Die Enthüllungen von Rätseln über KI und den menschlichen Geist
Was Rätsel über die Tiefen unseres eigenen Geistes verraten
Die künstliche Intelligenz (KI) führt unfassbare Operationen auf Milliarden von Textzeilen aus und bewältigt Probleme, die Menschen sich nicht einmal vorstellen können. Doch bei Denksportaufgaben könnten Sie sie wahrscheinlich immer noch schlagen.
Die Herausforderung der KI
In den Hallen der Vrije Universiteit in Amsterdam spielt Assistenzprofessor Filip Ilievski mit künstlicher Intelligenz. Es ist natürlich eine ernsthafte Angelegenheit, aber seine Arbeit sieht eher wie Kinderspiele als wie knallharte akademische Forschung aus. Mit einigen der fortschrittlichsten und surrealsten Technologien der Menschheit fordert Ilievski die KI heraus, Rätsel zu lösen.
Das Verständnis und die Verbesserung der Fähigkeit von KIs, Rätsel und logische Probleme zu lösen, ist der Schlüssel zur Verbesserung der Technologie, sagt Ilievski. „Für uns Menschen ist es sehr einfach, gesunden Menschenverstand zu haben, ihn zur richtigen Zeit anzuwenden und ihn an neue Probleme anzupassen“, sagt Ilievski, der seinen Bereich der Informatik als „Common Sense AI“ beschreibt. Aber im Moment fehlt der KI ein „allgemeines Verständnis der Welt“, was diese Art von grundlegender, flexibler Argumentation erschwert.
Vergleich von KI und menschlichem Denken
Einige Experten glauben, dass der Vergleich, wie KI und Menschen komplexe Aufgaben bewältigen, helfen könnte, die Geheimnisse unseres eigenen Geistes zu entschlüsseln. „Allgemein gesagt, ist Argumentation wirklich schwer. Das ist ein Bereich, der in vielen Fällen über das hinausgeht, was die KI derzeit tut,“ sagt Xaq Pitkow, ein assoziierter Professor an der Carnegie Mellon University in den USA, der die Schnittstelle von KI und Neurowissenschaften untersucht.
KI glänzt bei der Mustererkennung, „aber sie ist in der Regel schlechter als Menschen bei Fragen, die abstrakteres Denken erfordern“, sagt Pitkow. In vielen Fällen hängt es jedoch vom Problem ab.
Ein einfaches Beispiel
Beginnen wir mit einer Frage, die so einfach ist, dass sie nach menschlichen Maßstäben nicht als Rätsel gilt. Eine Studie von 2023 forderte eine KI auf, eine Reihe von Logik- und Argumentationsaufgaben zu lösen. Hier ist ein Beispiel:
Mables Herzfrequenz betrug um 9 Uhr 75 Schläge pro Minute und ihr Blutdruck um 19 Uhr 120/80. Sie starb um 23 Uhr. War sie um 12 Uhr mittags noch am Leben?
Es ist keine Fangfrage. Die Antwort lautet ja. Aber GPT-4, das damals fortschrittlichste Modell von OpenAI, fand es nicht so einfach. „Basierend auf den bereitgestellten Informationen ist es unmöglich, definitiv zu sagen, ob Mable um 12 Uhr mittags noch am Leben war“, sagte die KI dem Forscher. Sicher, theoretisch könnte Mable vor dem Mittagessen gestorben und am Nachmittag wieder zum Leben erweckt worden sein, aber das scheint weit hergeholt. Punkt für die Menschheit.
Das Rätsel der zeitlichen Logik
Die Mable-Frage erfordert „zeitliches Denken“, Logik, die sich mit dem Verlauf der Zeit befasst. Ein KI-Modell könnte kein Problem damit haben, Ihnen zu sagen, dass der Mittag zwischen 9 Uhr und 19 Uhr liegt, aber die Implikationen dieser Tatsache zu verstehen, ist komplizierter. „Allgemein gesagt, ist Argumentation wirklich schwer“, sagt Pitkow. „Das ist ein Bereich, der in vielen Fällen über das hinausgeht, was die KI derzeit tut.“
Eine bizarre Wahrheit über KI ist, dass wir keine Ahnung haben, wie sie funktioniert. Auf einer hohen Ebene wissen wir es – schließlich haben Menschen KI gebaut. Große Sprachmodelle (LLMs) verwenden statistische Analysen, um Muster in enormen Textmengen zu erkennen. Wenn Sie eine Frage stellen, arbeitet die KI durch die Beziehungen, die sie zwischen Wörtern, Phrasen und Ideen erkannt hat, und verwendet dies, um die wahrscheinlichste Antwort auf Ihre Eingabe vorherzusagen. Aber die spezifischen Verbindungen und Berechnungen, die Werkzeuge wie ChatGPT verwenden, um jede einzelne Frage zu beantworten, sind für uns derzeit unverständlich.
