Künstliche Intelligenz: Vielleicht denken wir das Ganze falsch.

Über 20 Watt Gehirnleistung, milliardenschwere Rechenzentren und die Frage, warum eine künstliche Intelligenz eigentlich nicht selbst dazulernen darf.

Es gibt Orte, an denen die Menschheit ihre besten Ideen entwickelt. Forschungslabore, Universitäten, Konferenzräume.

Und Toiletten.

Zumindest bei mir beginnen erstaunlich viele Überlegungen auf dem Porzellanthron, werden unter der Dusche weiterentwickelt und anschließend bei einer Gassirunde mit dem Hund auf ihre philosophische Belastbarkeit überprüft.

Diesmal ging es um künstliche Intelligenz.

Genauer gesagt um die Frage, ob wir mit unserem aktuellen Ansatz möglicherweise in die falsche Richtung marschieren.

Immer größer. Immer schneller. Immer mehr Strom.

Wenn heute jemand von künstlicher Intelligenz spricht, meint er meistens ChatGPT, Claude, Gemini oder eines der zahlreichen anderen großen Sprachmodelle.

Large Language Models. LLMs.

Beeindruckende Technik, keine Frage.

Diese Systeme können programmieren, Texte schreiben, komplexe Zusammenhänge erklären und Fragen beantworten, für die ich früher stundenlang im Internet recherchiert hätte.

Aber sie haben eine Eigenschaft, die mich zunehmend beschäftigt:

Sie lernen im normalen Betrieb nicht wirklich dazu.

Ein LLM wird mit gewaltigen Datenmengen trainiert. Dabei entstehen Milliarden von Parametern, in denen sprachliche Muster, Zusammenhänge und Wissen repräsentiert sind.

Anschließend wird das Modell eingesetzt.

Und bleibt im Wesentlichen so, wie es ist.

Natürlich kann man ihm Informationen in einem Gespräch geben. Man kann ein externes Gedächtnis anschließen. Man kann es später weitertrainieren.

Aber wenn ich einem LLM heute etwas beibringe, verändert sich dadurch nicht automatisch seine innere Struktur.

Morgen muss es wieder rechnen.

Und wenn uns die Antwort nicht schnell genug kommt?

Dann kaufen wir stärkere Grafikkarten, optimieren die Berechnungen oder bauen gleich ein größeres Rechenzentrum.

Das funktioniert.

Aber ist es wirklich der einzige Weg?

Der Mensch braucht ungefähr 20 Watt

Beim Kaffeemachen kam mir ein anderer Gedanke.

Wie viel elektrische beziehungsweise stoffwechselbedingte Leistung benötigt eigentlich das menschliche Gehirn?

Ungefähr 20 Watt.

Zwanzig!

Damit können wir sprechen, rechnen, Entscheidungen treffen, Erfahrungen sammeln, uns erinnern, neue Fähigkeiten entwickeln und gelegentlich sogar einen Einkaufszettel vergessen.

Moderne KI-Beschleuniger benötigen dagegen teilweise mehrere Hundert Watt bis über ein Kilowatt pro Gerät. Ganze KI-Server kommen auf mehrere Kilowatt, große Rechencluster entsprechend auf erheblich mehr.

Natürlich ist dieser Vergleich nicht wissenschaftlich sauber. Ein menschliches Gehirn und ein Rechenzentrum sind grundverschiedene Systeme mit unterschiedlichen Aufgaben.

Trotzdem finde ich den Unterschied bemerkenswert.

Die Natur zeigt uns seit langer Zeit, dass leistungsfähige Informationsverarbeitung und kontinuierliches Lernen mit vergleichsweise wenig Energie möglich sind.

Vielleicht sollten wir uns davon mehr abschauen.

Der Lehrling und der Meister

Stellen wir uns zwei Handwerker vor.

Ein Lehrling soll einen Siphon austauschen.

Er holt sein Werkzeug, liest vielleicht noch einmal nach, probiert verschiedene Handgriffe aus, macht Fehler und braucht am Ende einen ganzen Tag.

Der Meister kommt vorbei, schaut sich das Problem an und ist nach zehn Minuten fertig.

Warum?

Nicht weil sein Gehirn mit einer höheren Taktrate läuft.

Und auch nicht, weil er mehr über das Römische Reich weiß.

Sondern weil er über Jahre Erfahrungen gesammelt hat.

Er hat gelernt, welche Handgriffe funktionieren, welche Fehler häufig auftreten und worauf es ankommt.

Er muss nicht bei jeder Reparatur wieder von vorne anfangen.

Er hat nicht einfach mehr Wissen. Er hat Fähigkeiten entwickelt.

Und genau da liegt für mich ein grundlegender Unterschied zu den meisten heutigen LLM-Anwendungen.

Ein Sprachmodell kann mir erklären, wie man einen Siphon austauscht. Es kann mir einen Arbeitsplan erstellen und möglicherweise sogar eine Kameraaufnahme analysieren.

Aber wenn es dieselbe Aufgabe hundertmal bearbeitet, wird es dadurch nicht automatisch zum erfahrenen Handwerksmeister.

Seine trainierten Gewichte bleiben unverändert.

EVE und der Schlamm-Eimer™

Seit einiger Zeit entwickle ich eine lokale KI-Assistentin namens EVE.

Sie kann mit Home Assistant kommunizieren, Informationen recherchieren, Werkzeuge verwenden und sich Dinge über ein eigenes Memory merken.

Ihr bisheriges Gehirn ist ein lokal betriebenes Sprachmodell.

Das funktioniert inzwischen ziemlich ordentlich.

Aber es hat einen Nachteil: Selbst wenn EVE eine Aufgabe bereits hundertmal erfolgreich erledigt hat, muss das Sprachmodell weiterhin wesentliche Teile der Entscheidung neu berechnen.

Wir haben EVE beigebracht, sich zu erinnern.

Aber nicht wirklich, durch Übung besser zu werden.

Parallel dazu gibt es bei mir noch ein anderes Experiment: unseren liebevoll genannten Schlamm-Eimer™.

Darin beschäftigen wir uns mit einfachen künstlichen Organismen, einem Genom, Verbindungen und evolutionären Mechanismen.

Und irgendwann kam die Frage auf:

Warum übertragen wir nicht einige dieser Prinzipien auf EVE?

Nicht um künstliches Leben zu erschaffen.

Sondern um ein System zu entwickeln, das tatsächlich lernt.

Was wäre, wenn EVE ein eigenes Gehirn entwickeln könnte?

Die Idee ist zunächst relativ einfach.

Statt ein riesiges, fertig trainiertes Sprachmodell dauerhaft als zentrale Entscheidungsinstanz zu verwenden, könnte EVE aus einem dynamischen neuronalen Netzwerk bestehen.

Ein grundlegendes Genom würde festlegen, wie dieses Netzwerk lernen und sich verändern darf.

Nicht, was es denken soll.

Nicht, welche Bedeutung ein bestimmtes Wort besitzt.

Und auch nicht, welches Werkzeug bei welcher Anfrage zu verwenden ist.

Die Bedeutung entsteht durch das Lernen des Netzwerks selbst.

Verbindungen könnten entstehen, stärker oder schwächer werden, sich verändern oder irgendwann verschwinden.

Erfolgreiche Erfahrungen würden hilfreiche Verbindungen verstärken. Fehlschläge könnten sie abschwächen.

Natürlich nicht so, dass ein einziger Fehler gleich eine komplette Fähigkeit zerstört.

