Eine kurze Einführung in Künstliche Intelligenz

Erinnert ihr euch an die BGT147 als ich mit Lucas über “Das Schwarze Auge” gesprochen habe? Wenn der Lucas nicht in Aventurien unterwegs ist, beschäftigt er sich mit Themen aus der IT. In letzter Zeit auch mit dem Hype um “Künstliche Intelligenz”. Wie so oft, wird auch bei diesem Hype ganz viel erzählt, versprochen, vorgestellt und als die Revolution von morgen verkauft. Wie so oft in der Tech-Szene geht es um Millionen von Dollars und da nimmt es das Marketing nicht immer ganz so genau was wirklich schon alles geht. Gleichzeitig haben wir mit KI einen Hype der sich weit über die Tech-Szene hinaus erstreckt und auch in unserem Hobby längst angekommen ist.

Wir haben uns daher überlegt eine etwas andere BGT Folge aufzuzeichnen und im Grunde genau gar nicht über Brettspiele zu sprechen. Dafür sortieren wir viele Dinge, die in so einem Hype-Train der mit Vollgas Richtung Dystopie (oder Utopie - immer abhängig davon wen man gerade fragt) rauscht auch mal durcheinander gewürftelt werden können. Heute gibt es also 3 Stunden Einführung, Überblick und Ausblick auf diese Künstliche Intelligenz von der alle reden.

Dirk führt uns durch die Folge.

Viel Spaß und gut Brett!

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Artificial „Intelligence“

Einführung und die Geschichte von AI

• ~1940 Beginn.
  • 1940 Assimov: Three Laws of Robotic
  • 1950 Turing Test: Hier zeigt sich schon die Verbindung zwischen „Sprache“ und „Intelligenz“.
  • Probleme mit dem Turing Test.
• Weizenbaum hat 1967 ELIZA veröffentlicht. Leute glaubten, das es ein Mensch ist. Also hier wurde der Turing Test schon bestanden.
  • Eliza Effect
  • Eliza ausprobieren
  • Selbst dieses einfache Programm brachte Menschen schon dazu zu glauben, das es ein Bewusstsein hat und die Person mit der sie schreibt versteht.
• Im Prinzip ist eine Tradition in der AI, das jedes Jahr die „AI Revolution“ ~5 Jahre in der Zukunft liegt. Diese Tradition beginnt schon hier.
• 1997 schlägt IBM Deep Blue Kasparov (Weltmeister im Schach von 1985-2000)
• 2011 begann das Thema „Big Data“ und „Deep Learning“. Und das ist im Kern der Ursprung von dem, was wir jetzt sehen.
  • Hier ist auch der Ursprung davon, wie sich „Daten sammeln“ und „KI“ miteinander verbinden.
  • Zum Thema Deep Learning habe ich 2018 einen Podcast aufgenommen
• 2015 gründen Musk, Altman und weitere OpenAI aus Angst vor der AGI.
• 2016 schlägt Google AlphaGo Sedol, einen 9-dan Meister.
• 2017 stellt Google Transformer als neue Architektur für Deep Learning vor.
• Deep Learning ist die Architektur die auch von Large Language Models (LLMs) verwendet wird.

Was KI ist, wandelt sich über die Zeit. Das, was aktuell KI genannt wird, sind statistische Modelle. Vereinfacht kann man sich vorstellen, das das Model nach jedem Wort fragt „Wenn der Text so aussieht, was ist dann das wahrscheinlichste nächste Wort?“

Ausführliche Erklärung

Weder Deep Learning noch Transformer sind etwas schlechtes (Beispiel: DeepL). Aber viel an dem aktuellen Trend ist sehr, sehr schlecht. Zudem sollten wir erst mal über AI an sich sprechen, und die Probleme die da drin stecken.

