Wie Computer das denken lernen

 In der Geschichte der Künstlichen Intelligenz gab es zahlreiche versuche einer Maschine das Denken beizubringen. Zunächst wurde Denken über Algorithmen simuliert. Die Vorstellung war, dass eine denkende Maschine ein Programm abarbeitet und das Ergebnis dann eine Entscheidung ist z.B. den Roboter nach norden zu steuern.

Theoretisch mag das Konzept sinnvoll klingen es scheitert jedoch sobald man versucht einen solchen Algorithmus zu programmieren. Es ist nicht klar, wie man genau anfängt und wie vorhandene Algorithmen verbessert werden können. In der Summe ist der Versuch Denken als Algorithmenausführung zu definieren gescheitert.

Eine neuere und erfolgversprechende Methode dennoch dem Computer das Denken zu lehren ist die natürliche Sprache. Die Annahme lautet dass Denken identisch ist mit Sprachverarbeitung. Um Sprache von einem Computer verbeiten zu können ist ein interaktiver Ansatz möglich. Man sendet an den Roboter z.B. einen Satz wie "fahre nach norden" und der Computer übersetzt den Satz in eine Handlung. Oder man sendet an den Computer ein Wort wie "Apfel" und der Computer zeigt daraufhin das passende Bild mit dem Obst.

Wenn man die interaktion mit dem Computer in datensätzen dauerhaft speichert und darüber neuronale Netze trainiert erhält man moderne LLM Chatbots wie sie seit 2023 entwickelt werden. Diese kommen menschlichen Denken sehr nahe.

Das besondere an der sprachbasierten Künstlichen Intelligenz ist, dass sie nicht länger von Algorithmen definiert ist. ZWar beinhalten Large language modelle auch eine Softwarekomponente doch der weitaus wichtigere Teil ist die .csv Datei worin Frage / Antwort Paare gespeichert sind.