklagt. Anscheinend mache ich etwas
anders als Du.
Das klingt schon netter im Ton.
Eigentlich war ich nur sachlich.
Nur leider sagst du weiterhin nichts mit
welcher KI du welche Art von Dokumentation erstellst
Claude Pro.
und welche Fragestellung wichtig ist. Du schreibst nur was
du so tolles mit der KI kannst.
Ich kann nichts "tolles" mit "der" KI.
Du müsstest schon konkreter werden um deine Aussage zu
untermauern.
Meines Wissens besteht dazu keine verfassungsmäßige Notwendigkeit.
Ich hatte geschrieben mit welcher KI ich was machen wollte.
Du hattest vor allem geschrieben, daß Du ein für Deine Aufgabe wenig geeignetes KI-Modell verwendet hast, weil es kostenlos ist.
Warum vorbeigefahren? Das KI Zeitalter hat gerade erst begonnen.
Es hat seinen Höhepunkt noch lange nicht erreicht. Verpasst hat man noch lange nichts.
Jein, was die Entwicklung von KI angeht ist der Zug wohl bereits an Deutschland vorbeigefahren. Was den Einsatz in Firmen angeht vermutlich noch nicht, aber er wird vorbeifahren. Einfach weil grosse Firmen da viel zu traege sind.
Aber natuerlich habe ich etwas verallgemeinert! Ich denke wir haben gerade eine gute Zeit fuer kleine Startups. Deshalb denke ich das wir gerade in interessanten Zeiten leben. Es wird viele Umwaelzungen geben.
Und natuerlich wird das auch einzelne treffen. Wer glaubt keine neuen Arbeitsweisen lernen zu muessen weil er schon 60 ist und es nur noch 7Jahre bis zu Rente sind, wird feststellen das er bald nicht mehr gebraucht wird.
Aber natuerlich sind wir gerade auch in der WildWest-Phase. Es wird viel Unsinn erzaehlt und keiner weiss so genau wo die Reise hingeht. Sicher ist nur es wird eine Reise geben und sie wird schnell sein und wir muessen uns beeilen um noch in den gerade losfahrenden Zug springen zu koennen. Wir wissen bloss noch nicht genau wo wir aussteigen werden und wie holprig die Fahrt wird. :)
Jein, was die Entwicklung von KI angeht ist der Zug wohl bereits an
Deutschland vorbeigefahren.
Black Forest Labs ist eines der weltweit führenden und wertvollsten europäischen Start-ups im Bereich der generativen Künstllen Intelligenz https://bfl.ai/
Neura Robotics gilt als das aktuell vielversprechendste und am höchsten bewertete KI- und Robotik-Unternehmen Deutschlands https://neura-robotics.com/de/ueber-uns/
Du hast eine sehr tiefgreifende informative komplette allseits umfassende Antwort auf alle Fragen gegeben. Herzlichen Glückwunsch. Vielen vielen Dank. Genauso bitte weitermachen. Wenn sich damit nicht arbeiten lässt, dann weiß ich auch nicht weiter.
Warum vorbeigefahren? Das KI Zeitalter hat gerade erst begonnen.
Es hat seinen Höhepunkt noch lange nicht erreicht. Verpasst hat man noch
lange nichts.
Jein, was die Entwicklung von KI angeht ist der Zug wohl bereits an
Deutschland vorbeigefahren. Was den Einsatz in Firmen angeht vermutlich
noch nicht, aber er wird vorbeifahren. Einfach weil grosse Firmen da
viel zu traege sind.
...
Und nur weil man bspw. in den USA Rechenzentren baut als gebe es kein Morgen,
muss das nicht in dem Maße sinnvoll sein.
Ich erwarte auch das die Haelfte davon in 3-5Jahren pleite ist. Nennen wir es gesund schrumpfen. Bin mal gespannt ob die Hardware dann auf Ebay auftauchen wird. :)
Ich bleibe dabei, wir stecken mittendrin, es ist noch lange nichts vorbei.
Das waere natuerlich schoen, ich hab nur den Eindruck das bei uns grosse Firmen zu traege sind. Aber wir werden sehen...
Wer hier gerade ohne Gebiss seinen Krueckstock schwingt und ueber KI
wettert hat noch nicht gemerkt das der Zug der Geschichte an ihm vorbei
gefahren ist.
