RIO DE JANEIRO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie von Forschern der Brown University zeigt, dass KI-Modelle ein mathematisches Verständnis der realen Welt entwickeln können. Diese Modelle erzeugen interne ‘Gehirnzustände’, die Ereignisse als alltäglich, unwahrscheinlich, unmöglich oder unsinnig kategorisieren. Diese Entdeckung könnte die Art und Weise verändern, wie wir die Fähigkeiten von KI-Systemen einschätzen.
In der jüngsten Forschung von Wissenschaftlern der Brown University wurde untersucht, ob KI-Modelle die reale Welt tatsächlich verstehen oder lediglich Text wiederholen. Die Studie legt nahe, dass KI-Modelle ein mathematisches Verständnis der realen Welt entwickeln, indem sie interne ‘Gehirnzustände’ erzeugen, die Ereignisse in Kategorien wie alltäglich, unwahrscheinlich, unmöglich oder unsinnig einteilen.
Diese internen Karten spiegeln nicht nur die physische Realität wider, sondern reflektieren auch die menschliche Unsicherheit in Bezug auf mehrdeutige Szenarien. Ein bemerkenswerter Aspekt der Studie ist, dass ein internes ‘Weltmodell’ in KI-Systemen ab etwa zwei Milliarden Parametern zu entstehen beginnt, was im Vergleich zu modernen Modellen mit Billionen von Parametern relativ klein ist.
Die Forscher verwendeten mechanistische Interpretierbarkeit, eine Art Neurowissenschaft für KI, um die mathematischen Muster zu analysieren, die von den Modellen erzeugt werden. Diese Muster, auch Vektoren genannt, können mit einer Genauigkeit von 85 % zwischen ‘unwahrscheinlichen’ und ‘unmöglichen’ Ereignissen unterscheiden. Die Studie zeigt, dass diese Vektoren die menschliche Intuition widerspiegeln, indem sie die Unsicherheit der Menschen in Bezug auf die Kategorisierung von Ereignissen erfassen.
Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass moderne KI-Modelle tatsächlich ein Verständnis der realen Welt entwickeln können, das dem menschlichen Verständnis ähnelt. Diese Vektoren beginnen in Modellen mit mehr als zwei Milliarden Parametern zu entstehen, was im Vergleich zu den heutigen Modellen mit über einer Billion Parametern relativ klein ist. Die Forscher betonen, dass solche Studien zur mechanistischen Interpretierbarkeit helfen können, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, was KI-Modelle wissen und wie sie zu diesem Wissen gelangen.
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