AI ist Science Fiction und Marketing, keine Kategorie

Nach unserem kurzen Geschichtsflug sollte klar sein:

• Wo beginnt AI, wo hört sie auf – das ist absolut unklar
  • Ist ein Automaton in einem Brettspiel eine KI? Ist es eine NPC Figur in einem Computerspiel? Wo ziehen wir die Grenze?
• Arthur C Clarke: „Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.“
  • Man könnte auch sagen „Jede ausreichend fortschrittliche Technologie ist AI“
• Das ist eine Strategie der Unternehmen, um kleine Automatisierungen sehr viel grösser erscheinen zu lassen
• Im Kern geht es um Automatisierung: Arbeit die von Menschen erledigt wird, wird teilweise oder vollständig automatisiert.
  • Ziel: Produktivität und Wachstum

Science Fiction: „AI“ bedeutet, ein System übernimmt eine Aufgabe, für die es „menschliche Intelligenz“ (was ist Intelligenz?) benötigt. Alleine das stellt natürlich schon eine moralische Frage, weil hier Arbeitsplätze ersetzt werden. Die Science Fiction Idee von „wir brauchen nicht mehr zu arbeiten“ ist aber weiter weg als zuvor (Automatisierung hat Jobs eher präkarisiert als verbessert): Labor Arbitrage

Neoliberale Ideologie sagt, das man den Menschen dem Markt anpasst. AI ist ein weiteres Schritt dorthin. Sagen wir: Durch eine KI spart eine Person 50% der Zeit ein. Was passiert dann? Hat sie mehr Freizeit? Nein. Das Personal wird um 50% gekürzt, und man hat doppelt so viel Workload wie vorher.

KI ist eine Projektionsfläche, Beispiel: „KI wird die Klimakriese lösen“. Das ist vollkommener Unsinn.

Die Zukunft – AGI: Artificial General Intelligence

In der AI Industrie gibt es die Warnung vor einer „generellen Intelligenz“ oder auch „Human-Level Intelligence“, die menschliche Intelligenz übertreffen wird. Das ist stark zu bezweifeln, und ein Marketing Instrument.

Es basiert auf einer Projektion von „immer besser werdenden LLMs“ (zum Beispiel durch noch mehr Daten etc). Aber alleine das ist in Zweifel zu ziehen:

• Die Verbesserung von ChatGPT 4 Turbo to 4o ist „manche Dinge besser, manche schlechter“ und die von 3.5 zu 4 hatte kaum Verbesserungen – aber kein „linearer Trend“.
• Manche sprechen sogar davon, das es seit 3.5 abwärts geht.

Hier werden oft Science Fiction Filme mit der Realität verwechselt. Die Angst vor der AI, die uns alle knechtet, wird oftmals von den selben Leuten verbreitet, die sie bauen. Es ist also ein Marketing Instrument.

Seitennotiz: TESCREAL

Wenn man sich mit dem Thema beschäftigt wird man feststellen, das die gleichen Leute auch oft etwas davon erzählen, das wir auf dem Mars leben sollten und so weiter. Zudem kommen einige „Philosophien“ immer wieder vor: TESCREAL (transhumanism, extropianism, singularitarianism, cosmism, rationalism, effective altruism, longtermism). Transhumanismus hat seinen Ursprung in der Eugenik (Julian Huxley).

• Molly White: Effective obfuscation
• The Acronym Behind Our Wildest AI Dreams and Nightmares
• Timnit Gebru: Eugenics and the Promise of AGI
• Abigail Thorn: Transhumanism
• Abigail Thorn: Effective Altruism

Die Gegenwart: Use Cases

• Text Summary
• Text Generation
• Translation
• Redigieren
• Transcription
• Voice Cloning
• Self Driving Cars
• Image Classification
• Image Generation

Mustererkennung und Mustererzeugung

Think about ChatGPTs actual use-cases. It’s a better Siri. A better Clippy. A better Powerpoint and Adobe. A better Eliza. A better Khan Academy and WebMD. None of these are new. They all exist. They all make use of machine learning. They are all hazy shadows of their initial promises. Many had new features unveiled during the “Big Data” hype bubble, not too long ago. Those features have proven clunky. We’ve spent over a decade working with frustrating beta test versions of most of this functionality. The promise of Generative A.I. is “what if Big Data, but this time it works.”

https://davekarpf.substack.com/p/whats-in-a-name-ai-versus-machine

Der Eliza Effekt: Sprache und Intelligenz

Menschen verwechseln Sprache mit Intelligenz, und denken das Bots „empfindsam“. In der Geschichte haben wir schon über Eliza gesprochen. Dieser Effekt ist bei LLMs noch stärker.

