Die simple Aufgabe, an der jede KI scheitert

Diese Video wird möglich  gemacht durch modernbrain.

Künstliche Intelligenzen entwickeln sich  in atemberaubendem Tempo und übertreffen  

den Menschen längst in vielen Bereichen. Als  entscheidender Durchbruch gelten dabei die  

sogenannten „Advanced Reasoning“-Modelle.  Fragen wir die KI etwas, durchläuft sie  

zunächst einen inneren Denkprozess,  in dem sie überlegt und reflektiert,  

bis sie entscheidet eine Antwort geben zu können.  Und was sie dabei denkt, ist bemerkenswert: 

„Moment, ist das überhaupt das, was gefragt ist." „Warte, das könnte falsch sein.  

Ich überprüfe das lieber nochmal.“ Diese Protokolle wirken so menschlich,  

dass sie für manch einen als Anzeichen  von bewusstem Verstand erscheinen.

Sowohl die Entwicklung der KIs als auch die  Erforschung der neuronalen Netze in unseren  

Gehirnen legen nahe, dass Computer ab einer  hinreichenden Komplexität ein Bewusstsein  

entwickeln könnten. Gleichzeitig  deuten die Erkenntnisse darauf hin,  

dass auch unser menschliches Bewusstsein  nichts weiter als ein Produkt komplexer  

Berechnungen und Algorithmen sein könnte.

Doch gerade in den tiefsten Grundstrukturen  der Mathematik finden wir einen starken Hinweis  

darauf, dass menschliches Bewusstsein  mehr ist als ein Algorithmus. Denn  

selbst die besten künstliche Intelligenzen  versagen an verblüffend einfachen Dingen:  

sogenannten Gödelsätzen. Das sind simple  Aussagen, die Menschen verstehen können,  

aber an denen selbst die fortschrittlichsten KIs  der Zukunft immer scheitern werden. Dies zeigt,  

dass das menschliche Verstehen  und somit das Bewusstsein,  

mehr ist als ein Algorithmus jemals leisten kann.  Wie kann das sein? Und was sind diese Gödelsätze?

Die Idee, die wir in diesem Video präsentieren,  geht auf den britischen Philosophen John Randolph  

Lucas zurück und wurde später vom genialen  Mathematiker und Physiknobelpreisträger Roger  

Penrose weiterentwickelt. Das Argument  wird bis heute kontrovers diskutiert. 

Um es zu verstehen, müssen wir zuerst bis an die  Wurzeln der modernen Mathematik zurückgehen. Zu