Forschende aus der Kognitionswissenschaft und Künstlicher Intelligenz (KI) stehen im Fokus einer aktuellen Studie, die relevante Erkenntnisse darüber liefert, wie Menschen sich auf neue Situationen einstellen. Diese Erkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung, da Maschinen oft Schwierigkeiten haben, auf unbekannte Situationen zu reagieren. Die Ergebnisse wurden in der renommierten Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht und präsentieren die interdisziplinäre Zusammenarbeit von über 20 Experten, darunter Dr. Barbara Hammer und Dr. Benjamin Paaßen von der Universität Bielefeld.
Dr. Barbara Hammer betont, dass es unerlässlich ist, zu verstehen, wie KI-Systeme mit Unbekanntem umgehen. Dies ist besonders relevant für Anwendungen in Bereichen wie Medizin, Verkehr und Entscheidungsfindung. Die Studie zeigt, dass Maschinen intrinsisch anders verallgemeinern als Menschen, was für die Mensch-KI-Zusammenarbeit von großer Bedeutung ist. Der Begriff „Generalisierung“ spielt hierbei eine zentrale Rolle, da er die Fähigkeit beschreibt, aus bekannten Informationen auf unbekannte Situationen zu schließen.
Kognitionswissenschaft: Ein interdisziplinäres Feld
Die Kognitionswissenschaft ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Informationsverarbeitung in Wahrnehmungs-, Denk- und Entscheidungsprozessen beschäftigt. Sie untersucht Kognition nicht nur bei Menschen, sondern auch bei Tieren und Maschinen. Wichtige Disziplinen, die zur Kognitionswissenschaft beitragen, sind Psychologie, Neurowissenschaft, Informatik, Linguistik, Philosophie, Anthropologie und Soziologie. Die Entwicklung dieses Feldes wird oft mit der sogenannten „kognitiven Wende“ in Verbindung gebracht, die sich zwischen den 1940er und 1970er Jahren abspielte und als Reaktion auf den Behaviorismus gilt.
Die vorliegende Studie entwickelt eine gemeinsame Landkarte zur Generalisierung, die entlang dreier Dimensionen — Verständnis, Erreichung und Bewertung — arbeitet. Benjamin Paaßen erläutert, dass die Bedeutung von Generalisierung für Menschen und KI grundlegend unterschiedlich ist. Die Forschung hat das Ziel, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie menschliche Werte und Entscheidungslogiken besser nachvollziehen und unterstützen können.
Nachhaltigkeit und gesellschaftliche Verantwortung
Das Projekt, das im Rahmen des Verbundprojekts SAIL – Sustainable Life-Cycle of Intelligent Socio-Technical Systems durchgeführt wird, zielt darauf ab, Künstliche Intelligenz nachhaltig, transparent und menschenorientiert zu gestalten. Es wird vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert. Diese interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Kognitionswissenschaftlern und KI-Forschern ist entscheidend, um den technologischen Fortschritt in Einklang mit gesellschaftlichen Werten zu bringen.
Für die Entwicklung dieser technischen Systeme ist es ebenso wichtig, die Herausforderungen der Fehlinformationen in digitalen Umgebungen zu adressieren. Der Kampf gegen irreführende Informationen, insbesondere im Kontext von Gesundheitsinformationen, ist ein weiteres bedeutendes Thema, das Experten aus verschiedenen Disziplinen zusammenbringt. Die Schaffung von Bewusstsein für diese Problematik ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-Anwendungen zu stärken.
Die Originalveröffentlichung mit dem Titel „Aligning Generalisation Between Humans and Machines“ wurde am 15.09.2025 in Nature Machine Intelligence veröffentlicht. Diese Studie ist nicht nur ein weiteres Kapitel in der Kognitionsforschung, sondern beleuchtet auch die dringend notwendige Interaktion zwischen Menschen und Maschinen in einer zunehmend technologisierten Welt.