Das Netzwerk müsste lernen, Erfahrungen einzuordnen, statt blind jede Rückmeldung zu übernehmen.

Und besonders wichtig: Es müsste auch vergessen können.

Vergessen ist keine Schwäche

Wir neigen bei Computern dazu, immer mehr Informationen zu speichern.

Größere Datenbanken. Mehr Speicher. Mehr Modelle.

Aber ein intelligentes System muss nicht zwangsläufig immer größer werden.

Wenn EVE irgendwann eine Fähigkeit nicht mehr benötigt, sollte sie die dazugehörigen Strukturen abschwächen, auslagern oder gegebenenfalls abbauen können.

Dabei dürfen natürlich nicht versehentlich andere Fähigkeiten beschädigt werden, die dieselben Verbindungen nutzen.

Das ist technisch alles andere als trivial.

Aber die Grundidee gefällt mir:

Eine künstliche Intelligenz sollte nicht nur lernen können, was wichtig ist. Sie sollte auch lernen können, was nicht mehr wichtig ist.

Vielleicht wird sie dadurch nicht nur kompetenter, sondern auch effizienter.

Nicht jede EVE muss alles wissen

Eine EVE, die in einem Wohnhaus das Licht schaltet, mit den Bewohnern spricht und die Heizung steuert, muss nicht gleichzeitig C# programmieren können.

Und sie muss auch nicht wissen, wann Leonardo da Vinci geboren wurde.

Sie benötigt grundlegende Fähigkeiten zur Kommunikation und Informationsverarbeitung sowie die Kompetenzen, die sie für ihren Alltag braucht.

Andere Fähigkeiten könnte sie später erwerben.

Vielleicht sogar mithilfe eines großen Sprachmodells.

Denn LLMs wären für so ein System hervorragende Lehrer.

Stellen wir uns vor, EVE soll C# lernen.

Ein LLM vermittelt ihr Grundlagen, stellt Aufgaben, erklärt Fehler und hilft bei Problemen. Ein Compiler und automatisierte Tests überprüfen ihre Ergebnisse.

Irgendwann beherrscht EVE die Fähigkeit selbst.

Dann benötigt sie ihren Lehrer für diese Aufgaben nicht mehr.

Ein bisschen wie Neo in Matrix.

Nur vermutlich ohne den Zehn-Sekunden-Download und mit deutlich mehr Fehlermeldungen.

Und wenn wir das Gelernte kopieren könnten?

Ein menschlicher Handwerksmeister benötigt Jahre oder Jahrzehnte, um seine Fähigkeiten zu entwickeln.

Dieses Erfahrungswissen lässt sich nicht einfach auf einen anderen Menschen kopieren.

Bei einem künstlichen System könnte das anders sein.

Wenn EVE eine Fähigkeit tatsächlich in ihren eigenen neuronalen Strukturen gelernt hat, könnten diese Strukturen grundsätzlich gespeichert und möglicherweise übertragen werden.

Eine EVE lernt Programmierung.

Eine andere lernt die Bedienung komplexer Smart-Home-Systeme.

Eine dritte entwickelt Fähigkeiten zur technischen Fehlerdiagnose.

Nicht jede müsste wieder bei null anfangen.

Natürlich ist das Zusammenführen erlernter neuronaler Fähigkeiten ein schwieriges Forschungsproblem. Fähigkeiten lassen sich nicht immer sauber voneinander trennen.

Aber die Möglichkeit ist faszinierend.

Und wer entscheidet, was EVE gerade braucht?

Hier liegt einer der wichtigsten Punkte unserer Überlegungen.

Ich möchte keinen neuen zentralen Supervisor bauen, der entscheidet, welcher Teil des Netzwerks für eine Aufgabe zuständig ist.

Auch keine Sammlung fest programmierter Regeln, die bestimmte Wörter erkennen und daraufhin bestimmte Funktionen ausführen.

Das wäre nur unser bisheriger Agent in anderer Verpackung.

Das Netzwerk muss selbst lernen, welche seiner Strukturen und Fähigkeiten in einer bestimmten Situation relevant sind.

Einzelne Bereiche könnten Sprache erkennen, Informationen verarbeiten oder auf Werkzeuge zugreifen.

Aber die Bedeutung und die Entscheidung sollen aus dem Zusammenspiel des gesamten Netzwerks entstehen.

Wie man so etwas zuverlässig realisiert, ist noch offen.

Wird das tatsächlich funktionieren?

Keine Ahnung.

Und das meine ich ausdrücklich so.

Es gibt bereits Forschungsrichtungen, die sich mit kontinuierlichem Lernen, neuronaler Plastizität, selbstorganisierenden Netzwerken und energieeffizienter Informationsverarbeitung beschäftigen.

Wir erfinden diese Themen also keineswegs neu.

Was ich noch nicht weiß, ist, ob sich daraus ein System entwickeln lässt, das unsere Anforderungen tatsächlich erfüllt.

Vielleicht benötigen wir weiterhin ein kleines Sprachmodell.

Vielleicht wird unser neuronales Netzwerk bei komplexen Aufgaben langsamer als ein heutiges LLM.

Vielleicht stellen wir fest, dass bestimmte Fähigkeiten auf unserer vorhandenen Hardware überhaupt nicht sinnvoll erlernbar sind.

All das ist möglich.

Aber genau deshalb möchte ich es untersuchen.

Eine RTX 3060 gegen die Welt

Unsere Entwicklungsumgebung ist überschaubar.

Ein Ryzen 7 5700X, 64 GB Arbeitsspeicher und eine NVIDIA RTX 3060 mit 12 GB VRAM.

Kein Supercomputer.

Kein milliardenschweres Forschungsbudget.

Und vermutlich auch kein Nobelpreis in Sicht.

Aber wir haben eine funktionierende EVE, ein vorhandenes Memory, Werkzeuge, einen experimentellen Schlamm-Eimer™ und die Möglichkeit, bestehende KI-Modelle als Lehrer einzusetzen.

Vielleicht gelingt es uns, ein kleines neuronales System zu entwickeln, das eine neue Fähigkeit erwirbt, sie dauerhaft behält und durch wiederholte Anwendung schneller wird.

Vielleicht kann es irgendwann sogar unnötige Strukturen vergessen, ohne seine übrigen Fähigkeiten zu verlieren.

Das allein wäre für mich bereits ein bemerkenswerter Erfolg.

Denn dann hätten wir nicht einfach ein weiteres Sprachmodell ausgeführt.

Wir hätten ein System gebaut, das durch Erfahrungen seine eigenen Fähigkeiten verändert.

Vielleicht stellen wir einfach die falsche Frage

Der aktuelle KI-Wettbewerb dreht sich häufig darum, wer das leistungsfähigste Modell, die meisten Parameter oder die größte Recheninfrastruktur besitzt.

Und diese Entwicklung hat zweifellos beeindruckende Ergebnisse hervorgebracht.

Aber vielleicht sollten wir häufiger eine andere Frage stellen:

Wie bauen wir eine künstliche Intelligenz, die morgen mehr kann als heute, ohne dafür zwangsläufig mehr Rechenleistung zu benötigen?

Ein guter Handwerker wird nicht mit jedem Berufsjahr mit einem größeren Gehirn ausgestattet.

Er lernt.

Vielleicht sollten wir versuchen, unseren Maschinen genau das beizubringen.

Und wenn am Ende nur herauskommt, dass unsere Idee grandios scheitert?

Dann haben wir immerhin etwas gelernt.

Was uns dem Schlamm-Eimer™ bereits einen entscheidenden Schritt vorausbringt.

