Google DeepMind: Spielende KI geht Chatbot-Schwachstellen an

Google DeepMind hat in den letzten Jahren zahlreiche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, insbesondere durch die Entwicklung von Algorithmen, die menschliche Spieler in komplexen Spielen wie Go und Schach besiegen können. Diese Erfolge haben nicht nur die Welt der Spiele verändert, sondern auch neue Perspektiven für die Anwendung von KI in anderen Bereichen eröffnet. Ein aktueller Durchbruch kombiniert die Fähigkeiten großer Sprachmodelle mit selbstlernenden Algorithmen, um mathematische Beweise zu lösen und potenziell auch die Schwachstellen von Chatbots anzugehen.

Von AlphaGo zu AlphaProof

AlphaGo, das 2016 Schlagzeilen machte, indem es den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol besiegte, war ein Meilenstein in der KI-Forschung. Der Nachfolger AlphaZero erweiterte diese Fähigkeiten auf Schach und andere Spiele. Die neueste Entwicklung, AlphaProof, kombiniert ein großes Sprachmodell mit der Fähigkeit von AlphaZero, um mathematische Beweise zu lösen. Diese Kombination könnte helfen, einige der grundlegenden Schwächen von KI-Systemen, insbesondere von Chatbots, zu beheben.

AlphaProof und mathematische Herausforderungen

AlphaProof nutzt das große Sprachmodell Gemini, um natürlich formulierte mathematische Fragen in eine Programmiersprache namens Lean zu übersetzen. Lean dient als Trainingsmaterial für einen zweiten Algorithmus, der durch Versuch und Irrtum lernt, wie man Beweise findet, die als korrekt bestätigt werden können. Diese Methode hat sich bereits bei der Lösung von Aufgaben aus der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) bewährt.

Ein weiteres Beispiel für den Erfolg dieser Methode ist AlphaGeometry, das ebenfalls auf dem Gemini-Modell basiert und geometrische Probleme bearbeitet. Beide Programme konnten IMO-Puzzles so gut lösen wie ein Silbermedaillengewinner. Allerdings gab es auch Herausforderungen: Während einige Probleme in Minuten gelöst wurden, benötigten andere mehrere Tage.

Der neuro-symbolische Ansatz

Google DeepMind bezeichnet den Ansatz von AlphaProof und AlphaGeometry als "neuro-symbolisch", weil sie die reine maschinelle Lernfähigkeit eines künstlichen neuronalen Netzwerks mit der Sprache der konventionellen Programmierung kombinieren. Diese Methode könnte theoretisch auf andere Bereiche der Mathematik und möglicherweise auch auf andere Anwendungen wie Chatbots erweitert werden.

Potenzial zur Verbesserung von Chatbots

Ein großes Problem bei heutigen großen Sprachmodellen, wie sie in Chatbots verwendet werden, ist ihre Unfähigkeit, grundlegende mathematische Probleme zu verstehen oder logische Schlüsse zu ziehen. Der neuro-symbolische Ansatz könnte hier Abhilfe schaffen, indem er Fragen oder Aufgaben in eine Form umwandelt, die logisch durchdacht und verlässlich gelöst werden kann.

Es gibt jedoch auch Einschränkungen. Mathematische Lösungen sind entweder korrekt oder falsch, was es AlphaProof und AlphaGeometry ermöglicht, sich dem richtigen Ergebnis zu nähern. Viele reale Probleme, wie die Erstellung einer idealen Reiseroute, haben jedoch viele mögliche Lösungen, und welche die beste ist, kann unklar sein. Eine mögliche Lösung könnte darin bestehen, dass ein Sprachmodell während des Trainings versucht, festzustellen, was eine "richtige" Antwort darstellt.

Keine Gefahr für menschliche Mathematiker

David Silver, der Google DeepMind-Forscher, der die Arbeit an AlphaZero leitete, betont, dass diese Systeme menschliche Mathematiker nicht ersetzen werden. "Wir wollen ein System bereitstellen, das alles beweisen kann, aber das ist nicht das Ende dessen, was Mathematiker tun", sagt er. "Ein großer Teil der Mathematik besteht darin, Probleme zu stellen und herauszufinden, welche interessanten Fragen man stellen kann. Man könnte dies als ein weiteres Werkzeug in der Reihe von Rechenschiebern, Taschenrechnern oder Computertools betrachten."

Ein Blick in die Zukunft

Die Forschung von Google DeepMind zeigt, dass die Kombination von Spielalgorithmen mit großen Sprachmodellen nicht nur mathematische Probleme lösen kann, sondern auch das Potenzial hat, die Schwachstellen von Chatbots zu beheben. Dies könnte zu einer neuen Generation von KI-Systemen führen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auf eine Weise zu lösen, die bisher nicht möglich war.

OpenAI arbeitet angeblich auch an einem ähnlichen System, das unter dem Codenamen "Strawberry" bekannt ist. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologien in den kommenden Jahren entwickeln und welche neuen Anwendungen sie ermöglichen werden. Klar ist jedoch, dass die Fortschritte in der KI-Forschung weiterhin spannende Möglichkeiten eröffnen.

Weiterführende Informationen

Für weitere Einblicke und technische Details zu den Fortschritten von Google DeepMind und anderen KI-Entwicklungen, besuchen Sie die folgenden Quellen:

- https://www.wired.com/story/google-deepmind-alphaproof-ai-math/ - https://www.technologyreview.com/2023/06/07/1074184/google-deepmind-game-ai-alphadev-algorithm-code-faster/ - https://www.wired.com/ - https://medium.com/@kchathuranga779/google-chess-experiments-show-ai-power-increase-761f143f92e9 - https://deepmind.google/discover/blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/ - https://www.quora.com/How-did-DeepMinds-AlphaGo-defeat-Go-players-Is-it-considered-better-than-human-experts-at-the-game - https://onezero.medium.com/deepminds-starcraft-bot-has-a-191-year-head-start-on-humanity-4590032b23ab - https://www.quora.com/What-is-the-purpose-of-Googles-AlphaGo-and-AlphaZero-artificial-intelligence-AI-projects - https://www.vice.com/en/article/v7v5xb/a-human-amateur-beat-a-top-go-playing-ai-using-a-simple-trick - https://singularityhub.com/2023/11/20/deepmind-says-new-multi-game-ai-is-a-step-toward-more-general-intelligence/