Warum moderne KI selten auf kognitive Prinzipien setzt

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 – 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; Sprachmodelle treffen menschliche Bildgebungsdaten und reproduzieren bekannte Verhaltenseinheiten.
• Warum KI nicht stärker auf kognitive Prinzipien setzt – Integration geringer, Industrie fokussiert datengesteuerte Ansätze; erfolgreiche Ansätze betonen Training oder Metaprozesse, nicht natürliche Intelligenz‑Architekturen.
• Kritik an NeuroAI – Fehleinschätzungen von KI‑Bedeutung für linguistische Paradigmen; Bedarf an mehr Skepsis und Evidenz.
• Zukünftiger Fokus – Diskussion über Beiträge der Kognitionswissenschaft zu KI, Lernoptimierung, Modellinterpretierbarkeit; KI kann von Wissenschaft profitieren, ohne menschliche Beschränkungen.

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