Advertise on podcast: Business German Podcast

Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung – insbesondere in der theoretischen Physik und Mathematik – lässt sich hervorragend durch die in den Quellen beschriebene Analogie der vier Epochen der Schachcomputer erklären. Der Übergang von der Spielzeug-Ära (Toy) zur Werkzeug-Ära (Tool) und die darauffolgenden Phasen stellen sich wie folgt dar: Schach-Analogie: In dieser Phase war es bereits eine Sensation, wenn ein Schachcomputer überhaupt einen regelkonformen und halbwegs sinnvollen Zug ausgeben konnte.LLMs in der Physik und Mathematik: Noch im Jahr 2019 agierten Large Language Models auf dem Niveau eines Vorschulkindes. Die größten Modelle hatten damals etwa eine Milliarde Parameter und konnten kaum kohärente Sätze oder logische Zusammenhänge bilden. Auf dem anspruchsvollen Highschool-Mathematik-Benchmark MATH erreichten die besten Modelle vor vier Jahren gerade einmal eine Genauigkeit von 6 %. Sie scheiterten vor allem daran, die menschliche Formulierung der Aufgaben überhaupt semantisch zu erfassen, und lagen damit auf dem Niveau von blindem Raten.Schach-Analogie: Computer wurden als nützliche, aber hochgradig spezialisierte Werkzeuge für eng umgrenzte Teilbereiche eingesetzt – beispielsweise zur Berechnung von Endspielen oder zum Abrufen von Eröffnungsdatenbanken.LLMs in der Physik und Mathematik: Durch das Entdecken von Skalierungsgesetzen (Scaling Laws) sowie massiven algorithmischen Fortschritt entwickelten sich LLMs rasant zu mächtigen Werkzeugen für Forscher. Als Werkzeuge übernehmen sie heute bereits unverzichtbare Teilaufgaben im wissenschaftlichen Alltag:Der Sprecher macht deutlich, dass wir die reine Werkzeug-Ära bereits hinter uns lassen und uns mitten in der Zentaur-Ära befinden. Das Konzept des Zentauren (halb Mensch, halb Maschine) beschreibt die kollaborative Forschung. Schach-Analogie: Die stärksten Akteure im Schach waren über Jahre hinweg menschliche Großmeister, die in direkter Interaktion mit der tiefen Rechensuche von Computern spielten.LLMs in der Physik und Mathematik: Ein konkretes Beispiel aus dem Jahr 2024 zeigt diesen Übergang: Ein Team aus professionellen Mathematikern, darunter der Präsident der American Mathematical Society, veröffentlichte eine wissenschaftliche Arbeit in Kooperation mit Gemini. Das Modell lieferte dabei völlig neuartige mathematische Argumente und Beweise, die über das bloße Reproduzieren hinausgingen. Der Mensch fungierte hierbei als Guide, der die vom Modell generierten Beweiskandidaten bewertete und die Richtung lenkte.Der finale Schritt der Analogie führt über den reinen Nutzen als Werkzeug hinaus zu autonomen Systemen, die menschliche Spitzenleistungen übertreffen. Benchmarks auf PhD-Niveau wie GPQA wurden innerhalb kürzester Zeit von Modellen gemeistert und sind faktisch „tot“, weil die KI-Systeme nahezu perfekte Scores erzielen.Mit der autonomen Lösung einer berühmten offenen Vermutung des Mathematikers Paul Erdős (der Unit Distance Conjecture) durch ein KI-Modell wurde kürzlich der erste historisch bedeutsame, eigenständige Durchbruch erzielt. Ein renommierter Fields-Medaillenträger bestätigte, dass er diesen Beweis ohne Zögern zur Veröffentlichung in den hoch angesehenen Annals of Mathematics empfohlen hätte.Fazit: Der Wandel vom Spielzeug zum unersetzlichen Werkzeug und hin zum autonomen Entdecker vollzieht sich in einer atemberaubenden Geschwindigkeit – etwa viermal so schnell wie die Lernkurve eines menschlichen Schülers. Selbst ohne zukünftigen technologischen Fortschritt sind die bereits existierenden Modelle mächtig genug, um die Arbeitsweise in der theoretischen Physik fundamental zu revolutionieren.

Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung – insbesondere in der theoretischen Physik und Mathematik – lässt sich hervorragend durch die in den Quellen beschriebene Analogie der vier Epochen der Schachcomputer erklären. Der Übergang von der Spielzeug-Ära (Toy) zur Werkzeug-Ära (Tool) und die darauffolgenden Phasen stellen sich wie folgt dar: Schach-Analogie: In dieser Phase war es bereits eine Sensation, wenn ein Schachcomputer überhaupt einen regelkonformen und halbwegs sinnvollen Zug ausgeben konnte.LLMs in der Physik und Mathematik: Noch im Jahr 2019 agierten Large Language Models auf dem Niveau eines Vorschulkindes. Die größten Modelle hatten damals etwa eine Milliarde Parameter und konnten kaum kohärente Sätze oder logische Zusammenhänge bilden. Auf dem anspruchsvollen Highschool-Mathematik-Benchmark MATH erreichten die besten Modelle vor vier Jahren gerade einmal eine Genauigkeit von 6 %. Sie scheiterten vor allem daran, die menschliche Formulierung der Aufgaben überhaupt semantisch zu erfassen, und lagen damit auf dem Niveau von blindem Raten.Schach-Analogie: Computer wurden als nützliche, aber hochgradig spezialisierte Werkzeuge für eng umgrenzte Teilbereiche eingesetzt – beispielsweise zur Berechnung von Endspielen oder zum Abrufen von Eröffnungsdatenbanken.LLMs in der Physik und Mathematik: Durch das Entdecken von Skalierungsgesetzen (Scaling Laws) sowie massiven algorithmischen Fortschritt entwickelten sich LLMs rasant zu mächtigen Werkzeugen für Forscher. Als Werkzeuge übernehmen sie heute bereits unverzichtbare Teilaufgaben im wissenschaftlichen Alltag:Der Sprecher macht deutlich, dass wir die reine Werkzeug-Ära bereits hinter uns lassen und uns mitten in der Zentaur-Ära befinden. Das Konzept des Zentauren (halb Mensch, halb Maschine) beschreibt die kollaborative Forschung. Schach-Analogie: Die stärksten Akteure im Schach waren über Jahre hinweg menschliche Großmeister, die in direkter Interaktion mit der tiefen Rechensuche von Computern spielten.LLMs in der Physik und Mathematik: Ein konkretes Beispiel aus dem Jahr 2024 zeigt diesen Übergang: Ein Team aus professionellen Mathematikern, darunter der Präsident der American Mathematical Society, veröffentlichte eine wissenschaftliche Arbeit in Kooperation mit Gemini. Das Modell lieferte dabei völlig neuartige mathematische Argumente und Beweise, die über das bloße Reproduzieren hinausgingen. Der Mensch fungierte hierbei als Guide, der die vom Modell generierten Beweiskandidaten bewertete und die Richtung lenkte.Der finale Schritt der Analogie führt über den reinen Nutzen als Werkzeug hinaus zu autonomen Systemen, die menschliche Spitzenleistungen übertreffen. Benchmarks auf PhD-Niveau wie GPQA wurden innerhalb kürzester Zeit von Modellen gemeistert und sind faktisch „tot“, weil die KI-Systeme nahezu perfekte Scores erzielen.Mit der autonomen Lösung einer berühmten offenen Vermutung des Mathematikers Paul Erdős (der Unit Distance Conjecture) durch ein KI-Modell wurde kürzlich der erste historisch bedeutsame, eigenständige Durchbruch erzielt. Ein renommierter Fields-Medaillenträger bestätigte, dass er diesen Beweis ohne Zögern zur Veröffentlichung in den hoch angesehenen Annals of Mathematics empfohlen hätte.Fazit: Der Wandel vom Spielzeug zum unersetzlichen Werkzeug und hin zum autonomen Entdecker vollzieht sich in einer atemberaubenden Geschwindigkeit – etwa viermal so schnell wie die Lernkurve eines menschlichen Schülers. Selbst ohne zukünftigen technologischen Fortschritt sind die bereits existierenden Modelle mächtig genug, um die Arbeitsweise in der theoretischen Physik fundamental zu revolutionieren. 🧠 Möchtest du tiefer in die Mechanismen eintauchen, die diesen Sprung ermöglicht haben, wie zum Beispiel die Skalierungsgesetze (Scaling Laws) oder das „Chain of Thought“-Prinzip? 1. Die Spielzeug-Ära (Toy Era)2. Die Werkzeug-Ära (Tool Era)3. Die Zentaur-Ära (Centaur Era)4. Die übermenschliche Ära (Superhuman Era)

