KI durch Kompression

Bereits 1973 hat James Lighthill erkannt, dass Künstliche Intelligence an der kombinatorischen Explosion scheitert. Gemeint ist, dass dass z.B. ein Lagerroboter einen sehr großen Zustandsraum besitzt mit Millionen von unterschiedlichen Aktionsmöglichkeiten. Diesen Zustandsraum mittels Computer zu durchsuchen ist mathematisch unmöglich, in der Informatik wird das als NP harte Problemklasse bezeichnet. Das Grundproblem, womit sich Generationen von KI Forschern konfrontiert sahen, war also die Suche in einem riesigen Zustandsraum. 

Die Antwort auf die Fragestellung besteht darin, natürliche Sprache als Kompression zu nutzen. Damit lässt sich der Zustandsraum eines Roboters verkleinern. Dieses Konzept ist als Symbol grounding problem bekannt und meint, dass der originale Zustandsraum bestehend aus Sensorwerten und Servomotoren-Signalen mittels natürlicher Sprache kartiert wird und dann von Computern verarbeitet wird.

Ein Lagerroboter hat nicht länger Millionen möglicher Trajektorien, die es durchzuprobieren gilt, sondern die Welt des Lagerroboters besteht aus einer Vokabelliste von weniger als 50 Worten womit er die Umgebung analysiert und Handlungen ausführt. Dieser diskerete Symbolvorrat reduziert den Zustandsraum und eine maschinelle Speicherung inkl. dem Planen von Handlungen wird möglich.