François Chollet kritisiert die aktuelle KI-Entwicklung und schlägt einen neuen Ansatz vor.
In Kürze
- Größere KI-Modelle wiederholen nur bestehende Aufgaben.
- Test-Time Adaptation (TTA) könnte KI flexibler machen.
- Chollet fordert eine neue Architektur für menschenähnliche Intelligenz.
Der KI-Forscher François Chollet und seine Botschaft
François Chollet hat eine klare Botschaft: Die Strategie, künstliche Intelligenz durch immer größere Modelle zu entwickeln, ist gescheitert. In seinen Augen wiederholen diese Modelle lediglich bestehende Aufgaben, anstatt sich an neue Herausforderungen anzupassen. Eine echte Intelligenz müsste jedoch genau das können. Diese Einschätzung stützt sich auf den „Abstraction and Reasoning Corpus“ (ARC), einen Benchmark, der zeigt, dass Menschen im Vergleich zu KI deutlich besser darin sind, neue Aufgaben zu bewältigen.
Test-Time Adaptation (TTA)
Chollet schlägt einen neuen Ansatz vor, der als „Test-Time Adaptation“ (TTA) bekannt ist. Mit TTA können KI-Modelle ihren Zustand während der Anwendung anpassen, um sich flexibler auf neue Herausforderungen einzustellen. Ein Beispiel für diesen Fortschritt ist das 03-Modell von OpenAI, das beim ARC-Benchmark erstmals ähnlich gut wie Menschen abschneidet. Das könnte ein Wendepunkt in der Entwicklung von KI sein.
Neue Architektur in der KI-Entwicklung
Darüber hinaus fordert Chollet eine neue Architektur in der KI-Entwicklung, die Deep Learning, also Mustererkennung, mit symbolischer Programmsynthese, also regelbasierter Problemlösung, kombiniert. Sein Ziel ist die Schaffung eines sogenannten „Meta-Lerner“, der eigenständig Programme entwickelt und kontinuierlich sein Wissen erweitert. Mit seinem neuen Forschungslabor, NDEA, möchte Chollet diese Konzepte in die Tat umsetzen und damit den Weg zu einer menschenähnlichen künstlichen Intelligenz ebnen.
Ausblick auf die Zukunft der KI
Die Diskussion um die Zukunft der KI wird durch Chollets Ansätze sicherlich an Fahrt gewinnen. Es bleibt spannend, wie sich diese Ideen in der Praxis umsetzen lassen und welche Auswirkungen sie auf die Entwicklung von KI haben werden.
Quellen
- Quelle: François Chollet
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
