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Die Blog-Postings sind Kommentare im Sinne von § 6 Abs. 1 MStV. Der Verfasser ist Jörn Loviscach, falls jeweils nicht anders angegeben. Die Blog-Postings könnten Kraftausdrücke, potenziell verstörende Tatsachenbehauptungen und/oder Darstellungen von Stereotypen enthalten. Die Beiträge der vergangenen Wochen werden als Bestandteil der Internet-Geschichte in ihrer ursprünglichen Form gezeigt. Menschliche Autor*innen können unzutreffende Informationen über Personen, Orte oder Fakten liefern.
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2023-05-20 20:24
Wie kann man am saubersten Beispiele davon definieren, was "Verstehen" heißt? Oder im Bildungswissenschaften-Lingo: Wie kann man "Verstehen" operationalisieren? Die Informatik kommt zur Hilfe: "Verstehen" kann zum Beispiel heißen, den aktuellen Zustand eines Programms abstrakt beschreiben und das zukünftige Verhalten eines Programms vorhersagen sowie Programme kürzer als gelernt (aber trotzdem korrekt) zu schreiben. Ich muss an die "kompetenzorientierten" Aufgaben aus meinen Informatik-Klausuren denken.
Im Paper Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs gehts allerdings nur um eine minimale Robotersimulation auf einem Schachbrett. Die Tokens beschreiben die Welt (aktuelle Ausrichtung des Roboters, Hindernisse usw.) bzw. die Aktionen des Roboters (links herum drehen usw.). Die "Bedeutung" (hier: die aktuelle bzw. zukünftige Ausrichtung des Roboters) wird mit einem trainierten linearen Klassifikator dechiffriert; die Autoren begründen ansatzweise empirisch, warum die "Bedeutung" nicht im dem Klassifikator steckt.
Moral: Viel bleibt noch zu tun! Aber wer ChatGPT Programmieraufgaben gestellt hat, spürt, dass das Ding "versteht". Jetzt bräuchten wir nur eine praktikable Definition von "Verstehen". Auf die schwammigen Bildungswissenschaften würde ich da nicht hoffen.
[Nachtrag: "Verstehen" lässt sich auch mit Kausalitäts-Fragen prüfen: Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality.]
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