idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
idw - Informationsdienst
Wissenschaft
Wie gelingt es Menschen, sich auf völlig neue Situationen einzustellen und warum tun sich Maschinen damit oft so schwer? Diese zentrale Frage untersuchen Forschende aus Kognitionswissenschaft und Künstlicher Intelligenz (KI) in einem gemeinsamen Fachbeitrag, der in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence erscheint. An der Publikation beteiligt sind auch Professorin Dr. Barbara Hammer und Professor Dr. Benjamin Paaßen von der Universität Bielefeld.
„Wenn wir KI-Systeme in den Alltag integrieren wollen, sei es in der Medizin, im Verkehr oder bei der Entscheidungsfindung, müssen wir verstehen, wie diese Systeme mit dem Unbekannten umgehen“, sagt Barbara Hammer, Leiterin der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der Universität Bielefeld. „Unsere Studie zeigt, dass Maschinen anders verallgemeinern als Menschen und das ist entscheidend für den Erfolg künftiger Mensch-KI-Zusammenarbeit.“
Unterschiede zwischen Mensch und Maschine
Der Fachbegriff „Generalisierung“ beschreibt die Fähigkeit, aus bekannten Informationen sinnvolle Schlüsse auf unbekannte Situationen zu ziehen, also Wissen flexibel auf neue Probleme anzuwenden. In der Kognitionswissenschaft meint das oft konzeptuelles Denken und Abstraktion. In der KI-Forschung ist Generalisierung dagegen ein Sammelbegriff für ganz unterschiedliche Prozesse: vom maschinellen Lernen außerhalb bekannter Datenbereiche („Out-of-Domain-Generalization“) über regelbasiertes Erschließen in symbolischen Systemen bis hin zur sogenannten neurosymbolischen KI, die Logik und neuronale Netze kombiniert.
„Die größte Herausforderung ist, dass ‚Generalisierung‘ für Mensch und KI-Systeme völlig unterschiedliche Dinge bedeutet“, erklärt Benjamin Paaßen, in Bielefeld Juniorprofessor für Wissensrepräsentation und Maschinelles Lernen. „Deshalb war es uns wichtig, eine gemeinsame Landkarte zu entwickeln. Entlang der drei Dimensionen: Was verstehen wir unter Generalisierung? Wie wird sie erreicht? Und wie lässt sie sich bewerten?“
Bedeutung für die Zukunft der KI
Die Veröffentlichung ist das Ergebnis einer interdisziplinären Zusammenarbeit von mehr als 20 Expert*innen aus international führenden Forschungseinrichtungen, unter anderem der Universitäten Bielefeld, Bamberg, Amsterdam und London. Ausgangspunkt war ein gemeinsamer Workshop am Leibniz-Zentrum für Informatik auf Schloss Dagstuhl, der von Barbara Hammer mitorganisiert wurde.
Das Projekt zeigt auch, wie wichtig der Brückenschlag zwischen Kognitionswissenschaft und KI-Forschung ist. Denn nur durch ein vertieftes Verständnis der Unterschiede und Gemeinsamkeiten können KI-Systeme künftig so gestaltet werden, dass sie menschliche Werte und Entscheidungslogiken besser nachvollziehen und unterstützen.
Die Forschung entstand im Rahmen des Verbundprojekts SAIL – Sustainable Life-Cycle of Intelligent Socio-Technical Systems. SAIL untersucht, wie sich KI über ihren gesamten Lebenszyklus nachhaltig, transparent und menschenorientiert gestalten lässt. Gefördert wird das Projekt vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Professorin Dr. Barbara Hammer, Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Telefon 0521 106-12121 (Sekretariat)
E-Mail: bhammer@techfak.uni-bielefeld.de
Filip Ilievski, Barbara Hammer, Frank van Harmelen, Benjamin Paassen, Sascha Saralajew, Ute Schmid, Michael Biehl, Marianna Bolognesi, Xin Luna Dong, Kiril Gashteovski, Pascal Hitzler, Giusep-pe Marra, Pasquale Minervini, Martin Mundt, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, Alessandro Oltramari, Gabriella Pasi, Zeynep G. Saribatur, Luciano Serafini, John Shawe-Taylor, Vered Shwartz, Gabriella Skitalinskaya, Clemens Stachl, Gido M. van de Ven, Thomas Villmann: Aligning Generalisation Between Humans and Machines. In: Nature Machine Intelligence. DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-025-01109-4. Veröffentlicht am 15.09.2025.
https://www.sail.nrw/ Das Verbundprojekt SAIL
https://hammer-lab.techfak.uni-bielefeld.de/ Die Machine Learning Group an der Universität Bielefeld
Die Professor*innen Dr. Benjamin Paaßen und Dr. Barbara Hammer von der Universität Bielefeld sind a ...
Quelle: TRR 318 und Sarah Jonek
Copyright: TRR 318 und Universität Bielefeld
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Studierende, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, jedermann
Elektrotechnik, Gesellschaft, Informationstechnik, Kulturwissenschaften, Psychologie
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.
Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).
Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.
Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).
Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).