Wer glaubt keine neuen Arbeitsweisen lernen zu muessen weil er schon 60
ist und es nur noch 7Jahre bis zu Rente sind, wird feststellen das er
bald nicht mehr gebraucht wird.
Hast Du ein Problem mit bestimmten Altersklassen oder spricht hier nur die bekannte jugendliche Überheblichkeit oder Arroganz der älteren Generation gegenüber?
Immerhin haben sich die Alten für die folgenden Generationen den Allerwertesten aufgerissen. Damit diese vom Wohlstand verwöhnt eine ausgewogene "Work-Life Balance" hat und genug Zeit fürs Chillen oder Zocken hat oder um in 3 1/2 Jahren über 4000 Beiträge zu irgendwelchen Diskussionen zu schreiben.
Ich bitte daher, diese Seitenhiebe gegen ältere zu unterlassen!
Wenn ich es recht weiß, liegen die Investitionen in KI der USA bei ca. 1Billion Dollar pro Jahr. Dann wären die Kosten dieses Rechenzentrums immerhin schon knapp ein Tagessatz.
Ich bleibe dabei, wir stecken mittendrin, es ist noch lange nichts
vorbei.
Wenn ich es recht weiß, liegen die Investitionen in KI der USA bei ca.
1Billion Dollar pro Jahr. Dann wären die Kosten dieses Rechenzentrums
immerhin schon knapp ein Tagessatz.
edit: oder so ähnlich
Weiß nicht so recht. Einen Vergleich an Hand von Investitionskosten anzustellen halte ich für gewagt. Die Zahl 1 Billion ist so groß, weil die aktuellen Hardwarepreise inflationär explodiert sind. Wenn sich das alles konsolidiert hat, bekommt man das für die Hälfte. Meine These ist, die bauen weil sie nicht wissen wohin mit dem Geld, was sie sich am Ende jedoch nur im Kreis gegenseitig zuschieben. Zudem auch viele gegenseitige Investitionen über Aktien dabei sind. Ein echter Warenwert mit Kauf und Verkauf über den Ladentisch findet da nicht statt. Ich denke weiter, dass das was in Europa gebaut wird eher Bedarfsgerecht ist. Also nicht bauen weil man es kann, sondern weil man es benötigt. Man muss ja immer noch bedenken das OpenAI, Claude & Co sich noch nicht damit finanzieren können, die müssen für laufende Kosten immer noch sich selbst subventionieren. Das heißt ja nichts anderes, die bauen Rechenkapazität ohne Kostendeckung. Die wetten nur darauf das irgendwann irgendjemand ihre Rechenzeit benötigt und dafür entsprechend bezahlt. Hier sage ich, die bauen viel zu viel. Die könnten langsamer bauen und erstmal zusehen das sie die Kosten gedeckt bekommen. Denn wenn der Nutzen und Bedarf jetzt vorhanden wäre, würde man entsprechende Preise verlangen können die die Kosten decken. Ist aber nicht der Fall. Im Gegenteil, man muss für die Presse irgendwelche Sicherheitslöcher und Ausbruchsmeldungen erfinden um "den Hype" am laufen zu halten. Solche Aktionen sollte man jedoch nicht nötig haben, wenn die LLM so gut sind wie man sagt. Irgendwas passt da noch zusammen - für mich.
Was ich jedoch nicht so schwarz sehe ist, dass da eine riesige KI Blase platzen wird. KI ist da, wird bleiben und es wird sich langsam mit paar Ausschlägen auf ein normales Niveau einpendeln. Einen solchen extremen Crash wie bei der Immobilienblase oder Banken Griechenland Fiasko wird es sicher nicht geben.
Ich fürchte, dass am Ende des Hypes nur die Hardware-Hersteller und wenige Glückspilze mit viel Profit heraus kommen. Analog zu den Schaufel-Herstellern beim Goldrausch.
Interessant finde ich, dass es vor einem Jahr noch nach einem erbitterten Wettlauf um Leben und Tod aussah, als könne nur ein System überleben. Dieses eine System würde alle Macht und allen Profit konzentrieren. Inzwischen sieht es ganz anders aus. Kleinere Modelle sind attraktiv geworden und der Nutzen hängt mehr vom Harnisch ab, als vom Modell. Das wiederum wirft die Frage auf, wie wertvoll die unterschiedlichen Modelle wirklich sind und ob sie ihre Investition jemals erwirtschaften. "Koste es was es wolle" scheint bei den Herstellern der LLM nicht mehr angebracht zu sein.