Dieser Essay thematisiert das kulturelle Gedächtnis und die Vertreibung am Beispiel des Wiener Donauwalzers sowie der modernen Tanzgeschichte. Während der Dramatiker Ödön von Horváth die Musik von Strauss nutzte, um die moralische Verlogenheit der bürgerlichen Gesellschaft zu entlarven, rettete die jüdische Choreographin Gertrud Bodenwieser den Tanzstil des Ausdruckstanzes nach ihrer Flucht vor den Nationalsozialisten nach Australien. Der Text kontrastiert diese Linie des Exils, verkörpert durch die bis ins hohe Alter tanzende Eileen Kramer, mit der institutionellen Tanzgeschichte in Deutschland, die ihre Verstrickungen in die NS-Ideologie oft verschleierte. Letztlich wird der Walzer als ein Symbol für die Bewahrung von Schönheit inmitten historischer Zerstörung und als Werkzeug zur Aufarbeitung der Vergangenheit dargestellt. Die Quellen verdeutlichen, wie Kunstformen im Ausland überdauerten, während ihre Ursprungsorte der Verdrängung anheimfielen.

Dieser Essay thematisiert das kulturelle Gedächtnis und die Vertreibung am Beispiel des Wiener Donauwalzers sowie der modernen Tanzgeschichte. Während der Dramatiker Ödön von Horváth die Musik von Strauss nutzte, um die moralische Verlogenheit der bürgerlichen Gesellschaft zu entlarven, rettete die jüdische Choreographin Gertrud Bodenwieser den Tanzstil des Ausdruckstanzes nach ihrer Flucht vor den Nationalsozialisten nach Australien. Der Text kontrastiert diese Linie des Exils, verkörpert durch die bis ins hohe Alter tanzende Eileen Kramer, mit der institutionellen Tanzgeschichte in Deutschland, die ihre Verstrickungen in die NS-Ideologie oft verschleierte. Letztlich wird der Walzer als ein Symbol für die Bewahrung von Schönheit inmitten historischer Zerstörung und als Werkzeug zur Aufarbeitung der Vergangenheit dargestellt. Die Quellen verdeutlichen, wie Kunstformen im Ausland überdauerten, während ihre Ursprungsorte der Verdrängung anheimfielen.

Diese Quellen bieten eine umfassende Werkschau der Literaturnobelpreisträgerin Herta Müller, wobei ihre Erfahrungen mit Unterdrückung und Verfolgung in der rumänischen Ceaușescu-Diktatur im Zentrum stehen. Die Texte analysieren ihre einzigartige literarische Sprache, die durch sprachliche Präzision und die Verbindung von poetischer Dichte mit prosaischer Direktheit das Trauma der Entwurzelung greifbar macht. Ein besonderer Fokus liegt auf ihren innovativen Wortcollagen, bei denen sie aus Zeitungsausschnitten neue, subversive Sinnzusammenhänge montiert. Zudem wird die politische Bedeutung ihrer Werke wie „Atemschaukel“ oder „Herztier“ beleuchtet, die individuelle Vulnerabilität und kollektives Leid thematisieren. Die Quellen unterstreichen Müllers Rolle als Chronistin der Diktatur, deren Literatur als ethisches Werkzeug gegen das Vergessen und für die menschliche Würde fungiert. Abschließend wird die Relevanz ihres Schaffens für die deutsche Sprachkultur und die internationale Literaturwissenschaft hervorgehoben.

