Studierende der Universität Cambridge und der Hebräischen Universität Jerusalem haben ein bisher seit über 2000 Jahren bekanntes geometrisches Problem an ChatGPT gestellt, das als „Verdopplung des Quadrats“ bekannt ist. Bei dieser Aufgabe muss man einen Weg finden, die Fläche eines Quadrats zu verdoppeln, ohne zu wissen, dass die Seite des neuen Quadrats gleich der Diagonale des ursprünglichen Quadrats sein sollte.
Die Forscher wählten genau dieses Problem aus, da die Lösung nicht offensichtlich ist und abstraktes Denken erfordert. Sie vermuteten, dass es unwahrscheinlich ist, dass die korrekte Antwort in den Trainingsdaten des Modells vorhanden ist, sodass das Experiment zeigen könnte, ob die Künstliche Intelligenz in der Lage sei, selbstständig zu „denken“.
Das Ergebnis überraschte das Team: ChatGPT erklärte die Problemstellung zu dem Quadrat korrekt, jedoch als es gebeten wurde, die Fläche eines Rechtecks zu verdoppeln, erklärte die Künstliche Intelligenz, dass dies aus geometrischer Sicht unmöglich sei — was selbstverständlich nicht zutrifft. Wie der Forscher Nadav Marco anmerkt, schließt diese Antwort praktisch die Möglichkeit aus, dass ChatGPT einfach ein existierendes Ergebnis „auswendig gelernt“ hat. Das Modell scheint improvisiert zu haben auf der Grundlage früherer logischer Überlegungen und schuf dabei eine eigene Hypothese – ein Verhalten, das dem menschlichen Lernen ähnelt.
Die Autoren der Studie, Marco und Professor Andreas Stylianidis, erklären, dass ihre Entdeckung ein neues Licht auf die Fähigkeit großer Sprachmodelle wirft, auf bedingte Weise zu „denken“. Sie vermuten, dass ChatGPT innerhalb der sogenannten Zone der proximalen Entwicklung agierte – ein Konzept der Pädagogik, das den Unterschied zwischen dem beschreibt, was ein Lernender bereits weiß und dem, was er unter bestimmten Lernbedingungen beherrschen kann.
Die Forscher warnen jedoch davor, diese Ergebnisse zu stark zu vereinfachen – ChatGPT denkt nicht wie ein Mensch. Das Experiment zeigt jedoch, dass Künstliche Intelligenz Verhaltensweisen zeigen kann, die dem Lernen ähneln. Die Forscher planen, die neuen Modelle an einem breiteren Spektrum mathematischer Probleme zu testen und interaktive Systeme zu schaffen, die ChatGPT mit Geometrie-Simulatoren kombinieren, um Studierenden zu helfen, komplexe Konzepte zu erkunden und zu verstehen.