• https://www.fastcompany.com/90867578/chatbots-arent-becoming-sentient-yet-we-continue-to-anthropomorphize-ai
• https://arxiv.org/abs/2305.09800
• https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-023-01740-y
• https://www.eusko-ikaskuntza.eus/en/riev/human-cognitive-biases-present-in-artificial-intelligence/rart-24782/
• https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/14/human-cognitive-bias-and-its-role-in-ai/?sh=6a62152c27b9
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10295212/
• https://www.nature.com/articles/s41598-023-42384-8
• https://link.springer.com/article/10.1007/s12124-021-09668-y
• https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00140130310001610883

Wir assozieren Eloquenz sehr stark mit Intelligenz. Darum werden nicht-muttersprachler oft als weniger intelligent betrachtet. Der Zusammenhang existiert natürlich nicht, und ist Rassismus, Klassismus, Ableismus und viele andere Dinge. Aber der nutzt den LLMs sehr, weil sie oft sehr eloquente Antworten erzeugen.

Synthetic Voices and „Cuteness“ as Dark Patterns

The voice synthesis is strong, confident, emotive, and most of all, fast in its responses. A human-like voice explaining—without hesitation. It’s impressive, but important to remember that the usefulness would only exist if Sal wasn’t there to help, supervise, or correct any mistakes the bot might make.

https://fasterandworse.com/known-purpose-and-trusted-potential

Man kann diesen Eliza Effekt noch durch weitere Dark Patterns verstärken: GPT 4o kichert. Beeinflusst das, wie Leute über GPT denken? Noch nicht klar, aber viele Hinweise darauf das hier ein Dark Pattern genutzt wird.

• https://dl.acm.org/doi/10.1145/3640543.3645202
• https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-46053-1_5

AI Washing und Fake Demos

Die Securities and Exchange Commission der USA verfolgt nun „Dinge, die behaupten AI zu sein, aber in Wirklichkeit von Menschen gemacht werden“ als eigene Betrugs Kategorie: https://fortune.com/2024/03/18/ai-washing-sec-charges-companies-false-misleading-statments

Problematischer Trend Arbeit noch mehr Arbeit in Niedriglohn-Länder zu verschieben.

Demos oder ganze Produkte sind oft „Mechanical Turk“ / „Wizard of Oz“ – oder einfach gefaked:

• 2016: Tesla Self-Driving war ein Fake
• 2017-2019: Facebook’s M AI Assistant waren einfach Menschen
• 2018: Google Duplex war ein Fake
• 2023: Google Gemini Demo war ein Fake
• 2023: Selbst-fahrende Autos von GM wurden von 1,5 Personen pro Auto ferngesteuert
• 2024: Amazon Fresh war ein Fake
• 2024: OpenAI Sora Video Demo war ein Fake
• 2024: Rabbit R1 Demo enthielt Fakes
• 2024: Humane AI Pin gab falsche Informationen in der Demo, und das Video wurde danach bearbeitet um sie zu entfernen
• 2024: Google AI erzeugt vollkommen absurde Ergebnisse
  • Google gibt Falsche AI Antworten – trainiert auf Satire
  • Quellenangaben helfen uns beim Einschätzen: Spiegel vs. Postillion

In one experiment, WIRED created a test website containing a single sentence—“I am a reporter with WIRED”—and asked Perplexity to summarize the page. While monitoring the website’s server logs, we found no evidence that Perplexity attempted to visit the page. Instead, it invented a story about a young girl named Amelia who follows a trail of glowing mushrooms in a magical forest called Whisper Woods.

