Die Forschung zur Intelligenz hat historisch zwischen zwei Modellen geschwankt: dem computergestützten, basierend auf Logik und Symbolen, und dem konnektionistischen, das sich auf neuronale Netzwerke konzentriert. Tom Griffiths schlägt in The Laws of Thought vor, dass eine vollständige Theorie die Integration dreier mathematischer Säulen erfordert: symbolische Regeln, neuronale Netzwerke und probabilistische Berechnung. Diese hybride Sichtweise steht Positionen wie der von The Emergent Mind gegenüber, die eine rein emergente Intelligenz aus komplexen Netzwerken verteidigt.
Zur hybriden Architektur, um die Grenzen der LLMs zu überwinden ⚙️
Die aktuellen großen Sprachmodelle sind überwiegend konnektionistisch, was ihre Fähigkeit zum natürlichen Sprache erklärt und ihr Fehlen robusten logischen Denkens. Die vorgeschlagene Integration würde ein Modul für symbolische Regeln für präzise Inferenz- und Planungsaufgaben sowie ein bayessches probabilistisches Framework zur Bewältigung von Unsicherheit und Lernen mit wenigen Daten hinzufügen. Diese Architektur könnte Probleme wie logische Inkonsistenz oder Schwierigkeiten beim mathematischen Denken angehen.
Ist deine KI bipolar? Vielleicht fehlen ihr zwei mathematische Rahmen 🤔
Das ist verständlich. An einem Tag schreibt dein Assistent ein makelloses Sonett, und am nächsten kann es 2+2 nicht addieren, ohne sich eine Primzahl auszudenken. Es ist nicht verrückt, es ist, dass sein konnektionistisches Denken mit Mustern überladen und von Logik entblößt ist. Laut Griffiths braucht es eine integrative Therapie: einen symbolischen Psychoanalytiker und einen probabilistischen Therapeuten. Vielleicht hört es dann auf, mit Sicherheit zu behaupten, dass Hühner drei Beine haben, wenn du es mit genug Überzeugung vorschlägst.