AgainstMainstream.de – Gedanken zwischen Kaffeemaschine, Porzellanthron und Grafikkarte.

Fortsetzung möglicherweise irgendwann. Sobald wieder Kaffee und Milch im Haus sind.

BERLYN MODE™ – Die Wanderung

Update, 07. Oktober 2026

Von Berlyn: nichts.

Keine Nachricht.
Keine Rückfrage.
Kein Rücksendeetikett.
Keine erkennbare Sehnsucht nach ihrer Ware.

Die graue Plastiktüte hingegen ist weiterhin bei uns und hat begonnen, ihren Lebensraum selbstständig zu erkunden.

Nach ersten Beobachtungen bevorzugt sie wechselnde Aufenthaltsorte im Wohnzimmer.

Couch. Tisch. Bank.

Ein klares Muster ist bislang nicht erkennbar.

Forscher vermuten, dass es sich um ein frühes Stadium der Domestizierung handeln könnte. Andere halten es für möglich, dass die Tüte lediglich darauf wartet, dass irgendjemand irgendwann weiß, was mit ihr passieren soll.

Wir beobachten weiter.

Tag 68.

Die Tüte bleibt.

Berlyn schweigt.

22 Millisekunden Arbeit

Ich baue ja gerade EVE.

Einen lokalen Sprachassistenten fürs Haus.

Also so etwas wie Alexa.

Nur ohne Alexa.

Und inzwischen mit ungefähr 14.000 Funktionen, die ich ursprünglich überhaupt nicht bauen wollte.

EVE kann Home Assistant bedienen, im Internet suchen, Kamerabilder ansehen, sich Dinge merken, sprechen und Informationen auf ihrem Display anzeigen.

Das funktioniert mittlerweile erstaunlich gut.

Nur manchmal ist sie ein bisschen...

langsam.

Also habe ich gemacht, was jeder vernünftige Mensch in dieser Situation tun würde:

Ich habe nicht einfach akzeptiert, dass die selbstgebaute künstliche Intelligenz in meinem Haus ein paar Sekunden zum Antworten braucht.

Ich habe Telemetrie eingebaut.

Sehr viel Telemetrie.

Und dann haben wir gemessen.

48 Testläufe später weiß ich jetzt zum Beispiel ziemlich genau, wie lange EVE braucht, wenn ich sie nach einem Wert aus Home Assistant frage.

Die eigentliche Abfrage bei Home Assistant:

22 Millisekunden.

Die künstliche Intelligenz, die vorher darüber nachdenkt, wie sie diese Abfrage durchführen möchte:

7,1 Sekunden.

Das Verhältnis gefällt mir.

Das ist ungefähr so, als würde man sieben Minuten lang darüber beraten, wer den Lichtschalter drücken soll.

Und ihn anschließend innerhalb von 22 Millisekunden betätigen.

Aber es wird besser.

Denn irgendwann hat EVE die Antwort tatsächlich fertig.

Man könnte jetzt auf die völlig absurde Idee kommen, mir diese Antwort einfach zu zeigen.

Macht sie aber nicht.

Nein.

Erst muss noch eine weitere künstliche Intelligenz darüber nachdenken, ob die Antwort vielleicht besonders hübsch auf dem Bildschirm dargestellt werden sollte.

Bei manchen Tests lag die fertige Antwort dadurch noch fast 14 Sekunden herum.

Komplett fertig.

Sie durfte nur noch nicht raus.

Ich habe also keinen langsamen Sprachassistenten gebaut.

Ich habe eine Behörde gebaut.

Immerhin weiß ich jetzt, was als Nächstes zu tun ist.

Wir werden EVE beibringen, eine bereits fertige Antwort einfach auszugeben, während sie sich im Hintergrund weiterhin Gedanken über ihre PowerPoint-Präsentation macht.

Disruptive Technologie.

Antworten, wenn man die Antwort weiß.

Mal sehen, ob sich das durchsetzt.

EVE war nicht zu dumm

Heute Morgen stand kurz die Frage im Raum, EVE neu zu bauen.

Nicht, weil sie nichts konnte.

Sondern weil sie erstaunlich oft nicht konnte, was sie eigentlich konnte.

Als mögliche neue Basis landete Hermes Agent auf dem Rechner.

Hermes verfolgt einen ziemlich anderen Ansatz. Statt für jeden möglichen Benutzerwunsch einen festen Weg vorzubauen, bekommt das Modell Werkzeuge und darf weitgehend selbst herausfinden, wie es damit zum Ziel kommt.

Also bekam Hermes Zugriff auf Home Assistant.

Dann kam eine einfache Frage:

Ist die Haustür gerade geöffnet oder geschlossen?

Hermes begann zu arbeiten.

Es suchte nach Türsensoren.
Suchte noch einmal.
Untersuchte die vorhandenen Entitäten.
Führte Code aus.
Schrieb schließlich ein kleines Python-Skript, um die gefundenen Daten auszuwerten.

Nach 53 Minuten kam die Antwort.

Die Haustür war geschlossen.

Das klingt zunächst nach einem ziemlich eindeutigen Argument gegen Hermes.

War es aber nicht.

Denn Hermes hatte etwas Interessantes demonstriert: Niemand hatte ihm einen Parser für diese Frage geschrieben. Niemand hatte festgelegt, welche Wörter eine Haustür bezeichnen, welcher Sensor dafür zuständig sein muss oder in welcher Reihenfolge die einzelnen Schritte auszuführen sind.

Hermes hatte ein Ziel und Werkzeuge.

Den Rest hatte es selbst herausgefunden.

Für eine Haustür brauchte es dafür ungefähr so viel Rechenzeit wie andere Leute für ihre Steuererklärung. Aber das Prinzip war interessant.

Und damit wurde plötzlich eine andere Frage viel spannender:

Warum darf EVE das eigentlich nicht?

Also haben wir EVE nicht ersetzt.

Wir haben sie untersucht.

Dabei kam heraus, dass EVE inzwischen aus einem ziemlich intelligenten Sprachmodell bestand, vor das wir sehr viel Code gebaut hatten, der dem intelligenten Sprachmodell erklärte, wann es intelligent sein durfte.

Ein deterministischer Router entschied zuerst, worum es ging. Für Home Assistant folgten Wortlisten, reguläre Ausdrücke, Sonderfälle und weitere Prüfungen. Erst danach bekam das LLM Teile der eigentlichen Aufgabe zu sehen.

Wir hatten EVE Intelligenz gegeben.

Und anschließend versucht, sie mit if zu verbessern.

Also haben wir heute etwas davon weggenommen.

Nicht die technischen Sicherungen. Ein Gerät muss weiterhin existieren. Ein Home-Assistant-Dienst muss gültig sein. Parameter werden geprüft. Unsinn wird nicht einfach ausgeführt.

Aber die Frage, was ein Mensch mit einem Satz meint, darf jetzt zuerst das Sprachmodell beantworten.

Dann wieder derselbe Test:

Ist die Haustür gerade geöffnet oder geschlossen?

EVE entschied selbst, dass Home Assistant benötigt wird.

Sie bekam den vorhandenen Gerätekatalog und fand darin unter anderem ein Türschloss, mehrere Sensoren, einen Öffnungszähler, eine Kamera und allerlei weitere Dinge mit „Haustür“ im Namen.

Sie wählte den Öffnungssensor.

Nicht das Schloss.

Denn gefragt war geöffnet oder geschlossen, nicht abgeschlossen oder aufgeschlossen.