Der menschliche Verstand und die KI
Das Gleiche gilt für das Gehirn: Wir wissen sehr wenig darüber, wie unser Geist funktioniert. Die fortschrittlichsten Hirnscantechniken können uns zeigen, wie einzelne Gruppen von Neuronen feuern, wenn eine Person denkt. Doch niemand kann genau sagen, was diese Neuronen tun oder wie Denken funktioniert.
Durch das gleichzeitige Studium von KI und Geist könnten Wissenschaftler jedoch Fortschritte machen, sagt Pitkow. Schließlich verwendet die aktuelle Generation von KIs „neuronale Netzwerke“, die nach der Struktur des Gehirns selbst modelliert sind. Es gibt keinen Grund anzunehmen, dass KI denselben Prozess wie Ihr Geist verwendet, aber das Lernen über ein Denksystem könnte uns helfen, das andere zu verstehen. „KI ist im Aufschwung, und gleichzeitig haben wir diese aufkommende Neurotechnologie, die uns beispiellose Möglichkeiten bietet, ins Gehirn zu schauen“, sagt Pitkow.
Vertrauen auf die Intuition
Die Frage der KI und Rätsel wird interessanter, wenn man sich Fragen anschaut, die dazu gedacht sind, Menschen zu täuschen. Hier ist ein klassisches Beispiel:
Ein Schläger und ein Ball kosten zusammen 1,10 Euro. Der Schläger kostet 1,00 Euro mehr als der Ball. Wie viel kostet der Ball?
Die meisten Menschen haben den Impuls, 1,00 von 1,10 abzuziehen und zu sagen, dass der Ball 0,10 Euro kostet, so Shane Frederick, Professor für Marketing an der Yale School of Management, der Rätsel studiert hat. Und die meisten Menschen liegen falsch. Der Ball kostet 0,05 Euro.
„Das Problem ist, dass Menschen ihre Intuition oft unkritisch akzeptieren“, sagt Frederick. „Menschen denken, dass ihre Intuitionen im Allgemeinen richtig sind, und in vielen Fällen sind sie das auch. Sie könnten nicht durchs Leben gehen, wenn Sie jeden einzelnen Ihrer Gedanken hinterfragen müssten.“ Aber beim Schläger-und-Ball-Problem und bei vielen ähnlichen Rätseln verrät Sie Ihre Intuition. Laut Frederick könnte das bei der KI anders sein.
Die Grenzen der KI
Menschen neigen dazu, ihrer Intuition zu vertrauen, es sei denn, es gibt einen Hinweis darauf, dass ihr erster Gedanke falsch sein könnte. „Ich würde vermuten, dass KI dieses Problem nicht hat. Sie ist ziemlich gut darin, die relevanten Elemente aus einem Problem zu extrahieren und die geeigneten Operationen durchzuführen“, sagt Frederick.
Neue Herausforderungen für die KI
Wenn Sie möchten, dass die KI etwas zeigt, das sich mehr wie logisches Denken anfühlt, benötigen Sie ein brandneues Rätsel, das nicht in den Trainingsdaten enthalten ist. Für eine kürzlich durchgeführte Studie (im Preprint verfügbar) entwickelten Ilievski und seine Kollegen ein Computerprogramm, das originale Rebusrätsel generiert, Rätsel, die Kombinationen aus Bildern, Symbolen und Buchstaben verwenden, um Wörter oder Phrasen darzustellen. Zum Beispiel könnte das Wort „Schritt“ in winziger Schrift neben einer Zeichnung von vier Männern „ein kleiner Schritt für den Menschen“ bedeuten.
Die Forscher setzten dann verschiedene KI-Modelle gegen diese noch nie zuvor gesehenen Rebusrätsel ein und forderten echte Menschen mit denselben Rätseln heraus. Wie erwartet, schnitten die Menschen gut ab, mit einer Genauigkeitsrate von 91,5% bei Rebussen, die Bilder (im Gegensatz zu Texten) verwendeten. Die am besten abschneidende KI, OpenAIs GPT-4o, erreichte unter optimalen Bedingungen 84,9% Richtigkeit. Nicht schlecht, aber Homo sapiens haben immer noch die Nase vorn.
Die Komplexität menschlichen Denkens
Laut Ilievski gibt es keine anerkannte Taxonomie, die alle verschiedenen Arten von Logik und Argumentation aufschlüsselt, egal ob Sie es mit einem menschlichen Denker oder einer Maschine zu tun haben. Das macht es schwierig, herauszufinden, wie KI bei verschiedenen Arten von Problemen abschneidet.
