Wie wirken sich kognitive Vorurteile auf künstliche Intelligenz aus?

Das Studium der grundlegendsten Ebene der menschlichen Kognition wird als grundlegende kognitive Verarbeitung bezeichnet, auch bekannt als Kognitionswissenschaft. Psychologie, Neurologie und kognitive Neurowissenschaften sind die Hauptforschungsbereiche der Kognitionswissenschaft, und viele ihrer Entdeckungen finden wichtige Anwendungen in der künstlichen Intelligenz, also der Disziplin des maschinellen Lernens.

Interessanterweise unterstützt die Forschung in der Neurophysiologie und mikroskopischen Kartierung die Idee, dass komplexe mentale Vorgänge auf Systemebene erklärt werden können. KI-Systeme funktionieren auf viele Arten, wie vereinfachte Versionen unseres Gehirns.

Künstliche Intelligenz wird von Tag zu Tag intelligenter. Wenn die KI ein ähnliches Intelligenzniveau wie der Mensch erreicht, unterliegt sie denselben Einschränkungen wie der Mensch. Die Interpretation und Bildung menschlicher Kognition durch den Menschen erschwert die Berechnung künstlicher Intelligenzsysteme beim maschinellen Lernen. Prinzipien aus der Intuition und der Gehirnforschung legen nahe, dass Menschen bestimmte Interpretationspräferenzen haben, bevor sie Fakten zum Ausdruck bringen. Wenn wir uns jedoch zu sehr auf KI verlassen, besteht die Gefahr, dass wir die Bedeutung menschlichen Verhaltens unterschätzen. Darüber hinaus verstehen wir trotz unzähliger Verbesserungen der KI-Systeme immer noch nicht vollständig, wie Menschen in diesen Bereichen ähnliche, aber schwierigere Aufgaben bewältigen. Auch wenn wir versuchen zu definieren, was „Person“ ist, verschwimmt die Unterscheidung zunehmend.

Die Verfügbarkeitsheuristik besagt, dass Menschen sich im Allgemeinen mehr auf Daten verlassen, die ihre aktuellen Gedanken bestätigen, was eine erhebliche kognitive Verzerrung darstellt, wenn es um KI-Entscheidungen geht. Wenn wir mit widersprüchlichen oder mehrdeutigen Daten konfrontiert werden, neigen wir dazu, uns auf die relevanteste oder logischste Interpretation der gegebenen Beweise zu konzentrieren. Diese Strategie mag in einigen Fällen funktionieren, in vielen Fällen kann sie jedoch zu einem Teufelskreis des Scheiterns führen, der nicht durchbrochen werden kann. Speicherlecks treten auf, wenn ein Algorithmus bei der Entscheidungsfindung stark auf Heuristiken angewiesen ist und sich letztendlich auf irrelevante oder veraltete Informationen verlässt. Dies ist ein typisches Beispiel.

Menschen nutzen bei der Entscheidungsfindung lieber Heuristiken, was leicht zu beobachten ist, aber diese Vorurteile erfolgen automatisch und unbewusst, was es schwierig macht, sie zu identifizieren. Es gibt gute Gründe zu der Annahme, dass Menschen seit den Tagen der Jäger- und Sammlerkulturen Vorurteile in ihrem täglichen Leben ausnutzen. Viele der Fähigkeiten, die der Mensch heute besitzt, etwa Sprache und Mathematik, wurden mit Hilfe verschiedener Lernstrategien, etwa des Spiegelns, erworben. Das Erlernen von Informationen ist nicht schwierig und unser Gehirn kann sie schnell entschlüsseln.

Es ist falsch zu behaupten, dass Voreingenommenheit bei der menschlichen Entscheidungsfindung immer noch eine untergeordnete Rolle spielt. Obwohl ständig verbesserte Filtermethoden entwickelt werden, gibt es derzeit keine einheitliche Lösung für den Fortschritt der KI. Wir wissen, dass sowohl künstliche Intelligenz als auch der menschliche Geist fehlbar sind. Das bedeutet, dass kein künstliches Intelligenzsystem einen Menschen in irgendeiner Berechnung vollständig ersetzen kann, egal wie fortgeschritten neuronale Netze bei der Vorhersage ihres nächsten Schritts sind.

Da kognitive Vorurteile tief in der menschlichen Natur verankert sind und wahrscheinlich nicht verschwinden, müssen KI-Systeme sie berücksichtigen. Ein perfektes künstliches Intelligenzsystem kann nicht hergestellt werden. Die derzeit verwendeten Methoden können nur erweitert, optimiert und verbessert werden, während anderen Teilen des Systems eine menschenähnliche Qualität verliehen wird. Je besser Sie kognitive Vorurteile verstehen, desto effektiver können Sie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen.

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