Ein Beispiel: Sudoku. KI-Modelle haben tatsächlich große Probleme damit, bei den Logikrätseln die korrekte Lösung zu finden. Ein Forscher der University of Colorado hat mit seinem Team nach Schwachstellen gesucht. Für ihre Studie erstellten die IT-Wissenschaftler 2.300 unterschiedlich schwere Sudokus in einem Raster von sechs mal sechs Feldern.
Verschiedene KI-Modelle sollten die Rätsel lösen. Dabei scheiterten einige KI-Modelle so gut wie immer, ein Modell von OpenAI hatte immerhin eine Erfolgsquote von 65 Prozent. Wurde die richtige Lösung gefunden, konnten die KI-Modelle nur selten den Weg dahin richtig begründen.
Die Forschenden erklären die Sudoku-Schwäche damit, dass Künstliche Intelligenz nicht logisch denkt, sondern Lösungen über Wahrscheinlichkeiten ermittelt. Und sie sagen: Trotz ihrer beeindruckenden Leistungen in anderen Bereichen sollte man sich nicht blind auf KI verlassen.