Unterschiedliche Lernprozesse von Mensch und Maschine

BIELEFELD / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Universität Bielefeld untersuchen, warum Menschen sich leichter auf neue Situationen einstellen können als Maschinen. Eine neue Studie zeigt, dass Maschinen anders verallgemeinern als Menschen, was entscheidend für die zukünftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ist.

Die Fähigkeit von Menschen, sich auf neue Situationen einzustellen, ist ein faszinierendes Phänomen, das in der Kognitionswissenschaft intensiv untersucht wird. Im Gegensatz dazu haben Maschinen oft Schwierigkeiten, sich auf unbekannte Szenarien einzulassen. Eine aktuelle Studie, die in der renommierten Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht wurde, beleuchtet diese Unterschiede. Forscher der Universität Bielefeld, darunter die Professoren Dr. Barbara Hammer und Dr. Benjamin Paaßen, haben sich mit der Frage beschäftigt, wie Maschinen und Menschen verallgemeinern und welche Implikationen dies für die Integration von KI in den Alltag hat.

Der Begriff ‘Generalisierung’ beschreibt die Fähigkeit, aus bekannten Informationen Schlüsse auf unbekannte Situationen zu ziehen. Während Menschen dies durch konzeptuelles Denken und Abstraktion erreichen, nutzen Maschinen verschiedene Prozesse, darunter maschinelles Lernen außerhalb bekannter Datenbereiche und neurosymbolische Ansätze, die Logik mit neuronalen Netzen kombinieren. Diese unterschiedlichen Ansätze führen dazu, dass Maschinen oft anders verallgemeinern als Menschen, was eine Herausforderung für die Entwicklung von KI-Systemen darstellt, die in der Lage sind, menschliche Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Die Studie ist das Ergebnis einer interdisziplinären Zusammenarbeit von über 20 Experten aus führenden Forschungseinrichtungen weltweit. Ein gemeinsamer Workshop am Leibniz-Zentrum für Informatik auf Schloss Dagstuhl diente als Ausgangspunkt für die Publikation. Die Forscher betonen die Bedeutung des Brückenschlags zwischen Kognitionswissenschaft und KI-Forschung, um KI-Systeme zu entwickeln, die menschliche Werte und Entscheidungslogiken besser nachvollziehen können.

Das Projekt ist Teil des Verbundprojekts SAIL – Sustainable Life-Cycle of Intelligent Socio-Technical Systems, das vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert wird. Ziel ist es, KI über ihren gesamten Lebenszyklus nachhaltig und menschenorientiert zu gestalten. Die Erkenntnisse aus der Studie könnten entscheidend für die zukünftige Entwicklung von KI-Systemen sein, die nicht nur effizient, sondern auch ethisch und sozial verträglich sind.

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