Verein zur Förderung Künstlicher Intelligenz: Die Zukunft der KI-Forschung

Die Association for the Advancement of Artificial Intelligence hat einen neuen Bericht mit dem Titel „Die Zukunft der KI-Forschung“ veröffentlicht. Das logische Denken gilt seit langem als Kernmerkmal der menschlichen Intelligenz. Durch logisches Denken werden aus einer gegebenen Wissensbasis neue Informationen abgeleitet. Die Richtigkeit dieser neuen Informationen ist garantiert, wenn eine fundierte formale Argumentation verwendet wird, andernfalls sind sie lediglich plausibel.

Die KI-Forschung hat eine Reihe automatisierter Schlussfolgerungstechniken hervorgebracht. Diese Argumentationstechniken haben zu KI-Algorithmen und -Systemen geführt, darunter SAT-, SMT- und Constraint-Solver sowie probabilistische grafische Modelle, die alle eine wichtige Rolle in kritischen Anwendungen der realen Welt spielen.

Während große vortrainierte Systeme wie LLMs beeindruckende Fortschritte bei ihren Denkfähigkeiten erzielt haben, ist mehr Forschung nötig, um die Richtigkeit und Tiefe der von ihnen durchgeführten Denkprozesse sicherzustellen. Solche Garantien sind besonders wichtig für autonom agierende KI-Agenten.

Ein KI-System ist faktisch, wenn es die Ausgabe falscher Aussagen vermeidet. Die De-facto-Verbesserung von KI-Systemen auf der Grundlage großer Sprachmodelle auf Basis neuronaler Netzwerke ist heute wohl der größte Industriezweig in der KI-Forschung.

Vertrauenswürdigkeit erweitert die Vertrauenskriterien um menschliche Verständlichkeit, Robustheit und die Einbeziehung menschlicher Werte. Mangelnde Vertrauenswürdigkeit war ein Hindernis für den Einsatz von KI-Systemen in kritischen Anwendungen.

Zu den Methoden zur Verbesserung der Faktizität und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen gehören Feinabstimmung, durch Abruf erweiterte Generierung, Überprüfung der Maschinenausgaben und das Ersetzen komplexer Modelle durch einfachere, verständlichere.

Multi-Agenten-Systeme haben sich von regelbasierter Autonomie zu kollaborativer KI entwickelt, wobei der Schwerpunkt auf Zusammenarbeit, Verhandlung und ethischer Ausrichtung liegt.

Der Aufstieg der Agenten-KI auf Basis von LLMs bringt neue Möglichkeiten für flexible Entscheidungsfindung mit sich, bringt aber auch Herausforderungen hinsichtlich Effizienz und Komplexität mit sich.

Die Integration kollaborativer KI mit generativen Modellen erfordert ein Gleichgewicht zwischen Anpassungsfähigkeit, Transparenz und rechnerischer Machbarkeit in Multi-Agenten-Umgebungen.

KI-Systeme bringen einzigartige Bewertungsherausforderungen mit sich, die weit über den Rahmen standardmäßiger Methoden zur Softwareverifizierung und -validierung hinausgehen.

Um einen vertrauenswürdigen Einsatz im großen Maßstab zu gewährleisten, sind neue Erkenntnisse und Methoden zur Bewertung von KI-Systemen erforderlich.

Durch die rasante Entwicklung der KI werden ethische und Sicherheitsrisiken dringlicher und stärker miteinander verknüpft. Derzeit fehlen uns jedoch die technischen und regulatorischen Mechanismen, um diese Probleme anzugehen.

Neue Bedrohungen erfordern sofortige Aufmerksamkeit, ebenso wie die ethischen Auswirkungen neuer KI-Technologien. Ethische und sicherheitsbezogene Herausforderungen erfordern eine interdisziplinäre Zusammenarbeit, kontinuierliche Aufsicht und klarere Verantwortlichkeiten für die KI-Entwicklung.

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