Diese Quellen bieten eine umfassende Werkschau der Literaturnobelpreisträgerin Herta Müller, wobei ihre Erfahrungen mit Unterdrückung und Verfolgung in der rumänischen Ceaușescu-Diktatur im Zentrum stehen. Die Texte analysieren ihre einzigartige literarische Sprache, die durch sprachliche Präzision und die Verbindung von poetischer Dichte mit prosaischer Direktheit das Trauma der Entwurzelung greifbar macht. Ein besonderer Fokus liegt auf ihren innovativen Wortcollagen, bei denen sie aus Zeitungsausschnitten neue, subversive Sinnzusammenhänge montiert. Zudem wird die politische Bedeutung ihrer Werke wie „Atemschaukel“ oder „Herztier“ beleuchtet, die individuelle Vulnerabilität und kollektives Leid thematisieren. Die Quellen unterstreichen Müllers Rolle als Chronistin der Diktatur, deren Literatur als ethisches Werkzeug gegen das Vergessen und für die menschliche Würde fungiert. Abschließend wird die Relevanz ihres Schaffens für die deutsche Sprachkultur und die internationale Literaturwissenschaft hervorgehoben.

Diese Quellen dokumentieren das Leben und das vielschichtige Werk der Literaturnobelpreisträgerin Herta Müller, die als prägende Stimme gegen das Vergessen von Diktaturerfahrungen gilt. Im Zentrum steht ihre Auseinandersetzung mit der rumänischen Ceaușescu-Diktatur, wobei insbesondere die innovative Verbindung von politischer Repression und poetischer Sprache hervorgehoben wird. Ein wesentlicher Teil der Texte widmet sich ihrer einzigartigen Collage-Technik, bei der sie durch das Ausschneiden und Neuarrangieren von Wörtern eine subversive Form der Lyrik erschafft. Zudem wird die Bedeutung ihres Romans Atemschaukel beleuchtet, der die Traumata der Deportation rumäniendeutscher Minderheiten künstlerisch aufarbeitet. Die Sammlung unterstreicht Müllers Rolle als Chronistin der Entwurzelten, deren Literatur die deutsche Sprache als Werkzeug des Widerstands und der existenziellen Wahrheit nutzt. Kritische Reflexionen über ihre Biografie, die Überwachung durch die Securitate und ihre akademische Wirkung runden das Porträt ab.

Diese Quellen dokumentieren das Leben und das vielschichtige Werk der Literaturnobelpreisträgerin Herta Müller, die als prägende Stimme gegen das Vergessen von Diktaturerfahrungen gilt. Im Zentrum steht ihre Auseinandersetzung mit der rumänischen Ceaușescu-Diktatur, wobei insbesondere die innovative Verbindung von politischer Repression und poetischer Sprache hervorgehoben wird. Ein wesentlicher Teil der Texte widmet sich ihrer einzigartigen Collage-Technik, bei der sie durch das Ausschneiden und Neuarrangieren von Wörtern eine subversive Form der Lyrik erschafft. Zudem wird die Bedeutung ihres Romans Atemschaukel beleuchtet, der die Traumata der Deportation rumäniendeutscher Minderheiten künstlerisch aufarbeitet. Die Sammlung unterstreicht Müllers Rolle als Chronistin der Entwurzelten, deren Literatur die deutsche Sprache als Werkzeug des Widerstands und der existenziellen Wahrheit nutzt. Kritische Reflexionen über ihre Biografie, die Überwachung durch die Securitate und ihre akademische Wirkung runden das Porträt ab.