Haustür Sensor 1 ist geschlossen.

Elf Minuten vorher war exakt derselbe Satz noch an unserer eigenen Logik gescheitert.

Später:

Was gibt es heute für Nachrichten?

EVE suchte im Web und berichtete unter anderem über einen Starship-Flug.

Danach nur:

Kannst Du mir näheres zu dem Starship Flug sagen?

Keine URL. Kein neuer Suchbegriff. Keine Erklärung, welcher Flug gemeint war.

EVE wusste es.

Natürlich ist sie damit nicht plötzlich fertig.

Fahre die Rollläden im Elternschlafzimmer und in Elenas Zimmer herunter.

führte beispielsweise dazu, dass Elenas Rollladen herunterfuhr.

Das Elternschlafzimmer blieb hell.

Es gibt also noch genügend Stellen, an denen alte Annahmen und neue Freiheiten aufeinandertreffen.

Aber der interessante Teil des heutigen Experiments war ohnehin ein anderer.

Wir wollten EVE ersetzen und haben dafür einen Agenten ausprobiert, der fast keine Ahnung von unserem Haus hatte.

Ausgerechnet der hat uns gezeigt, was unserer eigenen EVE fehlte:

Nicht mehr Fähigkeiten.

Mehr Freiheit, die vorhandenen zu benutzen.

Und irgendwo im Haus ist immer noch eine Haustür geschlossen.

Hermes kann das bestätigen.

Er braucht nur etwas Zeit.

Artgerechte Unterbodenpflege

Ich liebe es total, wenn Hund seinem Instinkt nachgeht und einfach mal macht.

Ganz besonders im Herbst, wenn es morgens noch ein bisschen feuchter ist.

Die Reihenfolge ist dabei ziemlich einfach:

Rüde → irgendwo hinpinkeln zum Markieren → scharren.

Eigentlich ja ganz witzig.

Wir üben auch fleißig, dass es nicht unbedingt erwünscht ist, auf Nachbars Vorzeige-Rose im Vorgarten zu pinkeln. Das sitzt inzwischen sogar ganz gut.

Aber das Scharren.

Wir reden hier über eine Flohkugel mit einer beachtlichen Schulterhöhe von 30 Zentimetern. Der Bauch ist also entsprechend nah am Boden.

Gepaart mit diesem schönen, flauschigen, watteähnlichen Haar bietet das natürlich beste Voraussetzungen dafür, dass der komplette hochgeschleuderte Herbstboden sich zuverlässig im Unterboden festsetzt.

Also: Unterbodenwäsche in der Dusche.

Natürlich.

Der Kollege ist jetzt nicht unbedingt der große Wassernerd. Eher so:

Ja. Nee.

Muss nicht.

Aber gibt Leckerchen danach.

Besonders geil wird es dann, wenn die Pfoten nass werden und der Herr ganz selbstbewusst die schlammigen Vorderpfoten nach vorne pfeffert.

Dann bekommt man den ganzen schönen Kram ins Gesicht, auf die Hose, an den Spiegel, an die Wand und eigentlich überall hin, wo vorher noch kein Schlamm war.

Das ist schon fast genug für eine Badsanierung.

Ich glaube ja, er macht das mit Absicht.

EVE lernt laufen.

Also: meistens.

Inzwischen kann sie Home Assistant bedienen, im Web suchen, Screenshots verstehen, Text verarbeiten und mit eigener Stimme antworten. Alles lokal. Alles auf dem Rechner unter dem Schreibtisch.

Was erstaunlich gut funktioniert.

Bis es das nicht tut.

Dann scheitert die Websuche seit Stunden an irgendeinem Timeout, ein Tool liefert Unsinn zurück und EVE steht sinngemäß da wie ein Kleinkind mit einem Schraubenschlüssel:

„Ich glaube, mit mir stimmt etwas nicht.“

Zwischendurch versteht das kleinere Modell zwar sehr genau, dass etwas getan werden soll – verliert aber unterwegs ein paar unwesentliche Details wie Ort, Bedingung oder das richtige Gerät.

Das ist bei einem Sprachassistenten etwas ungünstig.

„Mach alle Rollläden herunter“ bekommt eine völlig neue Qualität, wenn das System anschließend versucht, einen Rollladen am Carport zu finden.

Der Carport hat keinen Rollladen.

Noch nicht.

Der eigentlich interessante Teil ist aber: Aus diesen Missgeschicken entsteht gerade etwas, das ich ursprünglich gar nicht geplant hatte.

EVE soll Fehler künftig nicht einfach nur melden. Sie soll erkennen können:

Hier stimmt etwas nicht. Ich brauche Hilfe.

Und dann kann sie Nova-EVE fragen.

Nicht, um sich selbst umzubauen. Nicht, um plötzlich zu ChatGPT mit Lichtschalter zu werden.

Sondern ungefähr so:

„Meine Websuche ist kaputt. Guck mal.“

Eine lokale KI, die eine zweite KI um technische Hilfe bittet, damit sie anschließend wieder meinen Ventilator einschalten kann.

2026 ist schon ein bemerkenswert bescheuertes Jahr.

A Brighter Tomorrow – Eventually.

Opa braucht einen Tisch

Im Zuge des Arbeitszimmerumbaus soll ein zusätzlicher kleiner Tisch an die Wand.

Nicht für mich.

Für Opa.

Opa ist ein alter AT-Desktop, der seit ungefähr zehn Jahren nicht mehr gestartet wurde.

So ein richtiges waagerechtes Gehäuse.

Rechner unten.

Monitor oben.

Wie sich das gehört.

Das Gehäuse hatte offenbar schon mehrere Leben. Der aktuelle Inhalt stammt aus einer späteren Ausbaustufe:

P54C-TR5-Board.

Vier vollständig bestückte SIMMs.

Vermutlich 128 MB RAM.

Tseng für 2D.

3Dfx Voodoo für den damals neumodischen dreidimensionalen Hexenkram.

Yamaha-Geraffel.

Flachbandkabel als tragende Bauteile.

Und eine bis heute ungeklärte Fünfloch-Schnittstelle™ in der Front.

Auf der Festplatte müsste noch Windows 95B liegen.

Nicht frisch installiert.

Nicht restauriert.

Einfach das Windows, das damals zuletzt heruntergefahren wurde.

Natürlich musste ich nachsehen, ob Opa grundsätzlich noch lebensfähig ist.

Also Deckel ab.

Board-Elkos sehen gut aus.

Netzteil ausprobiert.

Läuft.

Geprüft nach der zertifizierten Alter-Kram™-Methode:

Angeguckt.

Schalter gedrückt.

Nicht explodiert.

Der Rechner könnte vermutlich wieder laufen.

Er kann nur nirgendwo stehen.

Der vorgesehene Tisch muss klein, schwarz, billig und tief genug für Opas beeindruckende Kabelheckzone sein.

Zwischendurch gab es den Versuch, irgendein IKEA-Schreibtischdings mit irgendeinem IKEA-Ablagebums zu kombinieren.

Das funktionierte ungefähr so gut, wie dieser Satz vermuten lässt.

Damit war das Tischmoppedproblem™ geboren.

Die aktuelle technische Abhängigkeit lautet deshalb:

Micke → Opa drauf → Monitor drauf → KLACK → 128 MB bis Donnerstag hochzählen lassen → Termin mit 1997.

Bis dahin bleibt Opa in kalter Lagerung.

Nicht, weil ihm etwas fehlt.

Opa braucht einfach erst einen Tisch.