WIRED

Übertriebene Darstellung von Ergebnissen

Was er erreicht wird, wird oftmals masslos übertrieben:

• Google behauptete 2,2 Millionen neue Verbindungen gefunden zu haben. Das ist falsch.
• Devine behauptete, das ihr ChatBot Aufgaben von einem Freelancer Portal selbstständig lösen kann. Auch das war maßloss übertrieben.
• OpenAI behauptet, das GPT4 besser abschneidet als 90% der Menschen, die sie ablegen. In Wirklichkeit sind es 15%:
  • https://link.springer.com/article/10.1007/s10506-024-09396-9#Sec11).
  • https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/gpt-4-didnt-ace-the-bar-exam-after-all-mit-research-suggests-it-barely-passed
• Study Finds That 52 Percent of ChatGPT Answers to Programming Questions Are Wrong

Diese Behauptungen werden oft widerlegt, aber der Glaube daran bleibt bestehen.

Bullshit als Kern-Konzept

Es wird oft von „Halluzinationen“ gesprochen. Besser passt das Konzept von Bullshit. Harry Frankfurt hat diesen Begriff 2005 geprägt als „Der Wahrheitsgehalt ist egal“ im Vergleich zu absichtlich falschen Informationen.

The machines are not trying to communicate something they believe or perceive. Their inaccuracy is not due to misperception or hallucination. As we have pointed out, they are not trying to convey information at all. They are bullshitting.

Harry Frankfurt, https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-024-09775-5

Reasoning

Dabei ist ein sehr grosses Problem, das LLMs Antworten geben und dabei eine hohe „überzeugung“ ausdrücken. „Reasoning“ bedeutet: „Erkläre, wie du zu dem Schluss gekommen bist“. Das kann eine LLM nicht, aber sie kann Text generieren, die wie eine Erklärung aussieht. Diese sind aber dramatisch oft falsch (selbst bei korrekten Antworten). Aktuelles Paper dazu

Produktiver?

Es ist unklar, ob LLMs wirklich Zeit sparen. https://www.zdnet.com/article/12-reasons-to-ease-anxiety-about-ai-taking-your-job

Beispiel aus der Programmierwelt:

• Code der mit AI Assistenten geschrieben wird hat mehr Sicherheitsprobleme, aber die Leute haben ein höheres Vertraün in die Sicherheit des Codes
• Weniger Code Reuse, höherer Churn

Bias & sich wandelnde Gesellschaft

Die Daten in dem Trainingsset enthalten Biases. Diese werden durch die LLMs repliziert.

• A discussion of discussions on AI bias

Energie

Wir sehen den Stromverbrauch heute nur zu einem sehr, sehr kleinen Teil auf unserer Stromrechnung. Ein Bild mit einer LLM zu generieren vebraucht ungefähr 3kWh. Das ist nur das Generieren, ohne Training. (Paper). Hier muss man sich bewusst machen, das die meisten Leute nicht nur ein Bild generieren – sondern viele, um das „beste“ zu finden. Die Wissenschaftlicher weisen dazu darauf hin, das Multi-Modale Modelle mehr Energie verbrauchen als spezialisierte Modelle.

• Microsoft war auf einem guten Weg, ihre Klimaziele zu erreichen, verfehlt sie nun aber wegen AI
• ChatGPT consumes 25 times more energy than Google
• Concerned Citizens Seek Transparency About Data Centers In Virginia
• NVIDIA, die teuerste Firma der Welt, baut immer energiehungrigere Systeme

There is no AI, only other people’s content

• OpenAI trainierte seine Modelle auf Millionen von Stunden von YouTube Videos
• Der Videogenerator Luma generiert Charaktere aus Monster Inc
• Aktuelles Gerichtsverfahren in der Musikindustrie

Das Junior Problem

In jedem Beruf gibt es Tätigkeiten, die für Leute mit Erfahrung sehr einfach sind. Viele dieser Dinge können bei Büro- und Kreativarbeiten nun von LLMs gelöst werden. Früher haben das eher Juniors gemacht. Das führt zu zwei Problemen:

• Schlecht für Juniors: Juniors bekommen keinen Job, was schlimm ist für Juniors.
• Schlecht für die Unternehmen: Juniors werden nicht zu Seniors. Juniors versuchen die Tätigkeiten dann selbst mit LLMs durchzuführen, wodurch ihnen dann aber die Grundlagen fehlen, die sie früher dadurch gelernt hätten.

