CUPERTINO / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) ist noch lange nicht abgeschlossen, wie Apple-Forscher in einer aktuellen Studie betonen.

Die Forscher von Apple haben in ihrer jüngsten Untersuchung festgestellt, dass führende KI-Modelle weiterhin Schwierigkeiten mit dem logischen Denken haben. Trotz der jüngsten Updates bei großen Sprachmodellen wie OpenAI’s ChatGPT und Claude von Anthropic, die große Reasoning-Modelle (LRMs) integriert haben, bleiben deren grundlegende Fähigkeiten und Skalierungseigenschaften unzureichend verstanden.

Die Studie mit dem Titel ‘The Illusion of Thinking’ hebt hervor, dass aktuelle Bewertungen sich hauptsächlich auf mathematische und programmiertechnische Benchmarks konzentrieren, die die Genauigkeit der Endantworten betonen. Diese Bewertungsmethoden bieten jedoch keine Einblicke in die tatsächlichen Denkfähigkeiten der KI-Modelle. Die Forscher von Apple entwickelten verschiedene Puzzlespiele, um die ‘denkenden’ und ‘nicht-denkenden’ Varianten von Claude Sonnet, OpenAI’s o3-mini und o1 sowie DeepSeek-R1 und V3-Chatbots über die Standard-Benchmarks hinaus zu testen.

Dabei stellten sie fest, dass die Genauigkeit der LRMs bei zunehmender Komplexität vollständig zusammenbricht und dass sie nicht effektiv generalisieren können. Dies steht im Widerspruch zu den Erwartungen an AGI-Fähigkeiten. Die Forscher fanden heraus, dass LRMs bei exakten Berechnungen Einschränkungen aufweisen: Sie nutzen keine expliziten Algorithmen und argumentieren inkonsistent über verschiedene Puzzles hinweg.

Zudem beobachteten sie, dass die KI-Chatbots oft zu viel nachdenken, indem sie zunächst korrekte Antworten generieren und dann in fehlerhafte Argumentationen abgleiten. Diese Erkenntnisse stellen die vorherrschenden Annahmen über die Fähigkeiten von LRMs in Frage und deuten darauf hin, dass aktuelle Ansätze möglicherweise auf grundlegende Barrieren bei der generalisierbaren Argumentation stoßen.

Die Entwicklung von AGI gilt als der heilige Gral der KI-Entwicklung, ein Zustand, in dem Maschinen wie Menschen denken und argumentieren können. Anfang des Jahres erklärte Sam Altman, CEO von OpenAI, dass das Unternehmen näher denn je an der Entwicklung von AGI sei. Dario Amodei, CEO von Anthropic, prognostizierte, dass AGI in den nächsten ein bis zwei Jahren die menschlichen Fähigkeiten übertreffen könnte. Diese optimistischen Einschätzungen stehen jedoch im Kontrast zu den Ergebnissen der Apple-Forscher, die darauf hinweisen, dass noch erhebliche Herausforderungen bestehen.

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Apple-Forscher: KI-Modelle noch weit von AGI-ähnlichem Denken entfernt
Apple-Forscher: KI-Modelle noch weit von AGI-ähnlichem Denken entfernt (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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