KI löst Probleme, die sie gar nicht "versteht"
TU-Wien-Forscher kombinieren symbolische und sub-symbolische KI zur Lösung von Rätseln
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Florentina Voboril: KI-Forscherin löst Rätsel nun deutlich schneller (Foto: Klaus Ranger, tuwien.at) |
Wien (pte026/16.12.2025/12:40)
Große KI-Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI oder Copilot von Microsoft können dabei helfen, Logikaufgaben schneller und sogar besser zu lösen. Laut einer Studie der Technischen Universität Wien (TU Wien) können die Bots solche Probleme zwar selbst nicht nachvollziehen und entsprechende Codes selbst gar nicht ausführen. Trotzdem erkennen sie bisher unentdeckte Muster. Details sind im "Journal of Artificial Intelligene Research" erschienen.
Suche nach "Streamlinern"
"Stellen wir uns vor, wir müssen den kürzesten Weg aus einem Labyrinth finden. Wenn ich nun weiß, dass bestimmte Teile des Labyrinths überhaupt nicht mit einem Ausgang verbunden sind, dann kann ich diese Bereiche absperren und mich auf die anderen konzentrieren. Damit findet man in kürzerer Zeit eine bessere Lösung", so TU-Wien-Forscherin Florentina Voboril.
Ähnlich sei das in der sogenannten symbolischen KI: Auch dort könnten bestimmte Zusatzregeln - sogenannte "Streamliner" - helfen, viel schneller zum Ergebnis zu kommen. Die Experten haben die KI-Chatbots genutzt, solche Streamliner zu finden. Sie haben den Code, der normalerweise von symbolischer KI verarbeitet wird, an einen Chatbot übergeben.
Schneller zu Ergebnissen
Das große Sprachmodell hat in der Folge den Code nicht ausgeführt, denn dafür ist er nicht gebaut. Man könnte sagen: Die KI kann das Problem gar nicht wirklich "verstehen". Aber es wurden Zusatzregeln vorgeschlagen, die der User in den Code einbauen kann, damit er dann in einer spezialisierten symbolischen KI schneller läuft oder bessere Ergebnisse erzielt, heißt es.
"Wir konnten auf diese Weise bestimmte Probleme deutlich schneller lösen als eine symbolische KI das bisher konnte. Bei einem davon konnten wir sogar neue Weltrekorde aufstellen - also neue Lösungen finden, die besser sind als alle bisher bekannten Lösungen", sagt Voboril. Es eröffne sich ein völlig neues und überraschendes Feld für die KI-Forschung.
Zwei KI-Bereiche, die laut der Expertin bisher fast immer getrennt voneinander betrachtet wurden, werden besser und mächtiger, wenn sie gemeinsam verwendet werden. So könnte eine Kombination von symbolischer und sub-symbolischer KI Rätsel der Forschung knacken und komplexe Alltagsentscheidungen beschleunigen - von Logistik über Schichtplanung bis hin zum Gesundheitswesen.
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