Die versteckten Kosten von AI

• OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour to Make ChatGPT Less Toxic
• The Low-Paid Humans Behind AI’s Smarts Ask Biden to Free Them From ‘Modern Day Slavery‘

Sicherheit wird nicht ernst genommen

• Sicherheitsteams werden entlassen
• Microsoft AI engineer says company thwarted attempt to expose DALL-E 3 safety problems
• Stimmen können in Echtzeit mit 15 Sekunden Trainingsdaten immitiert werden, was ein grosses Sicherheitsproblem darstellt.
• Liste von Beispielen für problematische Verwendung von AIs

Sicherheit meint hier nicht „Sicherheit vor AIs die uns töten“. Sondern beispielsweise:

• Sicherheit davor, das keine falschen Informationen generiert werden (Beispiel: Pilz erkennen)
• Sicherheit davor, das pornografisches Material gegen den Willen von Personen erstellt wird.

Große Modelle vs Kleine (kuratierte) Datensätze

Grössere Datensets sind schwerer qualitätszusichern (Korrektheit, Bias…). Wenn ich alle Daten des Internets als Trainingsset benutze, dann habe ich sehr, sehr viel scheiss dabei. Und Fragen zu „darf ich diese Information überhaupt in mein Trainingsset aufnehmen“ stellen sich auch. Die Idee, immer grössere Trainingssets aufzubauen ist absurd.

Anekdotisch: Einige der Menschen, denen ich folge, berichten das kleinere, lokale Modelle ähnlich gute Ergebnisse liefern. Das überrascht mich wenig.

Wichtige Dinge, die man mitnehmen sollte

Ist das AI? Es ist Mustererkennung und Mustererzeugung.

• Text generieren != Recherchieren
• Achtung, Falle: Gut geschriebener Text gibt uns den Eindruck von Kompetenz. Das ist eine Fallacy.
• Bitte denkt gut darüber nach, ob ihr Bilder generieren wollt. Die sozialen und Energiekosten davon sind enorm, der Wert sehr gering.
  • Wenn ich nur ein Bild erschaffe um ein Bild zu haben, wozu brauche ich das Bild überhaupt?
• Aktuell wird euch verkauft, dass es eine AI geben wird, die ALLES KANN. Und das ist Bullshit. Und wir sollten nicht unseren Planeten weiter aufheizen, um das anzustreben
• Ja, es gibt nette Use Cases, aber:
  1. Es gibt es keine AGI, und falls es sie jemals geben sollte wird sie kein LLM sein.
  2. Wir sollten uns gut überlegen ob die a) die Energie wert sind (in der Klimakrise) und b) wie die Leute auf deren Arbeit das alles basiert (Künstler, Illustratoren, Journalisten etc) bezahlt werden.
  3. Sollten wir uns mit den wahren Problem beschäftigen: Massives Erzeugen von Misinformationen. Nicht „Terminator“.

Danke

Danke an folgende Personen und Gruppen – mit Empfehlung ihrer Arbeit zu folgen:

• Timnit Gebru
• Emily M. Bender
• Alex Hanna
• DAIR Institute
• tante
• Paris Marx & Tech Won’t Save Us
• Abigail Thorn & Philosophy Tube
• 404 Media
• Pivot to AI – Amy Castor and David Gerard

Wo findet Ihr uns?

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Die BGT das sind:

Alex
Axel
Dennis
Dirk
Lars
Olli
Simon

Wir reden wieder über unsere Brettspiel Entdeckungen aus dem Monat Juni. Mit dabei eine neuer Hit von Simon der kurz vor einer 10von10 Wertung steht - Welcher das ist? Hört rein!

