AI és emberek: erős együtt vagy veszélyesen különböző?

AI és emberek: erős együtt vagy veszélyesen különböző?

A kognitív tudomány és a mesterséges intelligencia (AI) kutatói állnak egy jelenlegi tanulmány középpontjában, amely releváns betekintést nyújt az emberek új helyzetekhez való alkalmazkodásába. Ezek a felismerések kulcsfontosságúak, mivel a gépek gyakran nehezen tudnak reagálni ismeretlen helyzetekre. Az eredményeket a neves folyóiratban tették közzé Nature Machine Intelligence több mint 20 szakértő, köztük Dr. Barbara Hammer és Dr. Benjamin Paaßen interdiszciplináris együttműködését teszi közzé és mutatja be a Bielefeld Egyetem.

Dr. Barbara Hammer hangsúlyozza, hogy elengedhetetlen annak megértése, hogy az AI-rendszerek hogyan kezelik az ismeretlent. Ez különösen fontos az olyan területeken végzett alkalmazásoknál, mint az orvostudomány, a közlekedés és a döntéshozatal. A tanulmány azt mutatja, hogy a gépek alapvetően másképpen általánosítanak, mint az emberek, ami nagyon fontos az ember és a mesterséges intelligencia együttműködése szempontjából. Az „általánosítás” kifejezés itt központi szerepet játszik, mivel azt a képességet írja le, hogy az ismert információkból ismeretlen helyzetekre következtetéseket vonhatunk le.

Kognitív tudomány: interdiszciplináris terület

A kognitív tudomány egy interdiszciplináris tudomány, amely az észlelési, gondolkodási és döntéshozatali folyamatok információfeldolgozásával foglalkozik. Nemcsak embereken, hanem állatokon és gépeken is tanulmányozza a megismerést. A kognitív tudományhoz hozzájáruló fontos tudományágak közé tartozik a pszichológia, az idegtudomány, a számítástechnika, a nyelvészet, a filozófia, az antropológia és a szociológia. Ennek a területnek a fejlődését gyakran hozzák összefüggésbe az úgynevezett „kognitív fordulattal”, amely az 1940-es és 1970-es évek között zajlott, és a behaviorizmusra adott reakciónak tekintik.

Ez a tanulmány egy közös általánosítási térképet dolgoz ki, amely három dimenzió – megértés, teljesítmény és értékelés – mentén működik. Benjamin Paaßen kifejti, hogy az általánosítás jelentése alapvetően különbözik az emberek és a mesterséges intelligencia esetében. A kutatás célja az AI-rendszerek megtervezése, hogy azok jobban megértsék és támogassák az emberi értékeket és a döntéshozatali logikát.

Fenntarthatóság és társadalmi felelősségvállalás

A SAIL - Sustainable Life-Cycle of Intelligent Socio-Technical Systems közös projekt részeként megvalósuló projekt célja a mesterséges intelligencia fenntarthatóvá, átláthatóvá és emberközpontúvá tétele. Észak-Rajna-Vesztfália Kulturális és Tudományos Minisztériuma finanszírozza. A kognitív tudósok és a mesterséges intelligencia kutatói közötti interdiszciplináris együttműködés döntő fontosságú a technológiai fejlődés és a társadalmi értékek összehangolásához.

E műszaki rendszerek fejlesztése szempontjából ugyanilyen fontos a digitális környezetben megjelenő félretájékoztatás kihívásainak kezelése. A félrevezető információk elleni küzdelem, különösen az egészségügyi információk kontextusában, egy másik jelentős kérdés, amely összehozza a különböző tudományágak szakértőit. Ennek a kérdésnek a tudatosítása döntő fontosságú az AI-alkalmazások iránti közbizalom növelésében.

Az eredeti kiadvány „Aligning Generalization Between Humans and Machines” címmel 2025. szeptember 15-én jelent meg. Nature Machine Intelligence közzétett. Ez a tanulmány nemcsak a kognitív kutatások egy újabb fejezete, hanem rávilágít az emberek és a gépek közötti sürgős interakcióra is az egyre inkább technológiai világban.