Was ich jedoch nicht so schwarz sehe ist, dass da eine riesige KI Blase
platzen wird. KI ist da, wird bleiben und es wird sich langsam mit paar
Ausschlägen auf ein normales Niveau einpendeln.
Das ganze ist eine Wette mit VIEL Geld. Wie es enden wird weiss man erst hinterher.
Privatpersonen:
Wuerdest du als Privatperson ernsthaft Geld fuer z.B eine Google-KI abfrage bezahlen und dich vorher registrieren und einloggen damit man dich fuer die Abrechnung zuordnen kann und so auch gleich deine Daten zuordnen kann? Kaum oder? Bleibt also nur ueber Werbung.
Firmen:
Wuerdest du als Firma deine internen Daten einer externen Firma anvertrauen die noch zusaetzlich die Kapazitaet haette deine Daten auf eigene Verwertbarkeit zu durchleuchten? Wuerdest du dafuer viel Geld zahlen um solche externen Dienste zu nutzen wenn du doch lieber eine interne KI aufbauen koenntest die erheblich preiswerter ist oder bald sein wird?
Mischformen:
Ich koennte mir vorstellen das Firmen fuer gewisse KI basierte Dienstleistungen Geld bezahlen welche sie dann an den Endkunden weiterverkaufen.
Ja, KI wird auf jeden Fall bleiben, aber ich denke nicht ausser Haus. Ich koennte mir aber noch andere Geschaeftsmodelle vorstellen. So glaube ich nicht das man auf Dauer immer die neuesten KI-Modelle kostenlos runterladen kann.
Es gibt aber vielleicht noch einen interessanten Kipppunkt. Bisher macht KI eigentlich nur Sachen die auch Menschen koennen, bloss viel schneller. Wenn eine KI aber auf so grossen Servern so intelligent wird das sie dir Ideen und Konzepte liefert auf die ein Mensch bisher noch nicht gekommen ist, dann lohnt es sich vielleicht ueber Patente. Es gibt ja schon ein paar Ansaetze dazu in Richtung mathematischer Beweise.
Dazu kommt aber noch das sich die Kohle die man in diese Serverfarmen steckt schnell armotisieren muss weil die Hardware da in ein paar Jahren veraltet ist.
wenn es günstig und ohne Abo funktioniert, würde ich es bei Bedarf für das was ich machen möchte bezahlen. Wenn die gleiche Leistung kostenlos mit Werbung verfügbar wäre, müsste ich überlegen. Das als Privatperson. Da sich jedoch meine Erfahrung damit in Grenzen hält und ich eher noch enttäuscht bin, gebe ich kein Geld dafür aus.
In einer Firma sollten LLMs lokal laufen. Für kleinere Firmen besser europäische Rechenzentren worin es dort "EU lokal" läuft.
Es gibt aber vielleicht noch einen interessanten Kipppunkt. Bisher macht
KI eigentlich nur Sachen die auch Menschen koennen, bloss viel
schneller. Wenn eine KI aber auf so grossen Servern so intelligent wird
das sie dir Ideen und Konzepte liefert auf die ein Mensch bisher noch
nicht gekommen ist, dann lohnt es sich vielleicht ueber Patente.
Ganz ehrlich. Ich glaube bis jetzt nicht an die eigene Intelligenz einer KI. Nüchtern betrachtet werden doch nur vorgefertigte Denkansätze trainiert. Also wie man alle Datenfragmente der Welt halbwegs sinnvoll zusammenfügen kann/könnte. Wie das zusammengefügt wird hängt vom LLM ab. Sprich was sich der Programmierer der LLM gedacht hat. Das hat für mich noch lange nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun. Also das eine Software irgendwas selbst erfindet. Rein praktisch sehe ich das immer noch das eine LLM alle Datensätze der Welt kombiniert und das eben viel schneller als ein Mensch könnte, wie ein Riesenlexikon was ein Mensch niemals lesen könnte, weil vom Umfang zu groß ist und man sich sowieso nicht alles unmittelbar abrufbar merken kann. Hat aber immer noch nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun. Ist nur eine Hilfe vorhandene! Daten zusammenzufügen. Und zwar in der Form wie der LLM Programmierer sich das gedacht hat.
