Madeleines und Prompts
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Der französische Schriftsteller Marcel Proust gründet sein Werk "Auf der Suche nach der verlorenen Zeit" auf eine universelle menschliche Erfahrung: der Fähigkeit detaillierte, emotional tief gefärbte Erinnerungen durch einen winzigen Auslöser wie einen Geschmack, einen Geruch oder ein Geräusch ins Bewusstsein zu bringen. | Der französische Schriftsteller Marcel Proust gründet sein Werk "Auf der Suche nach der verlorenen Zeit" auf eine universelle menschliche Erfahrung: der Fähigkeit detaillierte, emotional tief gefärbte Erinnerungen durch einen winzigen Auslöser wie einen Geschmack, einen Geruch oder ein Geräusch ins Bewusstsein zu bringen. | ||
| - | Diese Erfahrung belegt, dass unser Gehirn Erinnerungen nicht als einzelne Informationen bewahrt, sondern als gewaltige, zusammenhängende Panoramen, die durch winzige Anlässe ins Bewusstsein gehoben werden können. | + | In dem Roman weckt der Geschmack eines Gebäcks - einer Madeleine - beim Erzähler plötzlich die Erinnerungen an seine Kindheit. |
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| + | Diese Erfahrung, die viele Menschen teilen, belegt, dass [[Gehirn und Computer|unser Gehirn]] Erinnerungen nicht als einzelne Informationen bewahrt, sondern als gewaltige, zusammenhängende Panoramen, die durch winzige Anlässe ins Bewusstsein gehoben werden können. | ||
Einen ähnlichen Effekt sehen wir bei den modernen KI-Modellen auf Basis riesiger trainierter neuronaler Netze. Ein kleiner Prompt löst die Ausgabe einer ganzen inhaltlich konsistenten Textflut aus oder führt zu einem Bild voller Details. | Einen ähnlichen Effekt sehen wir bei den modernen KI-Modellen auf Basis riesiger trainierter neuronaler Netze. Ein kleiner Prompt löst die Ausgabe einer ganzen inhaltlich konsistenten Textflut aus oder führt zu einem Bild voller Details. | ||
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Die Billionen von Informationen sind in dem Netz als komplexe, zusammenhängende Informationsgeflechte hinterlegt, die mit winzigen Einzelinformationen abgerufen werden können. | Die Billionen von Informationen sind in dem Netz als komplexe, zusammenhängende Informationsgeflechte hinterlegt, die mit winzigen Einzelinformationen abgerufen werden können. | ||
| - | Es scheint eine Eigenschaft [[Neuronale Strukturen|neuronaler Netze]] zu sein, Informationen in dieser zusammenhängenden Form abzubilden, unabhängig davon, ob es sich dabei um ein Netz aus abstrakten, mathematischen Gebilden oder | + | Es scheint eine Eigenschaft [[Neuronale Strukturen|neuronaler Netze]] zu sein, Informationen in dieser zusammenhängenden Form abzubilden, unabhängig davon, ob es sich dabei um ein Netz aus abstrakten, mathematischen Gebilden oder aus realen biologischen Neuronenzellen handelt. |
Prompts sind die Madeleines der [[KI]]. | Prompts sind die Madeleines der [[KI]]. | ||
| + | [[Bild:Proust_polaroid.png|thumb|erstellt mit [https://sora.chatgpt.com/ Sora] und folgendem Prompt: Portrait von Marcel Proust der eine Madeleine ist und an ein Haus in Frankreich denkt als Polaroid-Photo|400px|left]] | ||
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| + | [[Bild:Proust.png|thumb|erstellt mit [https://sora.chatgpt.com/ Sora] und folgendem Prompt: Portrait von Marcel Proust der eine Madeleine isst und an ein Haus in Frankreich denkt im Manga-Stil|400px|center]] | ||
Aktuelle Version vom 18:02, 7. Jun. 2025
Der französische Schriftsteller Marcel Proust gründet sein Werk "Auf der Suche nach der verlorenen Zeit" auf eine universelle menschliche Erfahrung: der Fähigkeit detaillierte, emotional tief gefärbte Erinnerungen durch einen winzigen Auslöser wie einen Geschmack, einen Geruch oder ein Geräusch ins Bewusstsein zu bringen.
In dem Roman weckt der Geschmack eines Gebäcks - einer Madeleine - beim Erzähler plötzlich die Erinnerungen an seine Kindheit.
Diese Erfahrung, die viele Menschen teilen, belegt, dass unser Gehirn Erinnerungen nicht als einzelne Informationen bewahrt, sondern als gewaltige, zusammenhängende Panoramen, die durch winzige Anlässe ins Bewusstsein gehoben werden können.
Einen ähnlichen Effekt sehen wir bei den modernen KI-Modellen auf Basis riesiger trainierter neuronaler Netze. Ein kleiner Prompt löst die Ausgabe einer ganzen inhaltlich konsistenten Textflut aus oder führt zu einem Bild voller Details.
Die Billionen von Informationen sind in dem Netz als komplexe, zusammenhängende Informationsgeflechte hinterlegt, die mit winzigen Einzelinformationen abgerufen werden können.
Es scheint eine Eigenschaft neuronaler Netze zu sein, Informationen in dieser zusammenhängenden Form abzubilden, unabhängig davon, ob es sich dabei um ein Netz aus abstrakten, mathematischen Gebilden oder aus realen biologischen Neuronenzellen handelt.
Prompts sind die Madeleines der KI.