Diese Quellen untersuchen die vielschichtigen Darstellungsformen der menschlichen Seele in verschiedenen Epochen und Kulturen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der altägyptischen Mythologie liegt. Konzepte wie der Ba-Vogel, die Lebenskraft Ka und der verklärte Geist Ach werden als wesentliche Bestandteile des antiken Jenseitsglaubens detailliert analysiert. Darüber hinaus beleuchten die Texte philosophische Modelle der Antike, wie Platons Seelenwagen, sowie christliche Ikonographien und moderne literarische Verarbeitungen wie Michal Snunits „Der Seelenvogel“. Die Sammlung verdeutlicht, wie abstraktes Erleben durch tierische Symbole, mechanische Allegorien oder Personifikationen für den Menschen begreifbar gemacht wird. Ein begleitendes Ausstellungsprojekt des British Museum ergänzt diese theoretischen Ansätze durch die Betrachtung konkreter kunsthistorischer Artefakte. Somit bieten die Quellen einen umfassenden Überblick über die Visualisierung des Immateriellen von der Antike bis in die Gegenwart.

Diese Quellen untersuchen die vielschichtigen Darstellungsformen der menschlichen Seele in verschiedenen Epochen und Kulturen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der altägyptischen Mythologie liegt. Konzepte wie der Ba-Vogel, die Lebenskraft Ka und der verklärte Geist Ach werden als wesentliche Bestandteile des antiken Jenseitsglaubens detailliert analysiert. Darüber hinaus beleuchten die Texte philosophische Modelle der Antike, wie Platons Seelenwagen, sowie christliche Ikonographien und moderne literarische Verarbeitungen wie Michal Snunits „Der Seelenvogel“. Die Sammlung verdeutlicht, wie abstraktes Erleben durch tierische Symbole, mechanische Allegorien oder Personifikationen für den Menschen begreifbar gemacht wird. Ein begleitendes Ausstellungsprojekt des British Museum ergänzt diese theoretischen Ansätze durch die Betrachtung konkreter kunsthistorischer Artefakte. Somit bieten die Quellen einen umfassenden Überblick über die Visualisierung des Immateriellen von der Antike bis in die Gegenwart.

Diese Quellen untersuchen die historische und rechtliche Entwicklung des Pfingstmontags als gesetzlichen Feiertag in verschiedenen Nationen. Während Deutschland den Tag durch verfassungsrechtliche Garantien und Konkordate fest verankert hat, wurde er im Vereinigten Königreich und in Irland Anfang der 1970er Jahre durch fixierte Bankfeiertage ersetzt. In Australien verschwand der Tag mangels kultureller Relevanz und aufgrund der saisonalen Verschiebung auf der Südhalbkugel bereits Anfang des 20. Jahrhunderts aus den offiziellen Kalendern. Frankreich nimmt eine Sonderrolle ein, da der Feiertag dort zur Finanzierung der Altenpflege zeitweise in einen Solidaritätstag umgewandelt wurde, was bis heute für administrative Verwirrung sorgt. Trotz dieser unterschiedlichen staatlichen Regelungen bleibt das Fest innerhalb der christlichen Liturgie weltweit als einer der wichtigsten kirchlichen Termine bestehen. Die Texte verdeutlichen somit, dass die Abschaffung oder Beibehaltung von Feiertagen weniger von der Konfession als von verwaltungstechnischen Prioritäten abhängt.

Die vorliegenden Quellen beschäftigen sich mit der kulturellen und religiösen Bedeutung von Pfingsten, wobei sie insbesondere auf die damit verbundenen Traditionen und gesetzlichen Regelungen eingehen. Während ein Text die biblischen Ursprünge der Sendung des Heiligen Geistes und Bräuche wie Pfingstfeuer erläutert, thematisiert ein anderer die arbeitsrechtliche Verwirrung am Pfingstmontag in Frankreich durch den sogenannten Solidaritätstag. Eine tabellarische Übersicht listet zudem die internationalen Feiertagstermine für Pfingstmontag bis zum Jahr 2027 auf. Ergänzend dokumentiert ein umfangreiches Schriftenverzeichnis das Lebenswerk des Historikers Arno Borst, der sich intensiv mit mittelalterlichen Lebensformen, Ketzergeschichte und Zeitrechnung auseinandersetzte. Zusammenfassend bieten die Dokumente einen interdisziplinären Blick auf ein christliches Hochfest zwischen Glauben, Brauchtum und moderner Gesetzgebung.