Es gibt ja schon ein paar Ansaetze dazu in Richtung mathematischer Beweise.
Meinst du "„planar unit distance“ Erdős-Problem?
Denn das hat nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun und wie von selbst soll da eine Lösung herbeigezaubert worden sein. Nein, da haben Top Mathematiker/Programmierer usw. eine LLM geschaffen und trainiert genau für das Problem.
Wenn man so will ist KI das neue Zeitalter der Erfindung des Taschenrechners - der nun viel mehr kann - eine Hilfe. Ich erwarte von einer KI keine eigenen Erfindungen. Eine Art Rechenhilfe wie wenn Nachts alle Wettermodelle durchgerechnet werden.
Das was Andreas, der TO des Threads, gemacht hat ist beeindruckend was die KI leisten kann. Keine Frage. Nur hätte das auch eine guter Programmierer machen können, dauert nur länger. Solange Dinge die eine KI macht auch ein Mensch machen kann, solange habe ich ein Problem damit von künstlicher Intelligenz zu reden.
Wenn es das macht wie gewünscht ist es eine riesengroße Hilfe, keine Frage, ganz ehrlich. Alle anderen Betitelungen einer KI bleiben bis jetzt für mich fragwürdig.
Jetzt habe ich die genaue Bezeichnung einer KI. Das ist der neue programmierbare Taschenrechner unserer Zeit. :-)
vermutlich bin ich der Einzigste der nicht naiv ist. Die Beweise dafür stehen jedenfalls hier im Thread. Man benötigt für jede Aufgabe das passende LLM. Das ist die Kernaussage. Von selbst zaubern kann eine KI damit bewiesenermaßen nicht. Ansonsten werde ich das schon irgendwann verwenden für irgendwas, keine Sorge.
Ich vermute allerdings auch hier im Forum dass der Knackpunkt zwischen uns die Definition von KI ist. Wo zieht jeder seine Linie. Was ist programmiert und damit im LLM vorgegeben und was bleibt dann als eigene Handlung übrig worin eine KI selbst kreativ ist. Die Grenze verläuft fließend.
Ein Bsp. noch. Eine Kartoffelsortiermaschine. Ist dabei KI im Spiel? Würde man sicherlich heutzutage damit verkaufen. Fakt ist, sowas gibt es Kamera basiert schon seit Jahren vorm KI Zeitalter. Nur einmal so zum nachdenken.
Damit klinke ich mich hier aus. Irgendwann, wenn etwas Zeit vergangen ist, können wir ja erneut über KI reden und was aus ihr geworden ist.
sehen wir beide das gleiche Video? Wenn du das Video ernst meinst, dann habe ich Fragezeichen bei dir. Mathematiker sollen vor KI Angst haben und Depressionen bekommen usw. Hallo? Gehts noch? Noch alles klar bei dir? Ohne Mathematiker, Physiker und Programmierer gibt es kein einziges LLM. Du redest von KI in allen Tonlagen, weißt aber nicht wer das entwickelt. Ohne Worte. Auch der Mathelehrer in einer Schule wird wegen KI nicht arbeitslos. Denn er vermittelt die Grundlagen dafür.
Da wird versucht, über ein recht simples Modell ein logisches Harness mit Emotionserkennung und Datenbank drüber zu stülpen. Ich denke, das dürfte recht lehrreich sein:
mir fehlen für das Video und dem Mist in dem Video echt die Worte. Soll man das stillschweigend gutheißen? Ne, dazu sage ich schon klar meine Meinung.
Über alles andere lasse ich mich gern belehren und saug die Infos auf. Aber wenn es dann wie im Video abstrus wird hört es auf. So nicht.
Das was du verlinkst hat ja nichts mit dem Verschwörungsvideo von Vanye zu tun.
Deins ist ja okay und lehrreich.
mir fehlen für das Video und dem Mist in dem Video
Ich muss zugeben, dass ich das Video noch nicht angeguckt habe. Im Moment ist es ja so viel, mit was man sich beschäftigen müsste. Mittlerweile versuche ich mich mehr zu fokussieren und ganz konkrete Miniprojekte mit Ansteuerung von KI-Modellen zu machen. Da lernt man wahrscheinlich noch am meisten.
mir fehlen für das Video und dem Mist in dem Video echt die Worte.
