Forscher haben zwei rivalisierende KI-Ansätze verknüpft und so eine KI geschaffen, die menschenähnlich lernt.

Vor dem aktuellen Siegeszug der neuronalen Netze galt der Umgang mit Symbolen als Königsdisziplin der KI-Forschung. Die Idee: Menschliches Denken besteht aus der logischen Verarbeitung von Begriffen. Diese Begriffe sind Symbole: Sie enthalten Wissen über die Welt und eine Beziehung zu anderen Begriffen.

Ein Beispiel: Ein Auto hat üblicherweise vier Räder, wird durch Energie angetrieben und dient der Fortbewegung. Räder sind rund und heutzutage meist aus flexiblem Material – und so weiter.

Über Begriffe assoziieren wir also neue Begriffe und sortieren so unseren Alltag. Denken, das ist der nächste Schritt, besteht aus logischen Schlüssen mit diesen Begriffen – so die Vorstellung der frühen KI-Forscher.

Diese sahen darin eine Ähnlichkeit zur Funktionsweise von Computern und formulierten ihre Theorien der Symbolmanipulation. Klingt nach einer einfachen Aufgabe für Computer? Ist es auch.

Grenzen der Symbole

Im Laufe der KI-Entwicklung ist jedoch deutlich geworden, dass die Theorie der Symbolmanipulation nur eine Variante des menschlichen Denkens adäquat beschreiben kann – die bewusste. In unserer Wahrnehmung etwa spielen viele weitere Prozesse eine Rolle.

Wir sehen einen Stuhl immer schon als Stuhl, ein Auto immer schon als Auto – ohne, dass wir diese Objekte erst bewusst analysieren müssten. Ausnahmen gibt es, aber die bestätigen bekanntlich die Regel.

Diese Einschränkung gilt auch für Künstliche Int…

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