Sir Demis Hassabis (geboren am 27. Juli 1976 in London) ist ein britischer KI-Forscher, Neurowissenschaftler und Unternehmer. Er ist Mitbegründer und CEO von Google DeepMind sowie Gründer von Isomorphic Labs. Im Jahr 2024 wurde ihm gemeinsam mit John Jumper der Nobelpreis für Chemie für die Entwicklung von AlphaFold verliehen, einem System zur Vorhersage von Proteinstrukturen. Hassabis gilt als vielseitiges Genie mit Hintergründen in den Bereichen Spiele, Informatik und Neurowissenschaften. Schach und Spiele: Er war ein Wunderkind im Schach, erreichte im Alter von 13 Jahren das Master-Niveau und führte mehrere englische Jugendteams an. Mit 17 Jahren war er federführend an der Programmierung und dem Design des millionenfach verkauften Simulationsspiels Theme Park beteiligt.Akademische Ausbildung: Er schloss sein Informatikstudium an der University of Cambridge 1997 mit Auszeichnung ab und promovierte 2009 in kognitiven Neurowissenschaften am University College London (UCL). Seine Forschung über den Zusammenhang zwischen Gedächtnis und Vorstellungskraft wurde vom Fachjournal Science als einer der zehn wichtigsten wissenschaftlichen Durchbrüche des Jahres 2007 gewürdigt.Hassabis gründete DeepMind im Jahr 2010 mit der Mission, „Intelligenz zu lösen“ und dieses Wissen zur Lösung globaler wissenschaftlicher Probleme einzusetzen. AlphaGo: Unter seiner Leitung besiegte das Programm AlphaGo 2016 den Weltmeister Lee Sedol im komplexen Spiel Go, was als Meilenstein der KI-Geschichte gilt.AlphaFold: Das Team um Hassabis und Jumper löste mit AlphaFold ein seit 50 Jahren bestehendes Problem der Biologie: die präzise Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins allein anhand seiner Aminosäuresequenz. Diese Technologie wurde der Fachwelt kostenlos in einer Datenbank mit über 200 Millionen Strukturen zur Verfügung gestellt.Wissenschaftliche Vision: Hassabis betrachtet die Biologie als ein Informationsverarbeitungssystem und sieht KI als ultimatives Werkzeug, um wissenschaftliche Entdeckungen in Bereichen wie der Arzneimittelforschung und Materialwissenschaft massiv zu beschleunigen.Hassabis ist ein prominenter Mahner für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung. Er plädiert für intensive Sicherheitsforschung und unterzeichnete eine Erklärung, die das Risiko eines KI-bedingten Aussterbens auf eine Stufe mit Pandemien oder einem Atomkrieg stellt. Gleichzeitig lehnt er eine Pause der KI-Entwicklung ab, da die potenziellen Vorteile für Gesundheit und Klima zu bedeutend seien. Neben dem Nobelpreis erhielt er zahlreiche weitere Ehrungen: Er wurde 2024 für seine Verdienste um die künstliche Intelligenz zum Ritter geschlagen.Er erhielt den Albert Lasker Award (2023) und den Breakthrough Prize in Life Sciences (2023).Das Time Magazine listete ihn mehrfach unter den 100 einflussreichsten Personen der Welt.Werdegang und frühe LeistungenDeepMind und AlphaFoldSicherheit und EthikAuszeichnungen