Schade. Ich fand das Video sehr gut.
die Dame scheint zu wissen wovon sie redet
sie stellt nicht nur freie Behauptungen auf (im Gegensatz zu vielen Empörungskanälen), sondern belegt alle Aussagen mit Quellen
Und offensichtlich gibt es Wissensgebiete (Mathematik, Physik) in denen die Nutzung von LLMs schon jetzt eine viel größere Bedeutung hat, als ich das vermutet hatte.
du meinst in dem Video war nicht die Rede von einer Weltuntergangsstimmung für angehende studierende Mathematiker? Das die alle arbeitslos werden, weil jeder die KI für Matheaufgaben verwendet usw.?
Ich habe mir das mit Untertiteln übersetzen lassen. Das war ja alles abartig bis erschreckend.
Kannst du das bestätigen oder verneinen?
ich hätte erstmal gern gewusst ob die automatische Übersetzung falsch ist oder ob Sabine wirklich vom Weltuntergang der Mathematiker Studiengänge etc. redet.
Was in dem Thread wirklich Schade ist, dass keine Diskussion statt findet. Allein von der Seite betrachtet ist der Thread sinnlos. Ich schreibe in dem Forum mit die längsten Texte, sodass man mich möglichst versteht. Da kommt aber scheinbar nichts an. Wird meistens komplett ignoriert. Wie soll ich euch denn verstehen wenn ihr nur in Kurztext schreibt. Von daher gebe ich das hier auf. Unter Unterhaltung/Diskussion stelle ich mir etwas anderes vor.
Ich hoffe das wir das Thema im Biergarten vernünftig besprechen können. Falls das gewollt ist.
du meinst in dem Video war nicht die Rede von einer
Weltuntergangsstimmung für angehende studierende Mathematiker?
Vielleicht habe ich ja auch was falsch verstanden, aber für mich stellt sie den aktuellen Zustand bei den Mathematikern als Hyperbel [1] dar.
[1] https://de.wikipedia.org/wiki/Hyperbel_(Sprache)
Das die alle arbeitslos werden, weil jeder die KI für Matheaufgaben verwendet
usw.?
LLMs sind ein neues und mächtiges Werkzeug, aber das eigenmächtige Denken werden sie nicht (vollumfänglich) ersetzen können. Die Zukunft wird zeigen, wo die neuen Grenzen liegen.
LLMs sind ein neues und mächtiges Werkzeug, aber das eigenmächtige
Denken werden sie nicht (vollumfänglich) ersetzen können. Die
Zukunft wird zeigen, wo die neuen Grenzen liegen.
Letztlich widersprichst du dir da. Vielleicht wird die Zukunft ja zeigen das sie das eigene Denken ersetzen koennen. Es waere bloss nicht wuenschenswert. Aber man bekommt nicht immer was man sich wuenscht. Auf jeden Fall ist die Entwicklung noch nicht abgeschlossen. Und immerhin haben KIs heute schon den Vorteil das es von ihnen immer neue Versionen geben kann, sie muessen nicht sterben.
“There’s a certain absence of valuable, intuitive creativity in today’s AI systems, and though they’re extraordinarily capable engineers they seem to have a certain property of rote, formulaic thinking that might prevent them [from] being good researchers,” he wrote. He called AI systems’ lack of creativity a “bearish signal on short recursive self-improvement timelines.”
Naja, manche sitzen lieber in einen Flugzeug das von einem pedantisch an Sicherheit denkenden Ingenieur konstruiert wurde, anstatt von einem "creativen".
Wobei hier zwei unterschiedliche Klassen von Software, LLM und Expertensysteme, unter dem unscharfen Begriff AI zusammengeschmissen werden. Manche nennen die klassischen "Expertensysteme" in diesem Zusammenhang als "deterministic AI" und überlassen es der Zuhörerschaft, die Nicht-Expertensysteme als "non-deterministic" zu bezeichnen ...
"Statistik" und "Schlussfolgern" sind halt zweierlei.
