{"id":6851,"date":"2023-10-27T19:21:39","date_gmt":"2023-10-27T19:21:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6851"},"modified":"2023-10-27T22:55:24","modified_gmt":"2023-10-27T22:55:24","slug":"ai-subjected-to-tests-on-theory-of-mind-and-systematic-generalization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/ai-subjected-to-tests-on-theory-of-mind-and-systematic-generalization\/","title":{"rendered":"AI in Tests zur Theory of Mind und zur systematischen Verallgemeinerung"},"content":{"rendered":"

Forscher haben FANToM eingef\u00fchrt, einen neuartigen Benchmark, mit dem das Verst\u00e4ndnis und die Anwendung der Theory of Mind (ToM) von gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) rigoros getestet und bewertet werden kann.<\/b><\/p>\n

Unter Theory of Mind versteht man die F\u00e4higkeit, sich selbst und anderen \u00dcberzeugungen, W\u00fcnsche und Wissen zuzuordnen und zu verstehen, dass andere andere \u00dcberzeugungen und Sichtweisen haben als man selbst.\u00a0<\/span><\/p>\n

ToM wird als Grundlage f\u00fcr das Bewusstsein intelligenter Tiere angesehen. Neben dem Menschen verf\u00fcgen auch Primaten wie Orang-Utans, Gorillas und Schimpansen sowie einige Nichtprimaten wie Papageien und Rabenv\u00f6gel (Kr\u00e4hen) \u00fcber ToM.\u00a0<\/span><\/p>\n

Da KI-Modelle immer komplexer werden, suchen KI-Forscher nach neuen Methoden zur Bewertung von F\u00e4higkeiten wie ToM.<\/span><\/p>\n

Ein neuer Benchmark namens FANToM<\/span><\/a>das von Forschern des Allen Institute for AI, der University of Washington, der Carnegie Mellon University und der Seoul National University entwickelt wurde, unterzieht Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen dynamischen Szenarien, die reale Interaktionen widerspiegeln.\u00a0<\/span><\/p>\n

In FANToM treten die Charaktere in Gespr\u00e4che ein und aus, was die KI-Modelle vor die Herausforderung stellt, genau zu wissen, wer was zu einem bestimmten Zeitpunkt wei\u00df.<\/span><\/p>\n

Bei der Pr\u00fcfung gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) mit FANToM zeigte sich, dass selbst die fortschrittlichsten Modelle Schwierigkeiten haben, eine konsistente ToM aufrechtzuerhalten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Leistung der Modelle war deutlich geringer als die der menschlichen Teilnehmer, was die Grenzen der KI beim Verstehen und Steuern komplexer sozialer Interaktionen verdeutlicht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tats\u00e4chlich dominierten die Menschen in jeder Kategorie, wie unten dargestellt.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"AI
Menschen waren bei der Beantwortung von ToM-bezogenen Fragen im Vergleich zu beliebten LLMs weit \u00fcberlegen. Quelle: FANToM<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Ein interessanter Nebenaspekt ist, dass die Oktober-Version des GPT-4-Modells von einer fr\u00fcheren Juni-Version \u00fcbertroffen wurde, was die j\u00fcngsten Anekdoten von Nutzern best\u00e4tigen k\u00f6nnte, dass <\/span>ChatGPT wird immer schlechter<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

FANToM hat auch Techniken zur Verbesserung des LLM ToM aufgezeigt, wie z.B. das Denken in Gedankenketten und andere Feinabstimmungsmethoden. <\/span><\/p>\n

Die Kluft zwischen KI und menschlichen ToM-F\u00e4higkeiten ist jedoch nach wie vor gro\u00df.\u00a0<\/span><\/p>\n

KI n\u00e4hert sich menschen\u00e4hnlichen Sprachkenntnissen<\/span><\/h2>\n

In einem etwas verwandten, aber separaten <\/span>Studie ver\u00f6ffentlicht in Nature<\/span><\/a>haben Wissenschaftler ein neuronales Netz entwickelt, das in der Lage ist, Sprache \u00e4hnlich wie der Mensch zu verallgemeinern.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dieses neue neuronale Netz zeigte eine beeindruckende F\u00e4higkeit, neu gelernte W\u00f6rter in seinen bestehenden Wortschatz zu integrieren. Es konnte diese W\u00f6rter dann in verschiedenen Kontexten verwenden - eine kognitive F\u00e4higkeit, die als systematische Generalisierung bekannt ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

