Die KI, die uns im IQ-Test schlägt
In einer gemeinsamen Veröffentlichung der Gruppe von Prof. Luca Benini vom Institut für Integrierte Systeme (IIS) und IBM Research Zürich in "Nature Machine Intelligence" berichten die Forschenden über die Konstruktion eines neuro-vektor-symbolischen KI-Modells, das in der Lage ist, Ravens Matrizen mit einer Erfolgsquote von 88 % zu lösen.
Wer schon mal einen IQ-Test absolviert hat, ist wahrscheinlich schon mit Ravens progressiven Matrizen in Berührung gekommen. Bei diesem Test, der häufig zur Messung nonverbaler kognitiver Fähigkeiten verwendet wird, werden mehrere Bilder in einer Matrix aus Zeilen und Spalten angeordnet. Testteilnehmende werden aufgefordert, aus einer Reihe von möglichen Antworten das richtige Bild auszuwählen, um die Matrix zu vervollständigen. Der britische Psychologe John C. Raven, der diese Rätsel in den 1930er Jahren erfand, hätte sich wahrscheinlich nie vorstellen können, dass Maschinen fast ein Jahrhundert später versuchen würden, sie zu lösen. Aber genau das haben Forschende des Instituts für Integrierte Systeme (IIS) und von IBM Research jetzt vor. Erwähnenswert ist zudem, dass diese Methode auf extrem energieeffizienter Hardware implementiert werden kann.
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externe SeiteZum Artikel (Blog IBM Research)
externe SeiteA neuro-vector-symbolic architecture for solving Raven’s progressive matrices (Nature Machine Intelligence)
Institut für Integrierte Systeme (IIS)