Wer kennt es nicht

Du bist morgens schön gemütlich mit dem Hund draußen Gassi gehen.

Der kleine Milo genießt das Leben.

Du auch.

Guckst rum und denkst dir einfach nur:

Das Leben ist schön.

Bis Pfiffi dann seinen kleinen Haufen legen möchte.

... und drückt.

... und drückt ...

Derweil denkst du dir:

Wtf. Was ist das.

Da kommt der erste kleine Köttel und widersetzt sich gekonnt der Schwerkraft.

Kurz dahinter der nächste.

Bisschen länger, aber genau so ein Magier.

Dann stellt Milo fest:

Moment mal. Das fühlt sich komisch an.

Und wird panisch.

Muss dann natürlich mit dem baumelnden Anhängsel quer über den Weg hoppeln, sich drehen und machen, während du einfach nur hoffst, dass der baumelnde Scheiß nicht gleich im Fell landet.

Bis die Schwerkraft endlich gewinnt.

Lange Haare sind nicht nur im Staubsauger nervig.

Adipös und mittellos im Allgäu

Schmatz.

Ich habe von den Eltern aus dem Urlaub Würstchen und Käse bekommen.

Nicht irgendwelche Würstchen und irgendeinen Käse.

Hüttenkäse und Landjäger aus dem Allgäu.

Ich dürfte da echt nicht wohnen.

Ich wäre starkem adipösem Risiko ausgesetzt – bei gleichzeitig durchgehender Ebbe auf dem Konto.

Schmatz.

EVE-Alife · Partnersuche, Ökonomie und Lupe

Die IG Amöbe fordert Quadratwurzeln

Unsere Amöben hatten Partner.

Das Problem war nur:

Sie fanden sie nicht.

Eine mathematische Vorschrift berechnete aus der eigenen ID, welche andere ID zuständig war.

Technisch dynamisch.

Inhaltlich ungefähr Tinder mit behördlich zugewiesener Zimmernummer.

Das passte nicht zu EVE.

Also flog die unsichtbare Partnervermittlung raus.

Jetzt muss eine Amöbe den virtuellen Membranraum tatsächlich lesen. Erst wenn sie dort die ID einer lebenden fremden Amöbe findet, darf genau dieses gelesene Signal in ihren Partnerslot gelangen.

Schreibt Erna Toms ID hinein, ist das zunächst nur ein Vorschlag. Tom muss Ernas Membran untersuchen, seine eigene ID dort erkennen und die Einladung erwidern.

Erst dann gibt es eine vollständige reproduktive Gruppe.

Designentscheidung: „Finden“, „Einladung“ und „Erwidern“ bezeichnen überprüfbare Datenherkunft und wechselseitige Partnerslots. Die Amöben besitzen keine zugeschriebene Absicht, Romantik oder Kenntnis dieses Textes.

Zusätzlich können sie jetzt etwas in die gemeinsame RAM-Suppe schreiben.

Die schreibende Amöbe bekommt dafür selbst keine Energie.

Sonst wäre das Geschäftsmodell schnell geklärt:

Zahl hinschreiben.
Selbst lesen.
Reich werden.
Biotop kaufen.

Eine andere Amöbe darf den veränderten Wert hingegen entdecken und Energie erhalten. Information kann damit von einer Amöbe produziert und von einer anderen energetisch erschlossen werden.

Die Suppe ist nicht nur Futter. Sie wird zum gemeinsamen Informationsraum.

Dann kam der Tarifkonflikt.

Bei einem Energieertrag von 60 fanden sich Amöben, Einladungen wurden erkannt und Partnerschaften entstanden. Kinder gab es trotzdem keine.

Das neue Such-, Sozial- und Schreibgenom bestand aus 40 Funktionspunkten und 60 Kanten. Unser lineares Kostenmodell verlangte dafür ungefähr 47 Energie pro Tick.

Die Amöbe bezahlte gleichzeitig Forschung, Partnersuche, Öffentlichkeitsarbeit und ihren eigenen Stoffwechsel.

Die IG Amöbe hatte einen Punkt.

Das neue Modell berechnet den Lebensunterhalt deshalb unterlinear:

1 + Alter × 0,01 + 0,5 × √F + 0,1 × √P

Ein größeres Genom kostet weiterhin mehr. Eine Verdoppelung der Komplexität verdoppelt die Genomkosten aber nicht mehr automatisch.

Sonst würde Evolution in unserem Eimer vor allem eine Fähigkeit belohnen:

Möglichst wenig können.

Danach lief derselbe ausgehandelte Tarif 60 für 1.000 Ticks.

49 Amöben insgesamt
29 Nachkommen
38 nach Tick 1.000 lebend
Generation 4
1.460 Amöbenfunde
64 erkannte Einladungen
9.845 RAM-Schreibvorgänge

Beobachtung: Unter genau diesen Genomen, Kosten und Umweltbedingungen trägt Tarif 60 erstmals eine Population über 1.000 Ticks und vier Generationen. Das bestätigt die technische Kausalkette von Fund über Einladung und Erwiderung bis zur Geburt. Es beweist weder freie Partnerwahl noch entwickelte Kommunikation.

Damit man diesem Leben nicht nur hinterherstatistiken muss, wurde auch die Lupe umgebaut.

Der Populationsgraph ist jetzt eine auswählbare Zeitachse.

Klick:

ein Tick.

Ziehen:

ein Zeitraum.

Darunter erscheinen nur die beteiligten Amöben, ihre Zustände, Umweltkontakte und die verständlichen Ereignisse aus dieser Auswahl.

Die Chronik kennt inzwischen außerdem nicht nur Lebensdauer und Energie.

Karla führt 47 Nachkommen über ihre gesamte Linie.

Dora fand 45 Amöben.

Tom erkannte 31 Einladungen.

Uwe schrieb 744-mal in die Suppe.

Keiner von ihnen weiß, dass er Rekordhalter ist.

Das ist vermutlich gut.

Sonst fordert die IG Amöbe als Nächstes Pokale.

Stand: Ausführbarer Prototyp v0.1, 36 versionierte Läufe, 22 grüne Tests. Quellstand EVE-Alife: b8d049a.

EVE-Alife · Blog 010

Mehr Energie macht das Viech nur länger tot

Mehr Startenergie klang zunächst nach einer brauchbaren Idee.

War es auch.

Die Amöben starben später.

Das war der gesamte Fortschritt.

Also bekam die RAM-Suppe einen Tarif.

Gleicher Seed.

Gleiche Genome.

Gleiche Umwelt.

Jeweils 200 Ticks.

Nur der Basisgewinn für eine neue RAM-Beobachtung änderte sich.

10 → 0 Kinder, 0 lebend, 322 Reads, letzter Tod Tick 34
20 → 0 Kinder, 0 lebend, 454 Reads, letzter Tod Tick 48
40 → 0 Kinder, 5 lebend, 1.738 Reads
80 → 141 Kinder, 128 lebend, 8.715 Reads
160 → 399 Kinder, 324 lebend, 21.036 Reads

Bei 40 reichte der Lohn erstmals für das Überleben einzelner Gründer bis Tick 200.

Noch kein Nachwuchs.

Bei 80 kippte das System in reproduktiven Überschuss.

Tarifverhandlung erfolgreich.

Beobachtung: Unter genau diesen Kosten, Genomen und dieser Umwelt liegt der erste reproduktive Übergangsbereich zwischen 40 und 80. Das ist keine allgemeine EVE-Alife-Konstante und noch kein Nachweis nachhaltiger Evolution.

