{"id":10819,"date":"2024-03-19T20:16:40","date_gmt":"2024-03-19T20:16:40","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10819"},"modified":"2024-03-19T20:23:53","modified_gmt":"2024-03-19T20:23:53","slug":"researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/03\/researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate\/","title":{"rendered":"Forscher verbinden zwei KI-Modelle und erm\u00f6glichen ihnen die Kommunikation"},"content":{"rendered":"

Wissenschaftler der Universit\u00e4t Genf haben eine L\u00fccke in der k\u00fcnstlichen Intelligenz geschlossen, indem sie ein k\u00fcnstliches neuronales Netz geschaffen haben, das Aufgaben lernt, bevor es diese an eine andere KI weitergibt, die sie dann reproduzieren kann.\u00a0<\/b><\/p>\n

Menschen k\u00f6nnen neue Aufgaben anhand kurzer Anweisungen erfassen und die gelernte Aufgabe so gut formulieren, dass eine andere Person sie nachmachen kann. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der menschlichen Kommunikation und ein Schl\u00fcsselmerkmal unserer bewussten Welt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese faszinierende <\/span>Studie<\/span><\/a>ausf\u00fchrlich in <\/span>Nature Neuroscience<\/span><\/i>gew\u00e4hrt der KI eine Form der menschlichen Kommunikation und des Lernens, die sich der Technologie lange entzogen hat.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das von Alexandre Pouget, Professor an der medizinischen Fakult\u00e4t der UNIGE, und seinem Team geleitete Projekt befasst sich mit fortschrittlichen Techniken zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache - einem Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der sich auf das maschinelle Verst\u00e4ndnis und die Reaktion auf menschliche Sprache<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pouget erl\u00e4utert in diesem Zusammenhang die derzeitigen Grenzen der KI und stellt in einem Beitrag fest <\/span>Artikel<\/span><\/a> die auf der Website der Universit\u00e4t Genf ver\u00f6ffentlicht wurde: \"Gegenw\u00e4rtig sind KI-gest\u00fctzte Gespr\u00e4chsagenten in der Lage, sprachliche Informationen in einen Text oder ein Bild zu integrieren. Aber soweit wir wissen, sind sie noch nicht in der Lage, eine verbale oder schriftliche Anweisung in eine sensomotorische Handlung zu \u00fcbersetzen, und noch weniger, sie einer anderen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu erkl\u00e4ren, damit diese sie reproduzieren kann\".<\/span><\/p>\n

Das Genfer Team verbesserte ein bestehendes k\u00fcnstliches neuronales Modell (ANN) zum Sprachverst\u00e4ndnis, S-Bert. <\/span><\/p>\n

Sie schlossen S-Bert an ein kleineres, einfacheres Netzwerk an, das die Sprachwahrnehmungs- und -produktionsbereiche des menschlichen Gehirns simuliert - die Wernicke- und Broca-Areale.<\/span><\/p>\n

Durch Training k\u00f6nnte dieses Netz Aufgaben auf der Grundlage schriftlicher englischer Anweisungen ausf\u00fchren und diese Aufgaben dann sprachlich an ein \"Schwester\"-Netz weitergeben, so dass die beiden KIs die Aufgabenanweisungen rein sprachlich kommunizieren k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n

Reidar Riveland, ein an der Studie beteiligter Doktorand, erkl\u00e4rte: \"Wir begannen mit einem bestehenden Modell k\u00fcnstlicher Neuronen, S-Bert, das 300 Millionen Neuronen hat und darauf trainiert ist, Sprache zu verstehen. Wir haben es mit einem anderen, einfacheren Netzwerk von einigen tausend Neuronen 'verbunden'.\"<\/span><\/p>\n

Die Aufgaben reichten von einfachen Anweisungen wie dem Zeigen auf einen Ort bis hin zu komplexeren Befehlen, die das Erkennen feiner Kontraste zwischen visuellen Reizen erforderten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hier sind die wichtigsten Ergebnisse der Studie:<\/span><\/p>\n