Ein speziell trainiertes neuronales Netzwerk übertrifft Menschen beim logischen Generalisieren – ein Schritt Richtung Künstliche allgemeine Intelligenz?
Neue Forschungsergebnisse könnten eine andauernde Debatte beenden. Denn es scheint Forschern mit einer Reihe von Experimenten gelungen zu sein, mit ihrer Methode "Meta-Lernen für Kompositionalität" ein künstliches neuronales Netzwerk anzuleiten, um bei Tests zur systematischen Generalisierung besser abzuschneiden als Menschen.
Das System MLC erhält beispielsweise ein neues Wort und wird gebeten, aus dem Wort "springen" neue Wortkombinationen zu bilden, wie etwa "zweimal springen" oder "zweimal rechts herumspringen". Anschließend soll MLC mit anderen Wörtern ähnliche Kompositionen bilden können.
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