Frank Jäkel, Kognitionswissenschaftler an der TU Darmstadt, erläutert die Grenzen der Künstlichen Intelligenz. Er beleuchtet, wie Menschen lernen und Probleme lösen, und diskutiert die historischen Wurzeln der KI von Descartes bis Turing. Jäkel erklärt, warum menschliches Lernen vielfältiger ist als das maschinelle Lernen von KI-Modellen und welche Rolle Sprachfähigkeit als Indikator für Intelligenz spielt. Überraschende Erkenntnisse zu alten Lernprinzipien und die Herausforderungen bei der Skalierung von KI-Modelle machen das Gespräch besonders aufschlussreich.
48:21
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insights INSIGHT
Regeln Ergänzen Statistikbasiertes Lernen
Menschen lernen nicht nur durch bloße Assoziation, sondern oft durch Regeln und explizite Instruktion.
Kognitive Wissenschaft zeigt: wenige Regeln genügen, um generalisierbares Verhalten zu erzeugen.
question_answer ANECDOTE
Eliza: Die Illusion Gesprächstiefe
Joseph Weizenbaums Eliza simulierte einen Psychotherapeuten mittels simplen Regelumformungen.
Nutzer übertrugen schnell Intelligenz auf das System, obwohl es nur Stichwort-Regeln nutzte.
insights INSIGHT
G-Faktor Als Maß Für Allgemeine Intelligenz
Psychologen definieren Intelligenz oft über den g-Faktor, eine generelle Problemlösefähigkeit.
Dieser Faktor erklärt, warum manche Menschen in vielen unterschiedlich gelagerten Aufgaben besser abschneiden.
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Der Kognitionswissenschaftler Frank Jäkel spricht über die Grenzen der Künstlichen Intelligenz
Die Künstliche Intelligenz beeindruckt inzwischen Milliarden Menschen rund um den Globus. Große KI-Sprachmodelle können vielseitig Fragen beantworten und Texte verfassen auch zu komplizierten Themen und in nahezu allen erdenklichen Formaten und Stilen. Zugleich tobt eine Diskussion darüber, was der richtige Weg ist, um Computer den Fähigkeiten des Gehirns weiter anzunähern. Müssen die Modelle einfach nur größer werden? Oder braucht es mehr?
Wir wollen angesichts dessen wieder einmal umfassender auf diese Technologie blicken. Wie kam es eigentlich, dass die Menschen angefangen haben, überhaupt zu glauben, dass ihre Intelligenz künstlich nachbaubar ist? Der an der TU Darmstadt forschende Kognitionswissenschaftler Frank Jäkel arbeitet an einer spannenden Schnittstelle: Er erforscht, wie Menschen Probleme lösen und versucht, das in Software nachzubilden. Er weiß also, wie Menschen lernen und sich verhalten - und wie Computer Informationen verarbeiten können.
Mit ihm sprechen wir über René Décartes, Alan Turing, Joseph Weizenbaum, die KI-Gründungskonferenz in den fünfziger Jahren. Er sagt, was Intelligenz überhaupt ist, was einen Computer von einer Maschine unterscheidet, was Denken ist und wie wir Menschen lernen. Ein Ergebnis: Wir lernen auf vielen Wegen und in vielen Formen - das maschinelle Lernen der KI-Modelle bildet nur einen kleinen Teil davon ab. Gleichwohl sind die Modelle immer besser. Wo also endet das? Auch auf diese Frage versuchen wir eine Antwort zu finden.
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