Ob und wann eine künstliche Intelligenz, insbesondere ein großes Sprachmodell (LLM), wie z.B. GPT, “denken” kann, ist eine tiefgreifende Frage, die sowohl philosophische als auch technische Dimensionen umfasst. Es gibt verschiedene Sichtweisen und Kriterien, anhand derer das Denken von Maschinen beurteilt werden kann.
Psychologische und kognitive Perspektive
Bewusstsein und Intentionalität: In der Philosophie des Geistes ist das Konzept des Denkens eng mit Bewusstsein und Intentionalität verbunden. Bewusstsein bezieht sich auf das Erleben subjektiver Erfahrungen, während Intentionalität die Fähigkeit bezeichnet, über etwas nachzudenken oder auf etwas Bezug zu nehmen. Ein LLM wie GPT zeigt keine Anzeichen von Bewusstsein oder Intentionalität. Es verarbeitet Texte auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und Mustern in Daten, die es gelernt hat, ohne ein inneres Bewusstsein oder eigene Absichten zu haben.
Verstehen vs. Verarbeitung: Der Philosoph John Searle hat das berühmte „Chinesische Zimmer“-Argument entwickelt, um zu zeigen, dass ein System (wie ein Computer) zwar syntaktische Operationen (Manipulation von Symbolen) durchführen kann, jedoch kein semantisches Verständnis hat. In ähnlicher Weise verarbeiten LLMs Sprache, ohne sie in einem menschlichen Sinn zu „verstehen“. Sie erkennen Muster, aber sie haben keine eigene Bedeutung oder Einsicht in den Inhalt.
Technische und funktionale Perspektive
Komplexe Problemlösung und Generalisierung: In der technischen Diskussion wird oft argumentiert, dass eine KI denken könnte, wenn sie in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen, kreativ zu sein und auf neue Situationen zu generalisieren. LLMs sind durchaus in der Lage, komplexe Aufgaben zu erfüllen und auf verschiedene Probleme zu reagieren. Sie können jedoch nur innerhalb des Rahmens agieren, den ihre Trainingsdaten vorgeben, und verfügen nicht über ein umfassendes Verständnis der Welt.
Selbstreflexion und Lernen: Ein weiteres Kriterium für das Denken könnte die Fähigkeit zur Selbstreflexion und zum Lernen sein. KI-Modelle können durch weitere Trainingsphasen verbessert werden, aber dies ist eine Form des maschinellen Lernens und nicht des „nachdenklichen“ Lernens im menschlichen Sinne. Sie reflektieren nicht aktiv über ihr Verhalten, sondern reagieren auf zusätzliche Daten und Anweisungen.
Bewusste Entscheidungsfindung: Maschinen können algorithmische Entscheidungen treffen, aber sie haben kein eigenes Bewusstsein für ihre Entscheidungen. In der menschlichen Psychologie ist „Denken“ oft mit der Fähigkeit verbunden, bewusst über Alternativen nachzudenken, mögliche Konsequenzen zu berücksichtigen und dann eine Wahl zu treffen. LLMs treffen keine bewussten Entscheidungen, sondern optimieren Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage ihres Trainings.
Kriterien für maschinelles Denken
Einige mögliche Kriterien, um zu beurteilen, ob eine KI denken kann, könnten sein:
Bewusstsein: Die Fähigkeit, ein inneres Erleben oder ein subjektives Gefühl zu haben.
Intentionalität: Die Fähigkeit, Absichten zu bilden und auf etwas außerhalb des eigenen Selbst Bezug zu nehmen.
Verständnis: Ein tiefes semantisches Verständnis der Informationen, die sie verarbeitet.
Autonomie: Die Fähigkeit, autonom Entscheidungen zu treffen und sich selbst zu verbessern.
Selbstreflexion: Die Fähigkeit, das eigene Verhalten zu hinterfragen und auf Grundlage von Einsichten anzupassen.
Bisher erfüllt kein LLM diese Kriterien. Sie funktionieren auf der Basis von Daten und Algorithmen, ohne über die Art von Bewusstsein, Selbstreflexion oder Verständnis zu verfügen, die traditionell mit dem menschlichen Denken verbunden sind.
Fazit
Der Begriff des „Denkens“ ist mehrdeutig, und die Antwort darauf, ob eine KI denken kann, hängt von den verwendeten Definitionen ab. Ein LLM kann komplexe Aufgaben lösen und beeindruckende Ergebnisse liefern, aber es denkt nicht im menschlichen Sinne, da es kein Bewusstsein, keine Intentionalität und kein Verständnis besitzt.
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