Brettspiele über die wir reden: Deep Rock Galactic: The Board Game - Kinfire Chronicles: Night's Fall - ISS Vanguard - Foundations of Rome - Inventions: Evolution of Ideas - Through the Ages: A New Story of Civilization - Die Gilde der Fahrenden Händler - Rats of Wistar

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In unserem Format "Ist das gut oder kann das weg?" nehmen wir uns in jeder Folge ein Spiel vor und beantworten diese Frage.
Das kann ein altes Spiel sein, ein gehyptes Spiel oder auch ein Spiel zu dem es jetzt neue Erweiterungen gibt.

Wir stellen es euch kurz vor und diskutieren dann: Ist das gut oder kann das weg?

Wir freuen uns über eure Meinungen, Ideen, welches Spiel vielleicht besser in die Sammlung passen würde oder auch Vorschläge für Spiele, die wir mal besprechen sollten.

Heute mit dem kooperativen 2er Spiel: Sky Team von Kosmos

In Folge 11 von 'Analyse Paralyse' werfen wir einen Blick auf die Nominierungen und die Empfehlungsliste für das Spiel des Jahres. Erfahre, welche Spiele nominiert sind und warum sie es verdient haben. Entdecke mit uns die potenziellen Gewinner!

Zeitstempel

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03:01 Aktuelle Highlights

23:36 Thema der Woche

1:08:13 Top 5

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Guuuude und Mooooin,

heute ist es endlich soweit, die beiden Experten der Brettspielszene - quasi Per Mertesacker und Christoph Kramer der Boardgamemonkeys - haben sich zusammengesetzt und die Nominierungen, sowie die Empfehlungsliste der Spiel des Jahres Jury besprochen.  Wie immer - fachlich top notch!
Vorweg aber wie gehabt ein Affenspielplatz mit Arche Nova Wasserwelten und Lost Lights.

Viel Spaß 
euer Monkey Talk Team



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Heute haben wir Mr. BerlinCon (Allexander Koppin) zu Gast. Wir quatschen über alles mögliche und vor allem wird es rasch eindeutig zweideutig. Daher klare Empfehlung, bitte ohne Kinder hören.

Wir sprechen über den Brettspielklassiker Nemesis.

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Unser 2. langes Brettspiel-Podcast Spielwochenende liegt hinter uns und wir erzählen Euch was Ihr so verpasst habt, wenn Ihr nicht dabei wart bzw. was Euch ggf. erwartet wenn Ihr nächstes Jahr dabei seid wenn es heißt:

Aller guten Dinge sind Drei!
Viel Spaß beim reinhören.

Der Podcast wird Euch präsentiert von Spieletastisch.de - Eurem Shop für Brettspiele.

Kapitelmarker

• 00:00:30 Intro

• 00:01:23 Rückblick BPWE #2

• 00:02:52 Sonntagsgesichter

• 00:03:44 KI Folge und Feedback

• 00:06:16 Freitag BPWE

• 00:20:14 Sonntag BPWE

• 00:36:04 wieder zurück

• 00:37:41 Ankündigung für das 3te BPWE

• 00:40:50 Frage der Folge

• 00:42:32 Abschluß
  

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Einspieler für Awaken the Ancients
SprecherIn:
Jasmin und Marko Bauer
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Musik
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Was habe ich gespielt?
Spiele auf der BGA: Patchwork
Taco, Katze, Pizza
Holterdiepolter
Lucky
Sky Team

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In diesem Podcast geht es um eines meiner Lieblingsthemen: Brettspiele.

In dieser Reihe empfehle ich jeden Sonntag ein Spiel, das prima für den Nachmittag mit der Familie oder im Freundeskreis geeignet ist…

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Die Folge mit den Spielen, bei denen die Würfel purzeln

Maren Hoffmann erfüllt uns einen Traum: Mit der Spiegel-Journalistin und Mitglied in der Jury Spiel des Jahres reden wir endlich über Würfelspiele.

