Richard S. Sutton, einer der Mitbegründer des Reinforcement Learning und seit Jahrzehnten eine zentrale Figur der KI-Forschung, stellt in seinem YouTube-Vortrag „The Future of AI“ eine unbequeme These auf: So beeindruckend heutige KI-Systeme auch wirken – wissenschaftlich stehen wir seiner Ansicht nach noch am Anfang. Sprachmodelle seien vor allem mit menschlichen Daten gefüttert und könnten dieses Wissen geschickt wiedergeben, doch sie lernten nicht wirklich weiter und hätten keine eigenen Ziele. Der nächste große Schritt, so Sutton, werde erst kommen, wenn KI-Systeme nicht nur Texte vorhersagen, sondern wie eigenständige Agenten durch Erfahrung lernen, handeln, Rückmeldung bekommen und ihr Verhalten anpassen. Wir haben uns seinen Vortrag angeschauen, und berichten, worum es geht.…