Forscher trennen Merkfähigkeit von Logik in KI-Neuronalen Netzen

In einer bahnbrechenden Studie haben Wissenschaftler gezeigt, dass die Fähigkeit von künstlichen neuronalen Netzwerken, einfache Rechenaufgaben zu lösen, nicht in logischen Schaltkreisen, sondern in den Merkpfaden verankert ist. Durch gezielte Experimente konnten sie die beiden Komponenten – das Auswendiglernen von Fakten und das eigentliche logische Denken – voneinander trennen und ihre jeweiligen Rollen klar definieren.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Systeme, die bisher als „intelligent“ galten, ihre Rechenleistung weitgehend auf gespeicherten Daten zurückführen. Das bedeutet, dass die scheinbare Logik hinter einer Rechenaufgabe lediglich ein Produkt aus zuvor erlernten Mustern ist, nicht aus einer eigentlichen Denkstruktur. Diese Erkenntnis eröffnet neue Perspektiven für die Entwicklung von KI, die echte Problemlösungsfähigkeiten besitzen soll.