Mehr Logik für die KI von Mariann Unterluggauer

Damit Chatbots ansprechender kommunizieren und weniger inkorrekte Informationen weitergeben, sollte ein bewährter Forschungsansatz aus der Vergangenheit wieder ins Leben gerufen werden: die symbolische Logik.

Seit den 1980er Jahren fokussiert sich die Entwicklung von KI verstärkt auf statistische Methoden, maschinelles Lernen und neuronale Netze. Das Ergebnis sind intelligente Systeme zur Mustererkennung, die für verschiedenste Aufgaben gerüstet sind. Dennoch fehlt ihnen die Fähigkeit zum logischen Schlussfolgern. Anwendungen wie ChatGPT basieren auf umfangreichen Datenmengen und der Vorstellung, dass Wissen in Datenstrukturen latent enthalten ist, ohne dass es explizit erstellt werden muss. Dies führt unausweichlich zu falschen Informationen. Eine Modifikation wäre möglich, indem diesen Technologien mehr logisches Denken eingepflanzt würde. "Mehr", da die ersten KI-Systeme in den 1950er Jahren auf solche Weise funktionierten: mit durchschaubaren Entscheidungsprozessen und definierten Regeln, die logisch abgeleitet sind. Einige Fachleute sind der Meinung, dass die Zukunft dieser Technologien stärker hybrid ausfallen könnte. Diese neuen Modelle tragen bereits einen Namen: Anstelle von "Large Language" werden sie als "Large Reasoning" bezeichnet, mit dem Ziel, die Stärken beider Ansätze zu vereinen.