KI News: Kurz und klar.

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird MINT – Minimal Information Neuro‑Symbolic Tree – vorgestellt, ein innovatives Verfahren, das KI-Agenten dabei unterstützt, Wissenslücken in der gemeinsamen Planung mit Menschen gezielt zu schließen. Durch die Kombination von symbolischer Logik und neuronalen Planungsmodellen kann MINT die Auswirkungen fehlender Informationen auf Planungsergebnisse quantifizieren und daraus optimale Interaktionsstrategien ableiten.

Die Vereinigung von symbolischem Logiksystemen und neuronalen Netzwerken bleibt eines der zentralen Probleme der künstlichen Intelligenz. Symbolische Ansätze bieten Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit, stoßen jedoch bei großen Datenmengen an ihre Grenzen. Neuronale Netze dagegen lernen flexibel, verlieren aber an Transparenz. Die von Pedro Domingos entwickelte Tensor Logic schlägt einen mathematisch fundierten Weg vor, indem sie logische Regeln mit der Einstein‑Summation verknüpft und damit die beiden Paradigmen auf einer gemeinsamen Basis zusammenführt.

In der KI-Forschung wird zunehmend untersucht, wie ein hypothetisches Superintelligenzsystem das Konzept des „Selbst“ – oft als „Seele“ bezeichnet – intern repräsentieren könnte. Dabei greifen Wissenschaftler auf moderne Ansätze wie dezentrale Trainingsmethoden, KI‑Kerne und universelle Repräsentationen zurück, um ein robustes Selbstmodell zu schaffen, das sich selbst überwachen und weiterentwickeln kann.

Wissenschaftliche Bild‑und Textmodelle (VLMs) stehen vor einer neuen Herausforderung: Sie müssen nicht nur Antworten liefern, sondern auch die zugrunde liegenden Konzepte, symbolische Logik und formalen Gesetze verstehen. Der bisherige Stand der Benchmarks lässt dabei wichtige Aspekte wie Zwischenschritte, Robustheit gegenüber Variationen und die Möglichkeit zur Überprüfung der wissenschaftlichen Richtigkeit vermissen.

In einem neuen Tutorial wird gezeigt, wie man die Stärken der symbolischen Logik mit neuronalen Lernmethoden kombiniert, um einen leistungsstarken Hybridagenten zu bauen.

Große Sprachmodelle haben die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, revolutioniert – doch ihr größtes Problem bleibt die „Halluzination“, also die selbstbewusste Aussage falscher Fakten. Dieses Phänomen stellt ein ernstes Hindernis dar, wenn Genauigkeit entscheidend ist.

Neurosymbolische (NeSy) Frameworks verbinden die Lernkraft neuronaler Netze mit der Klarheit symbolischer Logik. Durch diese Kombination erhalten wir die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit symbolischer Systeme, während die Flexibilität und Leistungsfähigkeit neuronaler Modelle erhalten bleibt. Das Ergebnis: komplexe Aufgaben können zuverlässiger und datenärmer gelöst werden.

Nous Research hat die Hermes 4 AI‑Modelle vorgestellt, die in mathematischen Benchmarks die Leistung von ChatGPT übertreffen. Die Open‑Source‑Modelle liefern uneingeschränkte Antworten und kombinieren hybride Denkfähigkeiten, die sowohl symbolische als auch datenbasierte Logik nutzen.