Position: Denken ist ein lernbares regelbasiertes Prozess
· Quelle: arXiv cs.AI
Die autonome künstliche Intelligenz ist ein Thema, das derzeit sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus wirtschaftlicher Sicht sehr attraktiv und motivierend ist. Historisch gesehen war der logische Denkprozess ein eigenes Gebiet der symbolischen künstlichen Intelligenz, aber die jüngsten Fortschritte stammen hauptsächlich aus den tiefen, probabilistischen generativen Modellen. Trotz des großen Interesses und des schnellen Fortschritts in diesem Bereich hat die Gemeinschaft der generativen künstlichen Intelligenz noch keine klare operative Definition für das Denken entwickelt und lehnt häufig den historischen Ansatz in der logischen und automatischen verifizierbaren Argumentation ab. Diese Situation führt zu einer Ambiguität in der Definition des Denkens, was wiederum die Bewertung und das quantifizierbare Fortschreiten in Richtung eines vertrauenswürdigen autonomen Denkens erschwert. Es wird vorgeschlagen, das Denken als ein auf Regeln basierender Prozess zu betrachten, der gelernt werden kann, und operative Definitionen sowie eine Liste von Empfehlungen für die Kommunikation von Forschungen zum Denken in der künstlichen Intelligenz werden bereitgestellt. Diese Klarstellung ist wichtig, da sie es ermöglicht, Richtung eines vertrauenswürdigeren und transparenteren autonomen Denkens voranzukommen, was wiederum einen signifikanten Einfluss auf die Zuverlässigkeit und Sicherheit von künstlichen Intelligenz-Systemen in verschiedenen Anwendungen haben kann. Eine klare Verständigung des Denkens in der künstlichen Intelligenz ist entscheidend, um Systeme zu entwickeln, die informierte und genaue Entscheidungen treffen können, was einen positiven Einfluss auf Bereiche wie die automatisierte Entscheidungsfindung und die Lösung komplexer Probleme haben kann.
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