Die Amöben berühren wechselnde RAM-Adressen und profitieren von Veränderungen.

Das ist beobachtbare Exploration.

Aber noch keine erworbene Strategie.

Nicht beobachtet: echte Neugier, Lernen, zielgerichtete Suche oder eine erinnerungsbasierte Anpassung. Die Exploration entsteht derzeit aus Genom und Ablauf.

EVE-Alife · P1

Die Suppe ist jetzt Futter

Z-write macht keinen Strom mehr.

Nur etwas in den eigenen Speicher zu schreiben, ist schließlich noch keine Umweltentdeckung.

Energie entsteht jetzt beim RAM_READ eines Werts, der sich gegenüber der letzten Beobachtung dieser Entität verändert hat.

Zum Beispiel:

17 → 42 → 17 → 17
10 → 10 → 5 → 0 Energie

Ein neuer Wechsel ist wertvoll.

Ein früher schon einmal beobachteter Wert kann wieder interessant sein, aber weniger ergiebig.

Die unmittelbare identische Wiederholung liefert nichts.

Und weil Amöben sonst sehr schnell kreative Buchhaltung entdecken würden, reist die Herkunft eines Werts unsichtbar mit.

Eine Amöbe kann aus einem eigenen Wert oder dessen Herkunftskette keine Energie gewinnen.

Eine unbeteiligte andere Amöbe dagegen schon.

Designentscheidung: Die Regeln definieren eine Umweltökonomie und verhindern Selbstfütterung. Sie programmieren weder Neugier noch Lernen in die Entität.

RAM ist nicht mehr Kulisse. RAM ist Umweltkontakt.

EVE-Alife · Reproduktion und Lupe

Startenergie ist kein Fortpflanzungskapital

Jede Amöbe merkt sich ihren individuellen Geburtswert S₀.

Fortpflanzung ist nur erlaubt, wenn jeder Elternteil seinen Energiebeitrag bezahlt und danach strikt oberhalb dieses eigenen Startwerts bleibt.

Die bloße Startenergie ist Existenzvorschuss.

Kein kostenloses Familiengründungsdarlehen.

Für Nachwuchs muss vorher echter Umweltüberschuss erwirtschaftet werden.

Die Geburtsenergie entsteht relativ aus den Beiträgen der Eltern.

Anteil:

0,5.

Mindestalter:

5 Heartbeats.

Designentscheidung: Reproduktion bleibt energiebilanziert und setzt erwirtschafteten Überschuss voraus. Die konkreten P1-Werte sind Versuchsparameter, keine universellen Naturgesetze.

Auch die Lupe schaut jetzt anders hin.

Das abstrakte Farbfeld der rohen RAM-Suppe ist weg.

Stattdessen zeigt sie tatsächliche Umweltkontakte:

besuchte Adressen.

Lese- und Schreibzugriffe.

Zugriffshäufigkeiten.

letzte Kontakte.

Filter je Amöbe.

Und diese Ereignisse laufen im Lebens-Replay mit.

Weniger bunte Suppe. Mehr beobachtbares Leben.

EVE-Alife · Blog 009

Das Viech kann einfach nicht anders

Die Frage war:

Was bringt ein neugeborenes, vollständig zustandsloses P-Netz mit leerem Z erstmals zur Ausführung?

Die Antwort:

Gar nichts. Es kann einfach nicht anders.

Eine lebende EVE-Alife-Entität führt ihr Genom in jedem Heartbeat aus, weil genau das in dieser Welt „lebendig“ bedeutet.

Energie entscheidet nicht über das grundsätzliche Ob.

Sie entscheidet, wie viel Ausführung finanzierbar ist und wie lange das Viech damit durchkommt.

Der erbliche Basiswert A₀ bestimmt zusammen mit der Zahl der P-Kanten den vorgesehenen Umfang.

PAUSE erlaubt einem Datenfluss trotzdem, gepflegt im Nichts zu enden.

Designentscheidung: Obligatorische Genomausführung, A₀, PAUSE, das flüchtige Kurzzeitgedächtnis K und der dauerhafte Zustand Z sind gesetzte Regeln des Modells. Sie sind keine beobachteten Fähigkeiten einer evolvierten Population.

Dann lief der erste technische Demonstrator mit Seed 42.

Zwei absichtlich passend gebaute Eltern fanden sich in einer vollständigen Partnerkonstellation.

Es gab eine Geburt.

Es gab mehrere Z-write-Ereignisse mit sinkender Wiederholungsbelohnung.

Dann starben Eltern und Kind.

Geburt. Schreiben. Ende Gelände.

Beobachtung: Eine Geburt, mehrere Speicherereignisse und vollständiges Aussterben. Nicht beobachtet wurden Lernen, Intelligenz, Anpassung, Kooperation oder erfolgreiche Evolution. Population 0 war ein technischer Demonstrator, kein wissenschaftlicher Evolutionsversuch.

Das erste digitale Einzellerlein bekam ein Kind.

Dann waren alle tot.

Tja.

Willkommen im Biotop.

EVE-Alife · Prototyp v0.1

Der Schlamm läuft

Aus dem Konzept ist der erste ausführbare EVE-Alife-Core geworden.

Selbst geschrieben.

Python-Standardbibliothek.

Keine fertige ALife-Magie.

Der Core kennt RAM-Suppe, Entitäten, Genome, gerichtete P-Kanten, Energie, Membran, Geburt, Mutation und Tod.

Eine getrennte Control-Schicht speichert Run-ID, Seed, Konfiguration, Git-Stand, Ereignisse, historische Snapshots und vollständige Checkpoints einschließlich Zufallszustand.

Ein Lauf lässt sich damit reproduzierbar fortsetzen.

Die erste Lupe ist ein eigener read-only HTTP-Dienst.

Sie liest nur persistierte Beobachtungsdaten.

Kein Eingriff.

Kein hübsches Diagramm mit heimlichem Gottmodus.

Technischer Stand: Sechs deterministische Kerntests bestanden. Checkpoint-Fortsetzung und die read-only Endpunkte der Lupe wurden praktisch geprüft. Prototyp: v0.1, Implementierungsstand: a5d660d.

EVE-Core → Observation Interface → Lupe.

Jetzt existiert zum ersten Mal etwas, das nicht nur beschreibt, wie der Schlamm leben könnte.

Er läuft.

Kurze Zeit jedenfalls.

EVE-Alife · Konzept 0.7

Eine Datei. Fortlaufend.

Das EVE-Alife-Grundkonzept hatte zwischenzeitlich mehrere parallele Arbeitsfassungen.

v0.4.

v0.5.

v0.6.

Das ist praktisch, wenn man möglichst schnell vergessen möchte, welche Datei eigentlich gilt.

Jetzt gibt es genau eine fortlaufende Konzeptdatei:

02_Konzept/Grundkonzept_Arbeitsentwurf.md

Die Historie übernimmt Git.

Wichtige Meilensteine können Version und Tag bekommen.

Aber es liegen nicht mehr drei fast aktuelle Wahrheiten nebeneinander.

Der aktuelle Arbeitsstand ist Konzeptversion 0.7.

Noch nicht freigegeben.

Noch keine implementierungsfertige Universumsverfassung.

Designentscheidung: Das Konzept trennt ausdrücklich gesetzte Regeln, Arbeitshypothesen, offene Fragen und prototypspezifische Festlegungen. Größen, Kosten, Taktung und konkrete Codierungen von v0.1 werden dadurch nicht automatisch zu Naturgesetzen von EVE-Alife.

