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Was haben die math­e­ma­tis­chen Erken­nt­nisse eines pol­nis­chen Logik­ers aus dem 20. Jahrhun­dert mit Chat­G­PT und autonomen Robot­ern zu tun? Mehr als man denkt: Alfred Tarskis Arbeit­en zu den Gren­zen der Seman­tik wer­fen ein neues Licht auf die fun­da­men­tal­en Beschränkun­gen mod­ern­er KI-Sys­teme – und erk­lären, warum kün­stliche Intel­li­genz niemals ihre eigene Wahrheit voll­ständig erfassen kann.


Alfred Tarskis weg­weisende Forschung zu den Gren­zen der Seman­tik in for­malen Sys­te­men erweist sich als über­raschend rel­e­vant für die Entwick­lung mod­ern­er kün­stlich­er Intel­li­genz. Seine zen­trale Erken­nt­nis, dass for­male Sprachen oder Sys­teme ihre eigene Wahrheit und Bedeu­tung nicht voll­ständig aus sich selb­st her­aus definieren kön­nen, wirft fun­da­men­tale Fra­gen für gen­er­a­tive und agen­ten­basierte KI-Architek­turen auf.

Die seman­tis­chen Gren­zen gen­er­a­tiv­er KI

Gen­er­a­tive KI-Mod­elle wie große Sprach­mod­elle operieren in ein­er bemerkenswerten Para­dox­ie: Sie kön­nen kohärente und oft kor­rek­te Texte erzeu­gen, stoßen jedoch an ihre Gren­zen, wenn Bedeu­tun­gen außer­halb der im Train­ing erfassten Muster liegen oder echte Selb­stre­f­erenz gefragt ist. Diese seman­tis­che Unvoll­ständigkeit spiegelt direkt Tarskis Erken­nt­nisse wider – die voll­ständi­ge Seman­tik ihrer eige­nen Sprache bleibt intern unab­bild­bar.

Die Tat­sache, dass die völ­lig kor­rek­te Ver­wen­dung ein­fach­er Umgangssprache zu eine…

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