Induktives Denken und deduktives Denken stehen in Konkurrenz zueinander, aber vielleicht müssen sie für das Erreichen echter KI oder AGI (künstliche allgemeine Intelligenz) miteinander verheiratet werden. In diesem Diskussionsthema wird die Herausforderung betrachtet, die sich aus verschiedenen Formen des mathematisch und rechnerisch durchgeführten Denkens für moderne Generative KI und große Sprachmodelle ergibt. Insbesondere wird eine tiefgehende Analyse von induktivem und deduktivem Denken durchgeführt.
Eines der größten offenen Fragen, mit der KI-Forscher und -Entwickler zu kämpfen haben, ist, ob wir KI dazu bringen können, ein Denken von der Art und Intensität zu vollbringen wie es Menschen scheinen zu tun. Es ist schwierig zu bestimmen, auf welche Weise Menschen tatsächlich denken, da das biochemische und nasse Elemente des Gehirns und Geistes noch ein Rätsel sind.
Einige argumentieren, dass wir nicht unbedingt das Gehirn physikalisch rückwärts konstruieren müssen, um mit der Entwicklung von KI-Strategien voranzukommen. Man könnte voranschreiten und KI entwickeln, die wie menschliches Denken aussieht, selbst wenn die Implementierung der KI überhaupt nicht der Funktionsweise des menschlichen Verstandes ähnelt.
Es gibt verschiedene Formen des Denkens, aber induktives und deduktives Denken sind die Grundsteine des menschlichen Denkens. Die KI-Forscher haben sich entschieden, diese Denkmethoden zu erforschen, um zu sehen, wie die KI von dem profitieren kann, was wir über menschliches Denken wissen. Es wurde festgestellt, dass KI oft gute Ergebnisse beim induktiven Denken erzielt, aber beim deduktiven Denken Schwierigkeiten haben kann. Es ist daher eine Herausforderung, beide Denkweisen auf gleicher Basis zu erreichen.
Generative KI und große Sprachmodelle spielen eine wichtige Rolle bei induktivem und deduktivem Denken. Sie sind darauf ausgelegt, auf der Grundlage von Datenstrukturen und Algorithmen Muster zu erkennen und Antworten auf gestellte Fragen zu generieren. Es wurde festgestellt, dass generative KI und LLMs in der Regel besser bei der Anwendung von induktivem Denken sind, jedoch Deduktion auch erfolgreich sein kann. Die Ergebnisse von Forschungsstudien zeigen, dass LLMs Schwierigkeiten mit dem deduktiven Denken haben könnten. Es besteht die Möglichkeit, dass die Kombination von sub-symbolischem und symbolischem Denken, wie bei der Neuro-symbiotischen KI, zukünftige Fortschritte bei der Entwicklung von KI ermöglichen könnte. Es bleibt spannend, wie sich die Entwicklung von KI und Denkstrategien in Zukunft gestalten wird.