Menschen zeigen von Natur aus eine systematische Verallgemeinerung und nehmen neue Vokabeln nahtlos in ihr Repertoire auf.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn jemand zum Beispiel den Begriff \"Fotobombe\" gelernt hat, kann er ihn fast sofort in verschiedenen Situationen anwenden. St\u00e4ndig tauchen neue Slangs auf, und die Menschen nehmen sie ganz nat\u00fcrlich in ihren Wortschatz auf.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Forscher unterzogen sowohl ihr eigenes benutzerdefiniertes neuronales Netzwerk als auch ChatGPT einer Reihe von Tests und stellten fest, dass ChatGPT in der Leistung hinter dem benutzerdefinierten Modell zur\u00fcckblieb.<\/span><\/p>\n

W\u00e4hrend LLMs wie ChatGPT in vielen Konversationsszenarien hervorragende Leistungen erbringen, weisen sie in anderen Szenarien auff\u00e4llige Inkonsistenzen und L\u00fccken auf, ein Problem, das dieses neue neuronale Netzwerk angeht.<\/span><\/p>\n

Um diesen Aspekt der sprachlichen Kommunikation zu untersuchen, f\u00fchrten die Forscher ein Experiment mit 25 menschlichen Teilnehmern durch, bei dem ihre F\u00e4higkeit, neu gelernte W\u00f6rter in verschiedenen Kontexten anzuwenden, bewertet wurde. <\/span>Die Probanden wurden in eine Pseudosprache eingef\u00fchrt, die aus Nonsens-W\u00f6rtern besteht, die verschiedene Handlungen und Regeln darstellen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nach einer Trainingsphase wendeten die Teilnehmer diese abstrakten Regeln mit Bravour auf neue Situationen an und zeigten so eine systematische Generalisierung.<\/span><\/p>\n

Als das neu entwickelte neuronale Netz mit dieser Aufgabe konfrontiert wurde, entsprach es der menschlichen Leistung. <\/span>Als ChatGPT jedoch der gleichen Herausforderung ausgesetzt wurde, hatte es erhebliche Schwierigkeiten und versagte je nach Aufgabe in 42 bis 86% der Zeit.<\/span><\/p>\n

Dies ist aus zwei Gr\u00fcnden von Bedeutung. Erstens k\u00f6nnte man argumentieren, dass dieses neue neuronale Netz das GPT-4 bei dieser speziellen Aufgabe tats\u00e4chlich \u00fcbertrifft - was schon beeindruckend genug ist. Zweitens zeigt diese Studie neue Methoden auf, mit denen KI-Modellen beigebracht werden kann, neue Sprache wie Menschen zu verallgemeinern.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wie Elia Bruni, Spezialist f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache an der Universit\u00e4t Osnabr\u00fcck in Deutschland, beschreibt, \"ist es eine gro\u00dfe Sache, Systematik in neuronale Netze zu bringen\".<\/span><\/p>\n

Zusammen bieten diese beiden Studien neue Ans\u00e4tze f\u00fcr das Training intelligenterer KI-Modelle, die es in wichtigen Bereichen wie Linguistik und Theory of Mind mit dem Menschen aufnehmen k\u00f6nnen. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Forscher haben FANToM eingef\u00fchrt, ein neuartiges Benchmarking, mit dem das Verst\u00e4ndnis und die Anwendung der Theory of Mind (ToM) von gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) rigoros getestet und bewertet werden soll. Unter Theory of Mind versteht man die F\u00e4higkeit, sich selbst und anderen \u00dcberzeugungen, W\u00fcnsche und Wissen zuzuordnen und zu verstehen, dass andere Menschen andere \u00dcberzeugungen und Perspektiven haben als man selbst. Die Theory of Mind wird als Grundlage f\u00fcr das Bewusstsein intelligenter Tiere angesehen. Neben dem Menschen verf\u00fcgen auch Primaten wie Orang-Utans, Gorillas und Schimpansen \u00fcber ToM, ebenso wie einige Nicht-Primaten wie Papageien und Rabenv\u00f6gel (Kr\u00e4hen). 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