Text-generierende künstliche Intelligenzen, die auf großen Sprachmodellen basieren, können oft gute Texte generieren. Allerdings besteht bei ihnen das Risiko von Halluzinationen, bei denen sie sich Informationen ausdenken und diese als Fakten präsentieren.

Eine von Forschern von Google Deepmind, der Universität von Wisconsin-Madison und der Universität von Lyon entwickelte, neuartige KI namens Funsearch soll genau dieses Problem angehen.

Funsearch, was für Suchvorgänge im Funktionsraum steht, kombiniert Googles großes Sprachmodell Palm 2 mit einem sogenannten Gutachter. Dieser Gutachter hat die Aufgabe, die Genauigkeit und Korrektheit der Ergebnisse und Suchen der KI zu überprüfen. Funsearch soll bereits eine bedeutende wissenschaftliche Entdeckung gemacht haben.

Die Fähigkeiten von Funsearch wurden von den Forschern demonstriert, indem sie das Modell dazu verwendeten, eine neue Lösung für das Cap-Set-Puzzle zu finden. Das jahrzehntealte mathematische Rätsel dreht sich um die Frage, wie viele Punkte man auf einer Fläche anordnen kann, während man Linien zwischen ihnen zieht, ohne dass jemals drei Punkte eine gerade Linie bilden.

Wie The Next Web berichtet, gelang es Funsearch, neue Konstruktionen für große Cap-Sets zu entdecken, die die menschlichen Lösungsansätze deutlich übertrafen. Obwohl das Rätsel an sich noch nicht vollständig gelöst ist, brachte die KI es einen bedeutenden Schritt voran.

Die Forscher heben in ihrem Paper hervor, dass das nach ihrem besten Wissen die erste wissenschaftliche Entdeckung darstellt, die mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) erzielt wurde.

Ein Unterschied der Funsearch-KI zu herkömmlichen großen Sprachmodellen besteht darin, dass sie nicht nur Lösungen liefert, sondern auch den Weg aufzeigt, wie sie zu diesen Lösungen gelangt ist.

Forscher sind der Ansicht, dass die Kombination aus dem Einsatz eines Gutachters und der Transparenz im Lösungsweg ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung ist. Durch diese Eigenschaften ist Funsearch nicht nur in der Lage, Lösungen zu finden, sondern könnte auch dazu beitragen, weitere wissenschaftliche Entdeckungen zu machen.