Moderne KI entwickelt sich überwiegend durch Daten, Rechenleistung und algorithmische Innovationen

Key Takeaway: Moderne KI entwickelt sich überwiegend durch Daten, Rechenleistung und algorithmische Innovationen, wobei Erkenntnisse der Kognitions- und Neurowissenschaft zwar vorhanden sind, aber selten als primäre Designgrundlage genutzt werden.

Summary

• Historischer Kontext
  • Frühe enge Verbindung von KI und Kognitionswissenschaft; später zunehmende Trennung.
  • Aktuelle Fortschritte in KI werden durch gesteigerte Rechenleistung, große Datensätze, architektonische Neuerungen (z. B. Transformer) und Frameworks wie automatische Differenzierung vorangetrieben.
• Beobachtungen aus der Neurowissenschaft
  • Vision‑Modelle prognostizieren Aktivität im visuellen Kortex von Tieren und Menschen.
  • Sprachmodelle treffen menschliche Bildgebungsdaten und reproduzieren bekannte Verhaltenseinheiten.
  • Diese Befunde werden von Neurowissenschaftlern genutzt, um Hypothesen zu Sprachparadigmen, neuronale Beschränkungen und Forschungspfade zu prüfen.
• Warum KI nicht stärker auf kognitive Prinzipien setzt
  • Viele kognitive Erkenntnisse sind auf unterschiedlichen Analyseebenen (Chemie bis Verhalten) vorhanden, doch ihre Integration in KI ist geringer.
  • Die Industrie (z. B. DeepMind) hat viele Wissenschaftler aus Neuro‑/Kognitionswissenschaften, dennoch dominieren datengesteuerte Ansätze.
  • Erfolgreiche KI‑Ansätze konzentrieren sich oft auf verbessertes Training oder Metaprozesse, nicht auf natürliche Intelligenz‑Architekturen.
  • Kognitive Prinzipien werden teilweise als „bitter lesson“ interpretiert: KI soll empirisch, datenbasiert und nicht strikt menschenzentriert sein.
• Kritik an NeuroAI
  • Einige Behauptungen (z. B. 100 % erklärbare Varianz) beruhen auf niedrigerer erklärbarer Varianz (4–10 %).
  • Fehleinschätzungen von KI‑Bedeutung für linguistische Paradigmen und innate priors.
  • Bedarf an mehr Skepsis und Evidenz in NeuroAI‑Aussagen.
• Zukünftiger Fokus
  • Diskussion über zukünftige Beiträge der Kognitionswissenschaft zu KI, etwa durch Erkenntnisse zur Lernoptimierung und zur Modellinterpretierbarkeit.
  • Erörterung, wie KI aus der Wissenschaft profitieren kann, ohne von menschlichen Beschränkungen eingeschränkt zu werden.

Related queries

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• Welche praktischen Beispiele zeigen, dass KI neurowissenschaftliche Erkenntnisse erfolgreich nutzt?
• Warum bleibt der Einfluss der Kognitionswissenschaft in der heutigen KI-Forschung begrenzt?

Quelle: https://infinitefaculty.substack.com/p/why-isnt-modern-ai-built-around-principles