Die aktuelle KI-Entwicklung folgt primär einem datengetriebenen Paradigma, das stark auf Deep Learning und künstliche neuronale Netze (KNN) setzt. Doch dieses Modell, das auf massiver Datenverarbeitung basiert, weist grundlegende Schwächen auf:
- Mangel an echter Kausalität – Deep-Learning-Modelle erkennen Korrelationen, verstehen jedoch keine Kausalzusammenhänge. Dies führt zu Black-Box-Entscheidungen, die nicht erklärbar sind. (Pearl, 2018)
- Begrenzte Generalisierungsfähigkeit – KI-Modelle sind auf ihre Trainingsdaten beschränkt und zeigen oft Schwächen, wenn sie mit unbekannten Daten konfrontiert werden. (Marcus, 2020)
- Hoher Energieverbrauch – Das Training großer Sprachmodelle verbraucht enorme Mengen an Energie und ist nicht nachhaltig. (Strubell et al., 2019)
- Fehlendes Bewusstsein und freier Wille – KI besitzt kein echtes Verständnis, keine Intuition und keine intrinsische Motivation. (Searle, 1980)
- Evolutionäre Sackgasse – Die aktuelle Entwicklung folgt keiner natürlichen evolutionären Dynamik, sondern optimiert lediglich bestehende Konzepte iterativ. (Hernandez-Orallo, 2017)
Diese Probleme zeigen, dass KI derzeit nicht auf dem Weg zu echter menschenähnlicher Intelligenz ist. Ein fundamentaler Paradigmenwechsel ist notwendig – und genau hier setzt IBM mit watsonx.ai und watsonx.governance an.
IBM watsonx: Ein neuer Weg für KI?
IBM verfolgt mit watsonx einen anderen Ansatz, der über das traditionelle Deep Learning hinausgeht. Zwei zentrale Aspekte sind dabei besonders relevant:
- ai – Diese Plattform ermöglicht die Kombination verschiedener KI-Technologien, darunter Foundation Models, traditionelle maschinelle Lernverfahren und wissensbasierte KI. IBM legt Wert auf hybride Modelle, die die Schwächen rein datengetriebener Systeme ausgleichen. (IBM, 2023)
- governance – Während viele Unternehmen ihre KI-Systeme unkontrolliert skalieren, setzt IBM auf eine verantwortungsvolle, transparente und erklärbare KI. Governance-Frameworks sind entscheidend, um ethische und regulatorische Anforderungen zu erfüllen und das Vertrauen in KI zu stärken. (IBM, 2023)
IBM adressiert mit watsonx einige der fundamentalen Probleme, die ich in meinen vorangestellten Thesen beschrieben habe. Doch reicht das aus?
Die Notwendigkeit eines radikalen Paradigmenwechsel
Trotz der Fortschritte, die watsonx ermöglicht, bleibt die grundsätzliche Frage bestehen: Wie muss KI wirklich weiterentwickelt werden, um die nächste Evolutionsstufe zu erreichen?
1. Von Daten zu Konzepten
KI muss lernen, mit abstrakten Konzepten zu arbeiten, anstatt sich nur auf rohe Datenmengen zu stützen. watsonx.ai bietet hier Potenzial, da es hybride Ansätze kombiniert, die über reine Statistik hinausgehen. (Lake et al., 2017)
2. Kognitive Architektur statt bloßer Mustererkennung
Echte KI muss über einfache Mustererkennung hinausgehen und eine kognitive Architektur besitzen, die analog zum menschlichen Denken funktioniert. Symbolisches Denken, logisches Schlussfolgern und Wissensintegration sind essenzielle Bestandteile. (Newell & Simon, 1972)
3. Nachhaltigkeit als Designprinzip
Ein radikaler Wandel in der KI-Entwicklung bedeutet auch, dass wir energieeffiziente Modelle schaffen müssen. watsonx könnte hierbei helfen, indem es ressourcenschonendere Modelle priorisiert und energieeffiziente Hardware nutzt. (Patterson et al., 2021)
4. Evolutionäre Ansätze nutzen
Die Natur hat über Millionen von Jahren Intelligenz entwickelt. KI sollte sich an evolutionären Prinzipien orientieren und adaptive, sich selbst optimierende Strukturen verwenden. (Holland, 1975)
Fazit
IBM watsonx geht bereits in die richtige Richtung, doch um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, braucht es einen noch radikaleren Wandel. Die Zukunft der KI muss über Deep Learning hinausgehen und sich an der Natur orientieren: Kognitive Architekturen, hybride Modelle, nachhaltige Prozesse und evolutionäre Mechanismen müssen im Zentrum der Forschung stehen.
IBM hat mit watsonx eine Plattform geschaffen, die diesen Wandel ermöglichen kann. Doch es liegt an Forschern, Entwicklern und Entscheidungsträgern, diesen Paradigmenwechsel konsequent voranzutreiben.
Denn nur so kann KI wirklich intelligent werden.
KI ist ein Thema, das uns noch lange beschäftigen und viele Diskussionen anregen wird. Wie sollte Ihrer Meinung nach die Entwicklung der KI aussehen? Welche Aspekte sind für Sie am wichtigsten?
Wenn Sie Lust haben, sich mit mir dazu auszutauschen, dann sprechen Sie mich gerne an. Am besten erreichen Sie mich per E-Mail an Joerg.Kremer@mip.de
Ich freue mich auf ein persönliches Gespräch mit Ihnen. Ihr Jörg Kremer
Head of Consulting / Delivery Manager
Wenn Sie wissen wollen, wie Ihnen unser KI-Team bei Ihrer Ki-Projekten helfen kann, dann besuchen Sie unsere Kompetenz Webseite zu Künstlicher Intelligenz
Text wurde erstellt mit Unterstützung von KI-Technologie.
Quellen:
- Pearl, J. (2018). The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Basic Books.
- Marcus, G. (2020). Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust.
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP.ACL.
- Searle, J. R. (1980). Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences.
- Hernandez-Orallo, J. (2017). The Measure of All Minds: Evaluating Natural and Artificial Intelligence. Cambridge University Press.
- (2023). WatsonX.ai & WatsonX.governance: Responsible AI for the Enterprise.
- Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. (2017). Building Machines That Learn and Think Like People. Behavioral and Brain Sciences.
- Newell, A., & Simon, H. A. (1972). Human Problem Solving. Prentice-Hall.
- Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q. V., Liang, C., & Monga, R. (2021). Carbon Emissions and Large Neural Network Training.
- Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press.