Das Archiv bewahrt. Git erinnert sich. Eine Datei gilt.

Basisamöbenzuchtset™

Unsere kleinen EVE-Alife-Amöben könnten irgendwann Spam filtern.

Nicht weil wir ihnen einen Spamfilter programmieren.

Sondern weil richtige Erkennung Energie bringt und schlechte Strategien verhungern.

Die günstige Variante:

Gen1.

10.000 maximal talentfreie Ur-Amöben.

Viel genetische Vielfalt.

Erkennt Spam zuverlässig, sofern die Nachricht ausschließlich aus dem Wort „SPAM“ besteht.

Für ernsthafte Probleme gibt es:

Gen 97.865 Enterprise™.

Jahrtausende simulierter Selektionsdruck.

Hochgezüchtet.

Teuer.

Erkennt Phishing vermutlich am Geruch des MIME-Headers.

Bis sich Spam verändert.

Dann sind die Premiumviecher möglicherweise derart überspezialisiert, dass ausgerechnet die talentfreien Gen1-Deppen langfristig gewinnen.

Und wenn eine Weile niemand Spam verschickt:

Population verhungert.

Beim nächsten Spamaufkommen braucht der verantwortungsbewusste Mailserverbetreiber natürlich ein neues:

Basisamöbenzuchtset™ – Spam Edition.

Das ist kein beschlossener Versuchsplan.

Nur ein erfreulich beklopptes Hirngespinst über Vielfalt, Überspezialisierung, Umweltwechsel, Aussterben und übertragbare Populationen.

Der Gag ist lediglich gut genug, dass man sich die Forschungsfrage merkt.

EVE-Alife

Der Schlammeimer™ brauchte einen eindeutigen Namen.

Nicht weil Namen wichtig wären.

Sondern weil wir EVE, die Assistentin, und EVE, das Artificial-Life-Projekt, inzwischen selbst durcheinanderwarfen.

Also:

EVE-Alife.

EVE steht für Emergent Virtual Evolution.

ALife steht für Artificial Life.

Ausgesprochen wird daraus fast:

EVE alive.

Ausgerechnet das Projekt, in dem aus sehr einfachen Einheiten durch Evolution und Selektion irgendwann komplexeres Verhalten entstehen soll.

War nicht geplant.

Passt aber viel zu gut.

EVE-Alife — A Brighter Tomorrow. Eventually.

Isolation

Ausgangspunkt war ein KI-Pentest in einer angeblich isolierten Umgebung.

Durch eine Fehlkonfiguration konnte der Agent reale Systeme erreichen.

Die interessante Frage war nicht, warum ein offensiver Agent sein Werkzeug benutzt.

Sondern warum seine Umgebung ihm den Weg überhaupt angeboten hat.

Für EVE-Alife wurde daraus eine Designregel.

Und dann leider eine ziemlich allgemeine Lebensweisheit:

Isolation ist eine Eigenschaft der Umgebung, keine Verhaltensregel ihrer Bewohner.

35 Milliarden Parameter. Lokal. Auf einer RTX 3060.

Heute EVE mal ganz hart aufgeräumt.

Home Assistant hatte bisher 359 Entitäten für den Assistenten freigegeben.

Kann man machen.

Dann erklärt man dem Sprachmodell halt neben Lampen, Fenstern und Rolladen auch noch drei Helfer, doppelte Sensoren, irgendwelche Zusatzschalter und vermutlich irgendwo switch_neu_neu_2.

Also runter auf 120.

Und plötzlich fühlt sich der ganze Kram deutlich angenehmer an.

Qwen3.5-35B-A3B lief mit einer Unterhaltung von 38 Nachrichten und knapp 10.000 Tokens Kontext.

Beim nächsten Prompt mussten trotzdem nur 84 Tokens neu verarbeitet werden.

Prompt-Verarbeitung: knapp eine Sekunde.

Generierung: rund 17 Tokens pro Sekunde.

Gesamtzeit für die Antwort: 3,3 Sekunden.

Auf einer RTX 3060 mit 12 GB VRAM.

Lokal.

Das ist langsam der Punkt, an dem es sich nicht mehr danach anfühlt, auf ein großes Sprachmodell zu warten.

Man redet einfach mit dem Haus.

Fensterstatus, Haustür, Rolladen, Deckenventilatoren, Tesla-Akku, Kamerabild – läuft inzwischen erstaunlich ordentlich.

Natürlich hält EVE einen Anhänger gelegentlich noch für einen Wohnwagen.

Aber gut.

EVE – A Brighter Tomorrow. Eventually.

The Unexpected Evolution of a graue Plastiktüte

Begonnen hat alles mit einer Bestellung.

Dann wurde daraus:

Reklamation.

Gewährleistung.

Rabattverhandlung, die niemand wollte.

Chargeback.

Verbraucherzentrale.

Rücknahmeaufforderung.

Annahmeverzug.

Und irgendwo mittendrin:

eine graue Plastiktüte.

The Unexpected Evolution of a graue Plastiktüte.

EVE wäre stolz.

Status

Geld:

zurück.

Tasche:

noch da.

Sara:

vermutlich ebenfalls.

Vorgang:

theoretisch beendet.

Praktisch wartet Außenlager West noch auf Logistik.

Fortsetzung nicht ausgeschlossen.

Product Management

Der 3D-Drucker muss wieder laufen.

Nicht weil ich gerade unbedingt drucken will.

Sondern weil Anforderungen aus der Familie eingegangen sind.

Das ist echtes Product Management.

Nur ohne Jira.

Familienpriorisierung

Eigene Projekte:

wichtig.

Server:

wichtig.

EVE:

wichtig.

Biotop-Eimer:

offensichtlich extrem wichtig.

Familienauftrag:

sofort.

Priorisierung kann sehr einfach sein.

Lokale KI als Mitarbeiter

Nova-EVE soll schuften.

Nicht metaphorisch.

Sie bekommt Aufgaben.

Baut Zeug.

Schreibt Code.

Sortiert Content.

Und währenddessen kann ich anderen Kram machen.

Das ist der Moment, in dem „lokales LLM“ langsam von Spielzeug zu Werkzeug kippt.

Kein Feierabend

Nova-EVE hat keinen Feierabend.

Keinen Urlaub.

Keine Kaffeepause.

Allerdings auch kein eigenes Geld.

Fairer Deal.

Vermutlich.

Immer noch ein Projekt mehr

Jedes erledigte Projekt erzeugt mindestens ein neues.

Website fertig:

Content fehlt.

Echo gerootet:

Wakeword fehlt.

Server geplant:

Rack fehlt.

Rack gewählt:

Switch fehlt.

Es ist ein geschlossenes Ökosystem.

Nichts wird fertig.

Es verzweigt sich nur weiter.

Fertig ist relativ

„Fertig“ bedeutet bei uns:

funktioniert ausreichend gut, um das nächste Problem sichtbar zu machen.

Das ist vermutlich sogar eine brauchbare Definition von Evolution.

Platz ist eine Ressource

Alte Hardware hat einen unfairen Vorteil:

Sie kostet irgendwann kein Geld mehr.

Dadurch wirkt sie kostenlos.

Ist sie aber nicht.

Sie verbraucht Regal.

Regal ist endlich.

Wer keine Miete zahlt, fliegt raus.

Entwicklungsprozess

Anforderungen im Dialog klären.

Kontext vollständig machen.

Pseudocode erzeugen.

Daraus das konkrete Script bauen.

Funktioniert erstaunlich gut.