Ich finde es ein sehr nützliches Werkzeug. Ich hatte mit ihm vorher über eine Akkubank aus 4 Akkus und Lademöglichkeiten diskutiert und dann diese Aufgabe gegeben:
'Ich habe für die Akkubank eine Entladekurve mit Uhrzeit und Spannung. Ermittle die Leistung mit der entladen wurde und stelle die Daten in einer Kurve dar:
8:45 23,83
9:00 23,81
9:37 23,62
10:00 23,48
10:30 23,20
11:00 22,75
11:22 21,96'
Das Ergebnis hängt als PDF an.
Warum so ein Werkzeug nicht kennenlernen, Erfahrungen damit sammeln und dann auch nutzen?
Na ja, ist ja nicht gerade Hexenwerk. Mit einigem Zeitaufwand können das auch heute 80% der Anwender so erstellen.
Das Problem (für einige) liegt meines Erachtens darin dass es (wie auch früher schon) andere geben wird die das Potential erkennen und auch nutzen.
Oder haben je in der Geschichte die Status Quo Verfechter gewonnen?
Na ja, ist ja nicht gerade Hexenwerk. Mit einigem Zeitaufwand können
das auch heute 80% der Anwender so erstellen.
Klar, aber das wird dann halt irgendwie oeffentlich. Ich sehe fuer mich auch den Hauptvorteil das die KI fuer mich Dinge loest die ich auch selber kann, aber halt sehr viel schneller. Das scheint mir auch notwendig damit ich das Ergebnis ueberpruefen kann.
Wenn man dagegen fragt: "Liefer mir die Quadratur des Kreise" und dann zehn Seiten krasse Formeln zurueckkommen, dann wird es schwieriger.
Ich kenne z.B jemand der ueberhaubt nicht programmieren kann und der hat sich mit der KI irgendeine Anwendung zur Verwaltung seines Vereins schreiben lassen und ist mit dem Ergebnis zufrieden.
Sowas kann natuerlich fuer Leute die in der Branche sind beaengstigend sein.
Oder haben je in der Geschichte die Status Quo Verfechter gewonnen?
Nein, jedenfalls nicht auf dauer. Aber sie setzen sich halt nicht leise in eine Ecke und verhungern, sondern beschweren sich laut ueber das ungerechte Schicksal. Und die Einzelschicksale koennen auch durchaus schlimm/schlecht sein! (vgl: Weberaufstand 1844) Insgesamt profitiert aber die Gesellschaft. Es sind also Zeiten die fuer intelligente flexible Menschen besser sind als fuer langweilige immer dasselbe Tuer. Deshalb sagte ich ja, wir leben in interessanten Zeiten.
Ich frage mich, wie viele semior Entwickler Lust darauf haben, künfig fast nur noch zu testen. Für mich fühlt sich das wie eine Herabstufung auf der Karriereleiter an.
Ich frage mich, wie viele semior Entwickler Lust darauf haben, künfig
fast nur noch zu testen. Für mich fühlt sich das wie eine Herabstufung
auf der Karriereleiter an.
Es hängt sicherlich davon ab, wo man was macht, aber für die meisten Senior-Entwickler in meinem Umfeld gehört das Lesen und Testen von fremdem Code dazu. Daran ändert sich mit KI ziemlich wenig. Aber dann mußt Du Deiner KI ziemlich genau sagen, was Du erwartest, wenn Du brauchbare Ergebnisse haben willst. Und genau dazu gehören dann wieder die Erfahrungen und Kenntnisse, die den Senior ausmachen.
Irgendwo habe ich mal gelesen, arbeiten KI sei, als hätte man plötzlich eine große Horde Junior-Entwickler zur Verfügung. Das trifft es ganz gut, finde ich. :-)
Irgendwo habe ich mal gelesen, arbeiten KI sei, als hätte man plötzlich
eine große Horde Junior-Entwickler zur Verfügung. Das trifft es ganz
gut, finde ich. :-)
Ja, das trifft es tatsächlich sehr gut. Und die sind auch noch alle sehr gut und rasend schnell.
Es hängt sicherlich davon ab, wo man was macht, aber für die meisten
Senior-Entwickler in meinem Umfeld gehört das Lesen und Testen von
fremdem Code dazu. Daran ändert sich mit KI ziemlich wenig. Aber dann
mußt Du Deiner KI ziemlich genau sagen, was Du erwartest, wenn Du
brauchbare Ergebnisse haben willst. Und genau dazu gehören dann wieder
die Erfahrungen und Kenntnisse, die den Senior ausmachen.
