Israelische Mathematiker haben bewiesen, dass künstliche Intelligenz bei weitem nicht immer in der Lage ist, Muster in Datensätzen zu finden oder eindeutige Antworten auf Fragen zu geben. Ihre Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence vorgestellt.
Moderne Systeme für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz arbeiten nach einem sehr einfachen Prinzip. Sie lernen allmählich, bestimmte Muster zu "sehen" und korrekte Antworten von falschen zu unterscheiden, indem sie umfangreiche, vom Menschen vorbereitete Datenbanken verwenden.
Anfänglich wurde dieser Ansatz hauptsächlich zur Erstellung von Bilderkennungssystemen verwendet. In der Folge stellte sich heraus, dass es für fast alles verwendet werden kann, von „kreativen“AIs, die in der Lage sind, selbst Musik zu zeichnen und zu erstellen, bis hin zur AlphaZero-Maschine, die ohne die Hilfe von Menschen lernen und mehrere Brettspiele spielen kann, wobei nur ihre Regeln bekannt sind.
Solche Erfolge, so Yehudayoff, haben Programmierer, Philosophen und Mathematiker gezwungen, sich zu fragen, ob diese Methode der Problemlösung Grenzen hat und ob eine extrem "allgemeine" künstliche Intelligenz in einem beliebigen Datensatz ein Muster finden und alle möglichen Fragen beantworten kann.
Israelische Mathematiker versuchten herauszufinden, ob dies wirklich der Fall ist, indem sie die allgemeinsten Versionen verschiedener mathematischer Probleme analysierten, die heute mithilfe maschineller Lernsysteme aktiv gelöst werden.
Ihre Aufmerksamkeit wurde auf Versionen künstlicher Intelligenz gelenkt, die versuchen, Maximalwerte anhand unvollständiger Datensätze vorherzusagen. Beispielsweise versuchen solche Maschinen, die Vorlieben der Besucher einer bestimmten Website zu erraten und solche Anzeigen auszuwählen, die für die meisten von ihnen interessant wären.
Als Yehudaioff und seine Kollegen dieses Problem als Sammlung mehrerer großer und kleiner Mengen präsentierten, stellten sie fest, dass es in seiner Beschreibung dem berühmten Gödel-Theorem ähnlich war. Bereits 1940 stellte der berühmte österreichische Mathematiker Kurt Gödel fest, dass jedes formale System, einschließlich der Mathematik selbst, unvollständig oder widersprüchlich ist.
Mit anderen Worten bedeutet dies, dass es sowohl für maschinelle Lernsysteme als auch für „einfache“Mathematiker Probleme, Aussagen und Fragen gibt, die weder gelöst noch bewiesen oder widerlegt werden können, ohne darüber hinauszugehen.
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In diesem Fall ist es beispielsweise unmöglich vorherzusagen, ob künstliche Intelligenz „trainiert“werden kann, um Anzeigen ideal abzustimmen, indem das Wissen über die Präferenzen nur einer kleinen, willkürlichen Anzahl von Besuchern verwendet wird. Abhängig davon, welche Portalbesucher in dieses Beispiel aufgenommen werden, ist dieses Problem sowohl lösbar als auch unlösbar.
Wie die Wissenschaftler betonen, hat diese Entdeckung aus praktischer Sicht keinerlei Einfluss darauf, wie aktiv sich künstliche Intelligenz in Zukunft entwickeln und wie gut sie praktische Probleme lösen wird. Andererseits deutet das Vorhandensein solcher Einschränkungen darauf hin, dass es viel schwieriger sein wird, eine universelle "Denkmaschine" zu schaffen, die in der Lage ist, Probleme zu lösen, als Wissenschaftler heute glauben.
