Abduktives Denken

Was ist abduktives Denken?

Abduktives Denken ist eine Form der logischen Schlussfolgerung, die mit einer Beobachtung beginnt und nach der einfachsten oder wahrscheinlichsten Erklärung sucht. Im Gegensatz zum deduktiven Denken (das von allgemeinen Regeln zu spezifischen Schlussfolgerungen führt) oder induktiven Denken (das von spezifischen Beobachtungen verallgemeinert), beinhaltet abduktives Denken die Bildung von Hypothesen, um zu erklären, was wir beobachten.

Die drei Arten des Denkens

Typ	Richtung	Beispiel
Deduktiv	Allgemein → Spezifisch	Alle Menschen sind sterblich. Sokrates ist ein Mensch. Daher ist Sokrates sterblich.
Induktiv	Spezifisch → Allgemein	Jeder Schwan, den ich gesehen habe, ist weiß. Daher sind alle Schwäne weiß.
Abduktiv	Beobachtung → Hypothese	Der Rasen ist nass. Die beste Erklärung ist, dass es letzte Nacht geregnet hat.

Warum abduktives Denken für KI wichtig ist

Laut Stanford-Professorin Yejin Choi sind aktuelle KI-Modelle grundlegend eingeschränkt, weil sie hauptsächlich induktives und deduktives Denken ausführen, was sie als “Wiederaufbereitung derselben Informationen, die man bereits hatte” charakterisiert.

Abduktives Denken hingegen ist:

• Kreativ - Es beinhaltet die Bildung neuer Hypothesen, nicht nur die Anwendung bestehender Regeln
• Was Wissenschaftler tun - Wissenschaftliche Entdeckung erfordert das Aufstellen von Hypothesen für unerklärte Phänomene
• Was Detektive tun - Sherlock Holmes’ berühmte “Deduktionen” sind tatsächlich Abduktionen

Das Sherlock Holmes Missverständnis

Arthur Conan Doyle lässt Holmes bekanntlich “Elementar, mein lieber Watson” verkünden, nachdem er brillante “Deduktionen” gemacht hat. Aber Yejin Choi weist darauf hin, dass dies eine Fehlbezeichnung ist:

“When you look at detectives like Sherlock Holmes, the author incorrectly thinks the detective is doing deductive reasoning. But no, it’s abductive reasoning because you have to jump to the conclusion with a bit of a leap of faith.”

“Wenn man sich Detektive wie Sherlock Holmes ansieht, denkt der Autor fälschlicherweise, dass der Detektiv deduktives Denken anwendet. Aber nein, es ist abduktives Denken, weil man mit einem Vertrauensvorschuss zur Schlussfolgerung springen muss.”

Holmes beobachtet Beweise (Schlamm an Schuhen, Schwielen an Händen) und deduziert die wahrscheinlichste Erklärung. Echte Deduktion würde Gewissheit erfordern; Abduktion akzeptiert Unsicherheit und Wahrscheinlichkeit.

Auswirkungen auf die KI-Entwicklung

Die Einschränkung, die Choi identifiziert, ist tiefgreifend: Aktuelle KI-Systeme sind exzellent darin, innerhalb “der Nachbarschaft von Internetdaten” zu interpolieren, haben aber Schwierigkeiten, wirklich neues Wissen zu entdecken.

“There are truths about how to cure cancer that are not on the internet. The current way of doing curation of data isn’t going to really teach the model how to come up with personalized drugs that could prevent or cure cancer.”

“Es gibt Wahrheiten darüber, wie man Krebs heilen kann, die nicht im Internet stehen. Die derzeitige Art der Datenkuratierung wird dem Modell nicht wirklich beibringen, wie man personalisierte Medikamente entwickelt, die Krebs verhindern oder heilen könnten.”

Damit KI echte wissenschaftliche Durchbrüche erzielen kann, muss sie möglicherweise robuste abduktive Denkfähigkeiten entwickeln - die Fähigkeit, Erklärungen für Beobachtungen zu hypothetisieren, die nicht in bestehende Muster passen.

Historischer Kontext

Der Begriff “Abduktion” in diesem Sinne wurde vom amerikanischen Philosophen Charles Sanders Peirce (1839-1914) geprägt, der ihn von den bekannteren Formen der Deduktion und Induktion unterschied. Peirce betrachtete Abduktion als wesentlich für wissenschaftliche Forschung und kreatives Problemlösen.

Weiterführende Lektüre

• Yejin Choi - Stanford-Professorin, die Denken in KI erforscht
• Reinforcement Learning - Ein weiterer Ansatz zur Modellverbesserung, den Choi kritisiert