Verstehe ich das richtig? Man lässt sich den Code von der KI schreiben und auch von der KI testen?
Verstehe ich das richtig? Man lässt sich den Code von der KI schreiben
und auch von der KI testen?
Das macht Claude-Code inzwischen von ganz alleine. Ich habe mir von Claude-Code ein C Programm zum Multiplizieren beliebig großer Zahlen auf Geschwindigkeit optimieren lassen. Dabei habe ich nur 2 Testfälle angegeben. Claude-Code hat eigenständig über 500 Testbeispiele mit einem Zufallsgenerator generiert und mit einem unabhängigen Python-Programm getestet und auch gleich ungefragt einen Geschwindigkeitsvergleich gemacht
Testbeispiele mit einem Zufallsgenerator generiert und mit einem unabhängigen Python-
Programm getestet und auch gleich ungefragt einen Geschwindigkeitsvergleich gemacht
Du koenntest dir noch ein HTML Seite generieren lassen wo du den Testfortschritt visualisieren kannst. :-D
Kollege hat sich am Wochenende eine Anwendung schreiben lassen um ein BLE Geraet auszulesen obwohl er was programmieren angeht noch Anfaenger ist und das Protokoll auch noch nicht dokumentiert ist. Die KI hat ihn durch diverse "hacking" Schritte gefuehrt bis es funktioniert hat.
Das macht Claude-Code inzwischen von ganz alleine.
Das Problem ist doch, die KI testet ihren eigenen Code. Software testet Software. Das ist doch keine Kontrolle im herkömmlichen Sinne. Der der mich bescheißt, dem lasse ich noch die Kasse prüfen, so in dem Sinne. Völlig egal wie gut die KI ist, eine Selbstüberprüfung kann doch niemals 100% Fehlerfrei sein. Was sie vorher nicht sauber programmieren konnte, kann sie doch hinterher nicht feststellen, weil sie es eben nicht besser weiß.
Eine Überprüfung muss man doch selber machen und dann nachrechnen ob die Ergebnisse stimmen. Habt ihr wirklich so blindes Vertrauen in die KI? Ich habe da echt Fragezeichen wie in Zukunft die Softwareentwicklung abläuft und dann wundere ich mich nicht mehr, wenn Sicherheitsprobleme bzw. Zero-Exploits wieder zunehmen.
Das sind die Gedanken die mich beschäftigen. Ich habe nichts gegen KI als Hilfe. Nur dieses blinde Vertrauen macht mich echt stutzig.
Das Problem ist doch, die KI testet ihren eigenen Code. Software
testet Software. Das ist doch keine Kontrolle im herkömmlichen Sinne.
Dein Einwand schwankt zwischen berechtigt und sinnfrei. Je nach Betrachtung. .-)
Du pruefst doch auch deine Arbeit indem du selbst Testcases schreibst. Warum soll die KI das nicht genauso machen wie deine BI? Und auch wenn erstmal alles du oder die KI macht, erstmal bist du doch der Endtest wenn du das Geraet einschaltest und schaust ob es macht was es soll.
Klar, danach kommt dann der Nextlevel in Form der Testabteilung wo andere Leute deine Arbeit pruefen und wen du schonmal von Sicherheit (z.B SIL) redest, dann kommen auch vollkommen Fremde (TUeV) und ueberpruefen deine Arbeit. Das koennen die auch bei KI.
Natuerlich wenn du totale Diletanten dran setzt die glauben das Programm zur Weltherrschaft mit einem Prompt erstellen und verkaufen zu koennen wird das schief gehen. Aber es hindert dich ja nicht auch mal ein Auge auf dem Code zu haben.
Ich habe sogar den Verdacht das die Softwarequalitaet steigt wenn KI die Testcases schreibt. Ich meine das ist doch eigentlich eine Scheissarbeit auf die man keinen Bock hat oder? Wenn die KI dir dann auf freundliches Bitten mal eben 500 Testcases raushaut sind das vermutlich 450 mehr wie du selber von Hand getippt haettest oder?
Wie ich schon sagte, KI ist ein Verstaerker. Sie verstaerkt Unfaehigkeit oder Faehigkeit. Sie sorgt nicht dafuer das doofe sich nun als klug ausgeben koennen. Und das ist doch gut oder?