Meta: „LLMs werden niemals so schlau wie Menschen“
Während einige KI-Forscher glauben, dass eine menschenähnliche KI unmittelbar bevorsteht, ist Yann LeCun, leitender KI-Forscher bei Meta, deutlich pessimistischer.
In einem Interview mit der Financial Times erklärte LeCun, dass die derzeit am weitesten fortgeschrittenen KI-Systeme, sogenannte Large Language Models (LLMs), zwar beeindruckend wirken mögen, aber letztlich an fundamentalen Grenzen scheitern.
LLMs, wie das bekannte GPT-3, haben laut LeCun ein „sehr begrenztes Verständnis von Logik“:
- Sie verstehen die physikalische Welt nicht.
- Sie haben kein persistentes Gedächtnis.
- Sie können nicht logisch denken.
- Sie können nicht hierarchisch planen.
Deshalb sollten wir uns nicht zu sehr auf diese Technologie verlassen, sagt LeCun. LLMs können nur dann präzise Antworten geben, wenn sie zuvor mit den richtigen Trainingsdaten gefüttert wurden. Im Grunde, so LeCun, „sind sie nur besonders gute und effektive statistische Algorithmen“. Das bedeute aber nicht, dass es unmöglich sei, eine KI zu entwickeln, die dem menschlichen Gehirn ebenbürtig sei.
Dafür sind allerdings ganz andere Ansätze nötig, an denen LeCun und sein Team bei Meta unter dem Namen „Fundamental AI Research“ (FAIR) arbeiten. FAIR beschäftigt rund 500 Mitarbeiter und verfolgt einen Ansatz, der sich „World Modeling“ nennt. Mit diesem Ansatz habe man bereits Fortschritte erzielt, sagt LeCun.
„Wir glauben, dass wir an der Schwelle zur nächsten Generation von KI-Systemen stehen“, sagt er. Das heißt aber nicht, dass diese Systeme in naher Zukunft verfügbar sein werden. Wenn die Entwicklung wie geplant voranschreitet, könnte es laut LeCun etwa zehn Jahre dauern.
Diese Einschätzung steht im krassen Gegensatz zu den Prognosen von OpenAI-Chef Sam Altman, der davon ausgeht, dass menschenähnliche KI dank der jüngsten Fortschritte bei den LLMs schon bald erreicht werden könnte.
Mal sehen, wer am Ende Recht behält.
Quelle(n):
nextpit
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