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In Alles außer Toplisten reden Jäidie und Oli mit Personen aus der Brettspielwelt - natürlich über Spiele. Dabei schenken wir unseren Gästen immer das Recht, sich das Thema auszusuchen und lassen uns dabei selbst überraschen, wohin die Reise geht.

Ach ja, und Toplisten können wir nicht, dafür aber eine Playlist.

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Zur Transparenz:

"Vienna" (Queen Games) haben wir als selbst gekauft

"Stamp Collection" (Trefl) haben wir als Rezensionsexemplar erhalten.

"Marabunta" (Space Cowboys) ist selbst gekauft

"Knowledge" (Edition Spielwiese/Pegasus) haben wir als Rezensionsexemplar erhalten

"Maps of Misterra" (Sit down/Huch) ist selbst gekauft

"Bonsai" (Kosmos) haben wir als Rezensionsexemplar erhalten.

Danke an die Verlage für die Bereitstellung von Rezensionsexemplaren.

Der Erhalt von Rezensionsexemplaren beeinflusst nicht das Urteil und die Wertung der Spiele. Durch Rezensionsexemplare sind keine Erwartungen der Verlage verbunden und es erfolgt auch keine Gegenleistung in die eine oder andere Richtung.

Peters Urteil: Völlig zu Recht auf der Empfehlungsliste zum Kennerspiel des Jahres gelandet! 5 von 6 Würfelaugen für Ritual von Tomás Tarragón - illustriert von Sonya Kolmanovskaya - für 2 bis 6 schweigende Steinverteiler ab 10 Jahren, kostet 30 Euro und ist bei Strohmann Games erschienen.

Unsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://art19.com/privacy. Die Datenschutzrichtlinien für Kalifornien sind unter https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info abrufbar.

Für diese Folge hatten Mel und Manolo sich so einiges überlegt. Nein, das stimmt nicht. Eigentlich hatten sie kurz vor der Aufnahme noch so gar keine Ahnung, worüber sie genau reden wollen. Das hat sich dann aber zum Glück geändert und neben allerlei Brettspiel- und etwas Videospiel-Talk geben sie diesmal sogar ein paar Einblicke in ihre musikalischen Vorlieben. Wer also wissen will, welch unverhoffte Emotionen Ewan McGregor und Cindy Lauper bei den Beiden wecken können, der sollte sich diese Folge nicht entgehen lassen.

Ablauf der Folge:
[00:00:00] Intro und Vorworte
[00:03:15] Misc & More - Ghost Writer
[00:12:40] Misc & More - Update BerlinCon
[00:14:35] Misc & More - Mel im Museum
[00:17:05] Misc & More - Mel und Musik
[00:24:10] Misc & More - Manolo und Musik
[00:32:40] Misc & More - Shem & Sam
[00:40:50] Vinhos: Deluxe Edition
[01:17:05] Captain Flip
[01:33:10] Schlussworte und Outro

Mel im Museum:
Naturkundemuseum Video

Mel und Musik:
Final Fantasy Konzert-Reihe
NieR Replicant ver.1.22474487139...
NieR: Automata

Manolo und Musik:
Anomalisa

Shem & Sam ("Ancient Anthology"-Reihe):
Räuber aus Skythien
Hadrianswall
Das Vermächtnis des Yu
Ezra and Nehemiah
The Anarchy
Skara Brae

Captain Flip:
Solo-Modus und Mini-Erweiterung (Regeln)

Sonstiges:
"Durchgespielt" Solo-Folge


Feedback zur Folge bzw. zum Podcast allgemein könnt Ihr uns auf Twitter, Bluesky, im Beeple Discord, im Einzelspiel Discord oder gern auch per Mail an info@solomanolo.de geben. Über ein Abo und/oder eine Bewertung des Podcasts auf iTunes, Spotify & Co. würden wir uns natürlich auch sehr freuen.

Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal!

Mel & Manolo.