Sir Demis Hassabis (geboren am 27. Juli 1976 in London) ist ein britischer KI-Forscher, Neurowissenschaftler und Unternehmer. Er ist Mitbegründer und CEO von Google DeepMind sowie Gründer von Isomorphic Labs. Im Jahr 2024 wurde ihm gemeinsam mit John Jumper der Nobelpreis für Chemie für die Entwicklung von AlphaFold verliehen, einem System zur Vorhersage von Proteinstrukturen. Hassabis gilt als vielseitiges Genie mit Hintergründen in den Bereichen Spiele, Informatik und Neurowissenschaften. Schach und Spiele: Er war ein Wunderkind im Schach, erreichte im Alter von 13 Jahren das Master-Niveau und führte mehrere englische Jugendteams an. Mit 17 Jahren war er federführend an der Programmierung und dem Design des millionenfach verkauften Simulationsspiels Theme Park beteiligt.Akademische Ausbildung: Er schloss sein Informatikstudium an der University of Cambridge 1997 mit Auszeichnung ab und promovierte 2009 in kognitiven Neurowissenschaften am University College London (UCL). Seine Forschung über den Zusammenhang zwischen Gedächtnis und Vorstellungskraft wurde vom Fachjournal Science als einer der zehn wichtigsten wissenschaftlichen Durchbrüche des Jahres 2007 gewürdigt.Hassabis gründete DeepMind im Jahr 2010 mit der Mission, „Intelligenz zu lösen“ und dieses Wissen zur Lösung globaler wissenschaftlicher Probleme einzusetzen. AlphaGo: Unter seiner Leitung besiegte das Programm AlphaGo 2016 den Weltmeister Lee Sedol im komplexen Spiel Go, was als Meilenstein der KI-Geschichte gilt.AlphaFold: Das Team um Hassabis und Jumper löste mit AlphaFold ein seit 50 Jahren bestehendes Problem der Biologie: die präzise Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins allein anhand seiner Aminosäuresequenz. Diese Technologie wurde der Fachwelt kostenlos in einer Datenbank mit über 200 Millionen Strukturen zur Verfügung gestellt.Wissenschaftliche Vision: Hassabis betrachtet die Biologie als ein Informationsverarbeitungssystem und sieht KI als ultimatives Werkzeug, um wissenschaftliche Entdeckungen in Bereichen wie der Arzneimittelforschung und Materialwissenschaft massiv zu beschleunigen.Hassabis ist ein prominenter Mahner für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung. Er plädiert für intensive Sicherheitsforschung und unterzeichnete eine Erklärung, die das Risiko eines KI-bedingten Aussterbens auf eine Stufe mit Pandemien oder einem Atomkrieg stellt. Gleichzeitig lehnt er eine Pause der KI-Entwicklung ab, da die potenziellen Vorteile für Gesundheit und Klima zu bedeutend seien. Neben dem Nobelpreis erhielt er zahlreiche weitere Ehrungen: Er wurde 2024 für seine Verdienste um die künstliche Intelligenz zum Ritter geschlagen.Er erhielt den Albert Lasker Award (2023) und den Breakthrough Prize in Life Sciences (2023).Das Time Magazine listete ihn mehrfach unter den 100 einflussreichsten Personen der Welt.Werdegang und frühe LeistungenDeepMind und AlphaFoldSicherheit und EthikAuszeichnungen

In diesem Interview erörtert der DeepMind-CEO Demis Hassabis die Zukunft der künstlichen Intelligenz und den Weg hin zu einer universellen Intelligenz (AGI). Er betont die Bedeutung von Weltmodellen und Simulationen, um das KI-Verständnis physikalischer Realitäten über die reine Sprache hinaus zu vertiefen. Die Diskussion beleuchtet zudem das enorme Potenzial der Technologie für wissenschaftliche Durchbrüche, etwa in der Fusionsenergie oder der Materialwissenschaft. Hassabis reflektiert kritisch über die gesellschaftlichen Umbrüche, die mit der Industriellen Revolution vergleichbar sind, und mahnt eine verantwortungsbewusste Entwicklung an. Letztlich sieht er in der KI ein Werkzeug, um die Grenzen der Berechenbarkeit des Universums und die Einzigartigkeit des menschlichen Geistes zu erforschen.