Während der AI Week in Mailand lenkte Professor Waldo Lockwin die Aufmerksamkeit auf ein oft übersehenes, aber revolutionäres Konzept für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz: sterben Möglichkeitstheorie.
Eine Alternative zum traditionellen probabilistischen Ansatz, die in der Lage ist, die Unsicherheit auf eine Weise zu modellieren, die dem menschlichen Denken näher kommt.
In einer Welt, die von Algorithmen dominiert wird, die auf Daten, Frequenzen und Statistik basieren, schlägt die Possibility Theory eine Logik vor, die auf Mengen, Worten und Mehrdeutigkeit basiert. Ein Paradigma, das sich als grundlegend für zukünftige Ai erweisen könnte, die wirklich die natürliche Sprache, den Kontext und die Nuancen der Realität verstehen wollen.
War ist die mögliche Theorie der Möglichkeit?
Sterben Möglichkeitstheorie (Möglichkeitstheorie) entstand als Erweiterung der Fuzzy-Logik und bietet ein mathematisches Werkzeug, um die Unsicherheit nicht in Bezug auf Häufigkeit, wie es die Wahrscheinlichkeit tut, sondern in Bezug auf die Kompatibilität mit den verfügbaren Informationen zu behandeln.
Einfach ausgedrückt: Die Wahrscheinlichkeit beantwortet die Frage: „Wie oft tritt X auf?“
Die Möglichkeit beantwortet die Frage: „Wie plausibel ist X in diesem Kontext?“
Diese Unterscheidung ist entscheidend für den Aufbau von Ai-Systemen, die auf vagen Worten, menschlichen Intuitionen oder Szenarien basieren, in denen die Daten unvollständig, unsicher oder subjektiv sind.
Ein reales Beispiel: Onkologie und künstliche Intelligenz
In seinem Vortrag auf der AI Week berichtete Lockwin, dass er die Possibility Theory verwendet hat, um ein Modell für personalisierte Strahlentherapie bei Tumoren zu entwickeln. Das Ziel war es, die minimale Menge an Strahlung zu verabreichen, die in der Lage ist, eine Tumormasse zu töten, basierend auf qualitativen Beschreibungen von Ärzten wie „minimale Dosis“ oder „maximaler Effekt“.
Diese Ausdrücke lassen sich nicht direkt in Zahlen oder Prozentsätze übersetzen. Aber sie können durch Fuzzy-Mengen und possibilistische Modelle dargestellt werden, die die vielfältigen Interpretationen und die Subjektivität der Sprache berücksichtigen.
Das Ergebnis? Ein flexibleres, menschlicheres und anpassungsfähigeres System im Vergleich zu einem starren Modell, das ausschließlich auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basiert.
Warum ist es relevant für die AI von heute (und morgen)
In der aktuellen Landschaft, die von Maschinelles Lernen und tiefen neuronalen Netzen dominiert wird, entsteht eine Debatte darüber, wie man die künstliche Intelligenz interpretierbarer, zuverlässiger und semantischer gestalten kann.
Hier kommt die Possibility Theory ins Spiel:
- 🔹 Natürliche Sprache: Moderne AI, wie große Sprachmodelle (LLM), stoßen oft auf verschwommene und mehrdeutige Konzepte. Possibilistische Modelle können einen kohärenteren Rahmen bieten, um Begriffe wie „sehr“, „fast“, „vielleicht“, „ziemlich“ zu behandeln.
- 🔹 Entscheidungsfindung: In Kontexten wie Finanzen, Medizin oder autonomem Fahren, wo Entscheidungen auf widersprüchlichen Signalen oder unvollständigen Informationen basieren, kann der possibilistische Ansatz robuster sein als die klassische Wahrscheinlichkeit. Ein Beispiel ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin.
- 🔹 Ethik und Verantwortung: Eine AI, die erklärt, „warum sie diese Entscheidung getroffen hat“ in Bezug auf Möglichkeiten und Alternativen, ist potenziell transparenter und akzeptabler in den Augen des Menschen, wie im zukünftigen Rolle der AI im Recht diskutiert.
Möglichkeit vs Wahrscheinlichkeit: zwei Welten im Vergleich
| Aspekt | Wahrscheinlichkeit | Möglichkeit |
|---|---|---|
| Basierend auf | Frequenzen, historische Daten | Kohärenz mit aktuellem Wissen |
| Kunst dort Logik | Statistisch | Fuzzy-Logik / unscharfe Mengen |
| Typische Anwendungen | Prognosen, Risikomanagement | Interpretation, menschliche Entscheidungen |
| Umgang mit Unsicherheit | Quantitativ | Qualitativ und beschreibend |
Es handelt sich nicht um einen Ersatz, sondern um eine Ergänzung: Möglichkeit und Wahrscheinlichkeit können koexistieren, um vollständigere AI zu schaffen, die in der Lage ist, die reale Welt in ihrer Komplexität zu bewältigen, wie in dieser Studie hervorgehoben wird.
Möglichkeitstheorie
Im großen Diskurs über künstliche Intelligenz stellt die Possibility Theory einen alternativen und komplementären Weg zur Wahrscheinlichkeit dar. Sie ist weniger bekannt, weniger genutzt, aber potenziell näher an der Art und Weise, wie Menschen denken.
Wie auf der AI Week 2025 gezeigt, ist diese Theorie nicht nur Philosophie: Sie hat konkrete Anwendungen, funktioniert und kann in den sensibelsten Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder der kritischen Automatisierung einen Unterschied machen.
In einer Zeit, in der wir von der AI nicht nur Berechnungen, sondern auch Verständnis verlangen, ist es vielleicht an der Zeit, der Möglichkeit eine Chance zu geben.
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