KI News: Kurz und klar.

In diesem Tutorial wird Schritt für Schritt eine kompakte Reinforcement‑Learning‑Umgebung entwickelt, in der ein Multi‑Agenten‑System lernt, ein Gitterfeld zu durchqueren. Durch gezielte Interaktion, lokales Feedback und mehrschichtige Entscheidungsfindung entsteht ein dynamisches Lernspiel, das sowohl einfach als auch lehrreich ist.

In einer wegweisenden Veröffentlichung auf arXiv wird ein neues Konzept vorgestellt, das KI‑Ziele so gestaltet, dass sie sich problemlos an neue Informationen anpassen können. Der Autor definiert „corrigibility“ als die Eigenschaft, dass ein Ziel keine Anreize schafft, Updates zu blockieren oder die KI selbst zu deaktivieren. Diese Eigenschaft ist entscheidend, damit KIs nicht nur lernen, sondern auch Fehler korrigieren und sich an veränderte menschliche Präferenzen anpassen können.