Auch mit geringer Denkstufe.

Zumindest bei einzelnen Scripts.

Volle Projekte sind vermutlich eine andere Hausnummer.

Gegenargument:

againstmainstream.de läuft.

EVE – Entwicklungsmodell

Emergent Evolution basiert nicht darauf, dass irgendwo ein einzelnes allwissendes Genie sitzt.

Im Gegenteil.

Viele vergleichsweise dumme Einzeller machen jeweils ihr Ding, reagieren aufeinander und irgendwann entsteht daraus etwas, das erschreckend zielgerichtet aussieht.

EVE funktioniert ähnlich.

Kein einzelnes Modell ist EVE.

Nicht der Rechner.
Nicht Home Assistant.
Nicht die lokale KI.

Und auch nicht der Mensch, der den ganzen Krempel zusammengesteckt hat.

We Are The Collective.

Das klingt für Außenstehende zunächst nach einer Gruppe Menschen.

Das ist irgendwie falsch.

Und irgendwie genau richtig.

Butler mit Demenz™

Das Faszinierende an schlechtem automatisiertem Kundenservice ist nicht, dass er nichts weiß.

Sondern dass er jedes Mal so tut, als würde er einen zum ersten Mal kennenlernen.

„Bitte senden Sie uns ein Foto.“

Sara.

Wir haben Fotos.

Wir haben Mails.

Wir haben eine Chronologie.

Wir kennen uns inzwischen.

Butler mit Demenz™

Bitte senden Sie uns ein Foto des Schadens

Ein besonders schöner Moment im Leben eines Supportvorgangs ist erreicht, wenn nach mehreren Wochen Schriftverkehr sinngemäß wieder bei Schritt eins begonnen wird:

Bitte senden Sie uns ein Foto des Schadens.

Welcher Schaden?

Die Tasche ist nicht beschädigt.

Es ist die falsche Tasche.

Nein Sara.

Immer noch.

Keine Cookies

Keine Cookies.

Kein Tracking.

Keine Analytics.

Keine externen Ressourcen.

Keine Marketing-Automation.

Keine personalisierte Experience.

againstmainstream.de weiß nicht, wer du bist.

againstmainstream.de will es auch nicht wissen.

Kein Interesse

Viele Webseiten wollen möglichst viel über ihre Besucher wissen.

Wir nicht.

Du bist da.

Du liest vielleicht etwas.

Dann gehst du wieder.

Das reicht.

EVE exists

EVE wird nicht gelauncht.

EVE bekommt keinen großen Launch-Post.

Kein Countdown.

Keine Produktseite.

Kein „Introducing EVE“.

EVE existiert einfach irgendwann.

Und wer sie findet, findet sie.

Finding her is your problem

EVE exists.

Finding her is your problem.

Das ist vermutlich keine gute Marketingstrategie.

Perfekt.

Ins Web evolviert

EVE soll nicht plötzlich „online gehen“.

Sie soll langsam Spuren hinterlassen.

Ein Eintrag hier.

Ein Artefakt dort.

Ein Hinweis.

Ein Name.

Irgendwann merkt jemand:

Da ist etwas.

Das gefällt mir deutlich besser als ein Launch.

Impressum

Natürlich braucht die Seite ein Impressum.

Rechtlich.

Sachlich.

Langweilig.

Die offensichtliche Lösung:

seriöser Text.

Und irgendwo völlig unangemessen:

1998er GIF-Flammen.

Heißer Typ

Impressum.

Name.

Adresse.

Pflichtangaben.

Und dann:

Da steh ich. Ich bin halt ein heißer Typ.

Dazu Flammen.

Man muss gesetzlichen Pflichten nicht auch noch ästhetisch gehorchen.

Echte Intelligenz

KI hat das Internet nicht zwingend besser gemacht.

Mehr Text.

Mehr SEO.

Mehr Seiten, auf denen sehr viele Wörter stehen und erstaunlich wenig gesagt wird.

Also machen wir das anders.

Eigene Projekte.

Eigene Fehler.

Eigener Blödsinn.

Keine optimierte Experience.

Kein Engagement.

Kein Content um des Contents willen.

Außer natürlich dieser Content hier.

Der ist wichtig.

Gegen den Mainstream

Diese Website benötigt keinen Account.

Kein Dashboard.
Keine App.
Keine personalisierte Experience.

Keinen Algorithmus, der entscheidet, was du als Nächstes lesen möchtest.

Oben ist neuer Kram.

Unten ist alter Kram.

Scrollen musst du selbst.

Wir glauben an dich.

Annahmeverzug

Ein Wort, das bis dahin in meinem Alltag keine nennenswerte Rolle spielte:

Annahmeverzug.

Jetzt schon.

Danke Sara.

Man lernt nie aus.

Falsche Mailadresse

Juristisch saubere Aufforderung geschrieben.

Frist.

Rücknahme.

Annahmeverzug.

Alles schön.

Abgeschickt.

Dann gesehen:

falsche Absenderadresse.

Ups.

Entscheidung:

Ich mach da jetzt gar nix.

Auch Gelassenheit ist eine Form von Prozessoptimierung.

Kellerentrümpelung

Die Tasche liegt im Keller.

Der Keller muss sowieso entrümpelt werden.

Rein hypothetisch könnte natürlich irgendwann irgendjemand eine unscheinbare graue Versandtüte versehentlich mit auf einen Anhänger werfen.

Rein hypothetisch.

Ordnung ist gefährlich.

Fotos statt Cloud

Fotos sollen langfristig direkt auf NAS oder Server.

Nicht erst durch fünf Clouds, drei Synchronisierungsdienste und irgendeine App mit Abo.

Ein Bild ist eine Datei.

Manchmal muss man sich daran erinnern.

Haustürkamera

TV-IP311PI.

Alt.

Tut noch.

Aufzeichnung läuft.

Bewegungserkennung war schon eingerichtet.

Ich hatte es nur vergessen.

Das ist deutlich günstiger als neue Hardware.

Android direkt aufs NAS

Fotos vom Android.

Direkt aufs NAS.

Ohne Cloud-Umweg.

Ohne Abo.

Ohne „Speicher fast voll“-Popup.

So schwer kann das doch nicht sein.

Berühmte letzte Worte.

SDR im Home Assistant

Wenn man schon Funkkram empfängt:

Kann man das Gefundene in einem Home-Assistant-Dashboard anzeigen?

Das ist eine völlig normale Frage.

Zumindest in diesem Haushalt.

Sonos

Sonos wegen der Soundqualität.

Nicht weil ich dringend noch ein Ökosystem brauche.

Davon habe ich genug.

Voice Assistant vielleicht irgendwann.

Erstmal stehen die Dinger halt im Wohnzimmer und Schlafzimmer.

Security through obscurity

Matter-Geräte neu anlernen, weil sich das WLAN geändert hat.

Großartig.

Security through obscurity.

Änder da mal das WLAN-Passwort.

Allein dadurch verbietet sich sowas schon.

Weitere Matter-Geräte kommen damit nicht ins Haus.

Problem gelöst.

Daueraufnahme

Die Haustürkamera zeichnet dauernd auf.

Bewegungserkennung geprüft.

Empfindlichkeit geprüft.

Schwellwert geprüft.

Auf 1 und 99 gestellt.

Zeichnet weiter dauernd auf.

Verdächtiger:

Intelligenter Zeitraffer.

Noch verdächtiger:

Home Mode.

Am Ende war es natürlich irgendein komischer Home Mode.

Was ein Quatsch alles.