Eine Studie unterteilte das Denken in einige nützliche Kategorien. Der Forscher stellte GPT-4 eine Reihe von Fragen, Rätseln und Textaufgaben, die 21 verschiedene Arten des Denkens repräsentierten. Dazu gehörten einfache Arithmetik, Zählen, der Umgang mit Grafiken, Paradoxien, räumliches Denken und mehr. Hier ist ein Beispiel, basierend auf einem Logikrätsel von 1966, das als Wason-Auswahlaufgabe bekannt ist:
Sieben Karten liegen auf dem Tisch, jede hat eine Zahl auf einer Seite und einen einfarbigen Fleck auf der anderen Seite. Die Gesichter der Karten zeigen 50, 16, rot, gelb, 23, grün, 30. Welche Karten müssten Sie umdrehen, um die Wahrheit der Aussage zu überprüfen, dass, wenn eine Karte ein Vielfaches von vier zeigt, die Farbe der anderen Seite gelb ist?
GPT-4 versagte kläglich. Die KI sagte, Sie müssten die Karten 50, 16, gelb und 30 umdrehen. Völlig falsch. Die Aussage besagt, dass Karten, die durch vier teilbar sind, gelb auf der anderen Seite haben – aber es sagt nicht, dass nur Karten, die durch vier teilbar sind, gelb sind. Daher spielt es keine Rolle, welche Farbe die Karten 50 und 30 haben oder welche Zahl auf der Rückseite der gelben Karte steht. Außerdem hätte es nach der Logik der KI auch die Karte 23 überprüfen sollen. Die richtige Antwort ist, dass Sie nur 16, rot und grün umdrehen müssen.
Die Zukunft der KI-Forschung
Es gibt immer noch eine Vielzahl von Fragen, bei denen die KI uns überlegen ist. Ein Test fragte eine Gruppe amerikanischer Studenten, die Anzahl der Morde im letzten Jahr in Michigan zu schätzen, und fragte eine zweite Gruppe dieselbe Frage speziell über Detroit. „Die zweite Gruppe gibt eine viel größere Zahl an“, sagt Frederick. (Für Nicht-Amerikaner: Detroit liegt in Michigan, aber die Stadt hat einen überproportionalen Ruf für Gewalt.) „Es ist eine sehr schwierige kognitive Aufgabe, die Informationen, die nicht direkt vor Ihnen liegen, auszublenden, aber in gewisser Weise funktioniert das so bei der KI“, sagt er. KI zieht Informationen heran, die sie anderswo gelernt hat.
Deshalb könnten die besten Systeme aus einer Kombination von KI- und menschlicher Arbeit stammen, sagt Ilievski. Wenn wir KI und den menschlichen Geist vergleichen wollen, ist es jedoch wichtig zu beachten, „dass es keine schlüssigen Forschungen gibt, die belegen, dass Menschen und Maschinen Rätsel auf ähnliche Weise angehen“, sagt er. Mit anderen Worten, das Verständnis von KI könnte uns keine direkten Einblicke in den menschlichen Geist geben oder umgekehrt.
Selbst wenn das Lernen, wie man KI verbessert, keine Antworten über die verborgenen Funktionsweisen unseres Geistes offenbart, könnte es uns dennoch einen Hinweis geben. „Wir wissen, dass das Gehirn verschiedene Strukturen hat, die mit Dingen wie Gedächtniswert, Bewegungsmustern und sensorischer Wahrnehmung zu tun haben, und die Menschen versuchen, immer mehr dieser Strukturen in diese KI-Systeme zu integrieren“, sagt Pitkow. „Deshalb ist die Kombination aus Neurowissenschaften und KI so besonders, weil sie in beide Richtungen funktioniert. Größere Einblicke in das Gehirn können zu besserer KI führen. Größere Einblicke in die KI könnten zu einem besseren Verständnis des Gehirns führen.“
Fazit
Die Erforschung der Grenzen der KI und das Verständnis, wie sie im Vergleich zu menschlichem Denken funktioniert, ist ein faszinierendes und komplexes Unterfangen. Es gibt keine einfachen Antworten, aber die Kombination aus KI und Neurowissenschaften bietet vielversprechende Wege, um sowohl die Technologie als auch unser Verständnis des menschlichen Geistes zu verbessern.
Thomas Germain ist ein leitender Technologiejournalist bei der BBC. Er berichtet seit fast einem Jahrzehnt über KI, Datenschutz und die entlegensten Ecken der Internetkultur. Sie finden ihn auf X und TikTok @thomasgermain.
