Amazon Honeycode lässt Nicht-Coder mit Excel-Erfahrung Apps bauen
Amazon Honeycode, das von Amazon Web Services (AWS) nun in der Beta-Version gelauncht wurde, richtet sich Menschen ohne Programmierkenntnisse, die damit Mobile- und Web-Apps bauen können.
„Heute starten wir die Beta-Version von Amazon Honeycode in Beta-Form. Dieser neue, vollständig verwaltete AWS-Dienst gibt Ihnen die Möglichkeit, leistungsstarke Mobil- und Web-Apps zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen“, schreibt Amazon Web Services (AWS) in seinem Blog. Dabei verwendet man ein Tabellen-Modell, das an Microsoft Excel erinnert, als integralen Bestandteil der User-Oberfläche. So können User „in wenigen Minuten loslegen“, meint man bei AWS. „Wenn Sie oder Ihre Teamkollegen bereits mit Tabellenkalkulationen und Formeln vertraut sind, wird es Sie freuen zu hören, dass so ziemlich alles, was Sie über Sheets, Tabellen, Werte und Formeln wissen, immer noch zutrifft“, heißt es weiter.
Amazon Honeycode: drag-and-drop-Tool und Standard-Vorlagen
Die Benutzeroberfläche lässt sich über ein Web-basiertes drag-and-drop-Tool gestalten. Amazon Honeycode bietet seinen Usern dabei eine Reihe von Vorlagen für gängige Funktionen wie To-Do-Listen, Nutzer-Tracker, Umfragen, Kalender und Inventar-Verwaltung. Bei vielen dieser Dinge hätten Unternehmen bislang gemeinsame Tabellen genutzt, meint man bei AWS. Dabei würden teilweise sogar immer noch statische Tabellen-Dateien per Mail hin und her geschickt werden, was unpraktisch sei und eine Reihe von Fehlerquellen berge.
Promo-Video:
„Zu wenige Entwickler für die Nachfrage“
Natürlich lassen sich die Apps auch später jederzeit modifizieren. Alle mit Amazon Honeycode erstellten Screens haben sowohl Web- als auch Mobile-Layouts. Diese sind prinzipiell miteinander verknüpft, sodass Änderungen an einem der beiden Layouts im anderen übernommen werden. Die Verknüpfung kann jedoch auch aufgelöst werden, um in dieser Hinsicht stärker zu individualisieren.
AWS Vice President Larry Augustin kommentiert gegenüber dem Magazin TechCrunch: „Wir hören immer wieder von Kunden, dass es Probleme gibt, die sie gerne von ihren oder externen IT-Teams mit eigenen Apps gelöst hätten. Aber es gibt einfach mehr Nachfrage nach customized Apps, als Entwickler zur Verfügung stehen“. Bis zu 20 Usern sind die mit Amazon Honeycode gebauten Apps kostenlos, danach werden sowohl per User als auch für den genutzten Speicherplatz am AWS-Server Gebühren verrechnet.
In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.
Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“
Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.
„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“
600 Millionen Wörter
Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.
Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.
„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.
Apollo erkennt Sprachstufen
Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“
Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“
Weitere Stufen geplant
„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.
Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“
Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.
Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.
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Amazon Honeycode lässt Nicht-Coder mit Excel-Erfahrung Apps bauen
AWS startet ein neues Tool, mit dem Nicht-Coder Apps bauen können.
So können User „in wenigen Minuten loslegen“, meint man bei AWS.
Die Benutzeroberfläche lässt sich über ein Web-basiertes drag-and-drop-Tool gestalten.
Amazon Honeycode bietet seinen Usern dabei eine Reihe von Vorlagen für gängige Funktionen wie To-Do-Listen, Nutzer-Tracker, Umfragen, Kalender und Inventar-Verwaltung.
Bei vielen dieser Dinge hätten Unternehmen bislang gemeinsame Tabellen genutzt, meint man bei AWS.
Bis zu 20 Usern sind die mit Amazon Honeycode gebauten Apps kostenlos, danach werden sowohl per User als auch für den genutzten Speicherplatz am AWS-Server Gebühren verrechnet.
AI Kontextualisierung
Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …
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