Letzte Aktualisierung: 20. Oktober 2024

Der nächste Schritt in Richtung intelligenter Maschinen

Bildbeschreibung: Künstliche Intelligenz, die sich von biologischen Prozessen inspirieren lässt, simuliert zunehmend bestimmte Aspekte der menschlichen Kognition und entwickelt sich gleichzeitig in ihren eigenen Bereichen weiter. Bildquelleastronoo.com

Aktuelles maschinelles Lernen der inhaltsgenerativen KI

Generative Modelle von Text, Bildern, Videos und Musik basieren auf zueinander analogen Mechanismen in dem Sinne, dass sie trotz der Vielfalt der von ihnen verarbeiteten Datentypen gemeinsame Prinzipien in ihrer Architektur und ihrem Lernen teilen.

In Bezug auf textgenerative KI sind große Sprachmodelle (LLM) unbestreitbar fortgeschrittene Anwendungen des maschinellen Lernens. LLMs werden an sehr großen Textmengen vorab trainiert, was es ihnen ermöglicht, Sprachstrukturen, Beziehungen zwischen Wörtern und Anwendungskontexte zu erlernen. Das heißt, sie sind in der Lage, das nächste Wort in einem Satz bemerkenswert effizient vorherzusagen. Diese Modelle sind effizient in der Textgenerierung, maschinellen Übersetzung, Chatbots und virtuellen Assistenten, verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, vernünftig zu denken, Ideen zu bilden und Urteile zu fällen, um Entscheidungen zu treffen.

Wie sieht die Zukunft der Künstlichen Intelligenz aus?

DERMaschinen der Zukunftwerde das lernen müssenPhysische Weltwie Menschen und Tiere. Sie könnten dadurch effizienter sein und der menschlichen Intelligenz nahekommen.

Durch Beobachtung und Erfahrung entwickeln Menschen und Tiere ein intuitives und kontextualisiertes Verständnis ihrer Umwelt. Sie erwerben nach und nach ein Verständnis für Objekte, Kräfte und kausale Zusammenhänge. Ein Kind lernt zum Beispiel, dass Gegenstände herunterfallen, wenn es sie fallen lässt. Ohne die Wirkung der Schwerkraft zu kennen, kann er sein Verhalten entsprechend anpassen.

Mit anderen Worten: Maschinen müssen nicht nur Objekte erkennen, sondern auch deren Verhalten in verschiedenen Situationen verstehen. Das bedeutet, dass sie sensorische Daten kontextbezogen interpretieren müssen, so wie ein Tier weiß, wann ein Geräusch bedrohlich oder Essen appetitlich ist.

Wenn Sie die physische Welt verstehen, können Sie sich ein dauerhaftes Gedächtnis aneignen und wissen, wie Sie Maßnahmen planen und Ziele erreichen könnenGrund. Obwohl die Fortschritte in der KI beeindruckend sind, müssen noch viele Hindernisse überwunden werden, bevor wir darüber sprechen können.Menschliche Intelligenz.

Die derzeit entwickelten Modelle basieren aufInferenz durch Optimierungsind ein vielversprechender Ansatz zur Simulation menschlicher Intelligenz.

Was ist Optimierungsinferenz?

L'Schlussfolgerungist ein Konzept, das es ermöglicht, aus Beobachtungen Schlussfolgerungen zu ziehen. Inferenz spielt dabei eine entscheidende RolleEntscheidungsfindung, DERArgumentation, und dieLernen.

L'OptimierungEs geht darum, die bestmögliche Lösung zu finden, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Bei der Optimierung versuchen wir, den besten Kompromiss zwischen verschiedenen Kriterien wie Geschwindigkeit und Präzision zu finden.

L'Inferenz durch Optimierungkönnen in der kognitiven Entwicklung von Kindern beobachtet werden, noch bevor sie mit dem Sprechen beginnen. Wenn beispielsweise ein Baby versucht, an einem Spielzeug zu ziehen, das an einer Schaukel befestigt ist, lernt es schnell, dass stärkeres Ziehen oder Ziehen in eine andere Richtung das Spielzeug in Bewegung versetzen kann. Das Kindoptimiertseine Technik, indem er die Ergebnisse seiner Handlungen beobachtet. Das Kind prägt sich mit jedem Spielzeug seine früheren Erfahrungen ein und optimiert seine Wahl basierend darauf, was ihm am meisten Freude oder Interesse bereitet hat.

Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns

Das menschliche Gehirn wird oft mit einem verglichenOptimierungssystem. Zur Begründung nutzt es Schlussfolgerungen durch Optimierung und aktualisiert seine Überzeugungen ständig auf der Grundlage neuer Beobachtungen.

Wenn eine Person eine Entscheidung trifft, bewertet sie die verschiedenen verfügbaren Optionen und versucht, bestimmte Kriterien wie Wohlbefinden, Zufriedenheit oder Nutzen zu maximieren. Bei diesem Entscheidungsprozess geht es oft darum, die Risiken und Vorteile jeder Wahl angesichts der Unsicherheit abzuwägen. Aber in vielen Fällen nutzt das GehirnHeuristiken, grobe Abkürzungen, bei denen es sich um mentale Strategien oder praktische Regeln handelt, um schnell Entscheidungen zu treffen, ohne dass eine umfassende Analyse aller Optionen erforderlich ist.

Daher bauen Menschen ihr Verständnis der Realität auf, indem sie sich auf Lernen durch Erfahrung mit der Realität verlassenModell der WeltUmgebung. Einzelpersonen passen ihr Verhalten an, indem sie neues Wissen integrieren, das auf dem basiert, was sie erlebt haben. Wenn jemand beispielsweise ein neues Rezept zubereitet, passt er die Mengen der Zutaten basierend auf dem Geschmack an, der bei früheren Versuchen erzielt wurde.

Die Art und Weise, wie Menschen denken, ist im Jahr 2024 immer noch außerhalb der Reichweite der KI

Die menschliche Intelligenz ist eng mit Aspekten wie Emotionen, Selbstbewusstsein, Weltwahrnehmung und sozialer Interaktion verbunden. Die Art und Weise, wie es Menschen und Tieren gelingt, ihre Umwelt zu verstehen, nach dem „gesunden Menschenverstand“ zu argumentieren oder komplexe Handlungen zu planen, erscheint uns selbstverständlich, ist aber auch im Jahr 2024 für künstliche Intelligenz unerreichbar.

Aktuellen KI-Modellen fehlt dieses Verständnis der physischen Welt, was ihre Fähigkeit, zukünftige Situationen vorherzusagen, einschränkt. Es ist wichtig, dass künstliche Intelligenz aus multimodalen Daten lernt, wobei Videos eine entscheidende Rolle spielen werden. Dies bringt jedoch enorme Herausforderungen bei der Daten- und Informationsverarbeitung mit sich, es handelt sich jedoch um ein wachsendes Forschungsgebiet mit vielen Perspektiven und Hoffnungen für seine zukünftige Entwicklung.