Laut Apple kann künstliche Intelligenz nicht einmal Matheaufgaben in der Grundschule lösen

Eine neue Studie von Apple brachte überraschende Ergebnisse zu den mathematischen Fähigkeiten künstlicher Intelligenz.

Laut dem Artikel mit dem Titel „GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models“ haben selbst fortgeschrittene Large Language Models (LLMs) Schwierigkeiten, mathematische Probleme der Grundstufe zu lösen.

DETAILS DER FORSCHUNG

Die Forscher nutzten den GSM8K-Wissenssatz von 8.000 Mathematikaufgaben auf Grundschulniveau, um LLMs zu testen.

Im GSM-Symbolic-Test, den sie durch eine Änderung der Formulierung dieser Probleme erstellten, wurden deutliche Leistungseinbußen bei der künstlichen Intelligenz beobachtet.

Während es im ersten Testsatz zu einem Leistungsabfall zwischen 0,3 % und 9,2 % kam, betrug dieser Rückgang im zweiten Satz zwischen 17,5 % und 65,7 %.

Künstliche Intelligenz „vernünftig nicht“, sie „passt Muster an“

Forscher behaupten, dass künstliche Intelligenz mathematische Probleme nicht dadurch löst, dass sie sie wirklich „versteht“, sondern stattdessen einfache „Musterübereinstimmungen“ nutzt, um Wörter in Prozesse umzuwandeln.

Wenn Wörter verwirrend sind oder nicht bekannten Mustern folgen, kann die künstliche Intelligenz keine Analyse durchführen. Dies zeigt, dass die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz zum „Denken“ tatsächlich eine Illusion ist.

Bedenken hinsichtlich der künstlichen Intelligenz

Diese Ergebnisse werfen wertvolle Fragen zu den Grenzen und der Zukunft der künstlichen Intelligenz auf.

Obwohl einige große Hoffnungen in die Technologie der künstlichen Intelligenz setzen, zeigt diese Untersuchung, dass es bei der künstlichen Intelligenz noch Bereiche gibt, in denen Entwicklungspotenzial besteht und die Erwartungen realistisch sein sollten.