KI-Gedächtnis und Kontext: Open Source, DeepSeek, Meta und Modellforschung

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch die wenigsten Menschen verstehen wirklich, wie große Sprachmodelle und neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Im Gegensatz zu früheren technologischen Entwicklungen wie Cloud Computing oder Blockchain hat KI jedoch potenziell weitreichendere Auswirkungen auf unser tägliches Leben und die Gesellschaft als Ganzes. Daher ist es wichtig, zumindest ein grundlegendes Verständnis davon zu entwickeln, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen und ihre Umgebung verarbeiten.

In diesem Artikel werden wir einige grundlegende Konzepte der KI-Entwicklung beleuchten und dabei auf Aussagen des renommierten Informatikers Yann LeCun zurückgreifen. Seine Einschätzungen zum aktuellen Stand der KI-Forschung und deren Bedeutung für unsere Zukunft liefern wertvolle Einblicke.

KI als Verbund von Computern

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist die Vorstellung, dass KI-Systeme einfach immer leistungsfähiger und menschenähnlicher werden, je mehr Rechenleistung und Daten man ihnen zur Verfügung stellt. Diese lineare Sichtweise greift jedoch zu kurz. Yann LeCun betont:

„Wir sind noch weit davon entfernt, die Art von Intelligenz reproduzieren zu können, die wir nicht nur beim Menschen, sondern sogar bei Tieren beobachten können. Intelligenz ist keine lineare Sache, bei der man einfach eine Schwelle überschreitet und plötzlich menschliche oder übermenschliche Intelligenz erreicht. So funktioniert das überhaupt nicht. Es handelt sich vielmehr um eine Sammlung von Fähigkeiten und die Möglichkeit, extrem schnell neue Fähigkeiten zu erwerben oder sogar Probleme zu lösen, ohne tatsächlich etwas zu lernen.“

Diese Sichtweise erinnert an Marvin Minskys Konzept der „Gesellschaft des Geistes“. Minsky beschreibt den menschlichen Verstand nicht als einen einzelnen Supercomputer, sondern als ein Zusammenspiel vieler kleiner, miteinander verbundener Agenten. Ähnlich wie Menschen in einer Gesellschaft arbeiten diese Komponenten gemeinsam auf ein größeres Ganzes hin.

Wenn wir KI auf diese Weise betrachten, verändert sich unser Verständnis davon grundlegend. Statt eines allmächtigen Supercomputers müssen wir uns ein komplexes System vorstellen, das aus vielen spezialisierten Modulen besteht – ähnlich wie Zellen in einem Organismus.

Die Bedeutung von Gedächtnis und Kontext

LeCun betont auch die Notwendigkeit eines „persistenten Gedächtnisses“ für leistungsfähige KI-Systeme. Dieses Konzept lässt sich anhand von zwei Formen des Gedächtnisses veranschaulichen: parametrisches Gedächtnis und Arbeitsgedächtnis.

Diese beiden Gedächtnistypen kann man in etwa mit dem Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis des Menschen vergleichen:

• Parametrisches Gedächtnis: Entspricht dem Langzeitgedächtnis und umfasst den historischen Kontext sowie die Wissensbasis, die dem langfristigen Denken der Maschine zugrunde liegt.
• Arbeitsgedächtnis: Vergleichbar mit dem Kurzzeitgedächtnis, entspricht dies in etwa dem Kontextfenster und den Kontexthinweisen, die die Maschine in Echtzeit verarbeitet.

Beide Gedächtnisformen spielen eine wichtige Rolle im KI-System, ähnlich wie im menschlichen Gehirn. Während Neurologen die unterschiedlichen Funktionen von Lang- und Kurzzeitgedächtnis beim Menschen untersuchen, sollten sich KI-Theoretiker mit den Unterschieden zwischen parametrischem und Arbeitsgedächtnis in KI-Systemen befassen.

Die Association of Data Scientists bietet weitere Informationen zur Rolle des Gedächtnisses in großen Sprachmodellen.

Ein neues Framework für KI-Entwicklung

Wenn der menschliche Verstand, wie von Minsky und LeCun dargelegt, komplexer ist als ein einzelner Supercomputer, was bedeutet das für die Zukunft der KI-Entwicklung? LeCun ist überzeugt:

„Wir brauchen eine völlig neue Architektur. Das wird nicht mit LLMs passieren. Es wird mit nichts passieren, was wir bisher gemacht haben. Wir müssen … gesunden Menschenverstand haben. Wenn man einem Standard-LLM ein Rätsel gibt, wird es einfach die Antwort wiedergeben.“

Ein vielversprechender Ansatz, den LeCun erwähnt, sind sogenannte „Weltmodelle“. Dabei geht es darum, dass KI-Systeme beginnen, den Kontext aufzubauen, den sie benötigen, um sich kognitiv dem Menschen anzunähern. Er erklärt:

„Was passiert, wenn man eine Vorstellung vom Zustand der Welt hat und sich eine Aktion vorstellt, die man ausführen könnte? Kann man den nächsten Zustand der Welt vorhersagen, der sich aus dieser Aktion ergeben wird? … Wenn man ein solches System hat, könnte man in der Lage sein, vorherzusagen, was eine Abfolge von Aktionen bewirken wird, herausfinden, ob die Aufgabe erfüllt wird, und dann durch Optimierung eine Abfolge von Aktionen ermitteln, die diese Aufgabe erfüllt. Man nennt dies zielorientierte KI. Daran arbeiten wir … und vielleicht werden wir in zwei bis drei Jahren einige greifbare Ergebnisse haben, die in der breiten Öffentlichkeit bekannt gemacht werden können, und vielleicht werden wir innerhalb von fünf Jahren auf dem Weg zu KI auf menschlichem Niveau sein, aber es ist mit Sicherheit schwieriger, als wir denken.“

Diese Aussage verdeutlicht, dass der Weg zu wirklich menschenähnlicher KI noch weit ist und möglicherweise ganz neue Ansätze erfordert. Gleichzeitig zeigt sie aber auch das enorme Potenzial, das in der KI-Forschung steckt.

Die Bedeutung von Open-Source-Modellen

Ein weiterer wichtiger Aspekt, den LeCun hervorhebt, ist die Bedeutung von Open-Source-Modellen in der KI-Entwicklung. Angesichts der jüngsten Ankündigung von DeepSeek, ein hochentwickeltes Open-Source-KI-Modell zu veröffentlichen, das die Pläne US-amerikanischer Unternehmen wie Meta durcheinanderbringt, plädiert LeCun dafür, die Situation nicht als Wettbewerb zwischen den USA und China zu betrachten. Stattdessen sollten wir uns auf den Gegensatz zwischen proprietären und Open-Source-Modellen konzentrieren.

Diese Perspektive kann uns helfen, realistischere Erwartungen für die KI-Entwicklung in den kommenden Jahren zu formulieren. Open-Source-Modelle haben das Potenzial, die Forschung zu demokratisieren und Innovationen zu beschleunigen, indem sie einer breiteren Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern Zugang zu fortschrittlichen KI-Technologien ermöglichen.

Implikationen für die Zukunft der KI

Die von LeCun und anderen Experten vorgestellten Konzepte haben weitreichende Implikationen für die Zukunft der KI-Entwicklung:

1. Komplexität statt Linearität: Die Entwicklung menschenähnlicher KI wird wahrscheinlich nicht durch einfache Steigerung der Rechenleistung erreicht, sondern erfordert ein tieferes Verständnis und die Integration verschiedener kognitiver Fähigkeiten.
2. Bedeutung des Kontexts: KI-Systeme müssen in der Lage sein, Kontext zu verstehen und zu speichern, um wirklich intelligent zu agieren. Die Entwicklung effektiver „Weltmodelle“ könnte ein entscheidender Schritt in diese Richtung sein.
3. Neue Architekturen: Um die Grenzen aktueller Sprachmodelle zu überwinden, sind möglicherweise völlig neue KI-Architekturen erforderlich. Dies könnte zu Durchbrüchen führen, die weit über die Fähigkeiten heutiger Systeme hinausgehen.
4. Ethische Überlegungen: Mit zunehmender Komplexität und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen werden auch die ethischen Fragen drängender. Es ist wichtig, dass die Entwicklung von KI von einem breiten gesellschaftlichen Diskurs begleitet wird.
5. Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die Schaffung wirklich intelligenter Systeme erfordert die Zusammenarbeit von Experten aus verschiedenen Bereichen, darunter Informatik, Neurowissenschaften, Psychologie und Philosophie.

Fazit

Die Einsichten von Yann LeCun und anderen führenden KI-Forschern zeigen, dass wir noch am Anfang einer langen und faszinierenden Reise stehen. Während aktuelle KI-Systeme bereits beeindruckende Leistungen vollbringen, sind wir von wirklich menschenähnlicher künstlicher Intelligenz noch weit entfernt. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch ein tieferes Verständnis menschlicher Kognition und Intelligenz.

Indem wir KI als komplexes System miteinander verbundener Komponenten betrachten, können wir realistischere Erwartungen an ihre Entwicklung stellen und gezielter an den Herausforderungen arbeiten, die uns auf dem Weg zu fortschrittlicheren KI-Systemen begegnen. Gleichzeitig unterstreicht die Bedeutung von Open-Source-Modellen die Notwendigkeit einer offenen und kollaborativen Forschungslandschaft.

Als Gesellschaft stehen wir vor der Aufgabe, die Entwicklung dieser Technologien verantwortungsvoll zu gestalten und sicherzustellen, dass sie zum Wohle aller eingesetzt werden. Dies erfordert einen kontinuierlichen Dialog zwischen Forschern, Entwicklern, politischen Entscheidungsträgern und der breiten Öffentlichkeit.

FAQ zum Thema KI-Gedächtnis und Kontext