Die Bittere Lektion: Die Rolle der Ingenieure in der KI-Entwicklung

Vielleicht wird AGI alles übernehmen, aber wir sind offensichtlich noch nicht dort und werden es wahrscheinlich auch nicht so bald sein. In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens gibt es eine wichtige Erkenntnis, die als “Bittere Lektion” bekannt ist. Diese Lektion, formuliert von Richard Sutton, einem renommierten kanadischen Informatiker, besagt, dass allgemeine Methoden, die Such- und Rechenleistung nutzen, spezialisierte Lösungen übertreffen. In diesem Artikel werden wir die Bedeutung dieser Lektion für Ingenieure und die Entwicklung von KI-Systemen untersuchen.

Was ist die Bittere Lektion?

Die Bittere Lektion ist eine zentrale Erkenntnis in der Welt des maschinellen Lernens. Sutton argumentiert, dass die cleveren Einsichten und das Fachwissen, die Ingenieure in ihre Lösungen einbringen, oft von der schieren Rechenleistung und der Fähigkeit, durch Suchalgorithmen Lösungen zu erkunden, übertroffen werden. Ein klassisches Beispiel ist AlphaZero, ein KI-System, das Schach spielt. Während frühere Schachprogramme stark auf menschliches Fachwissen angewiesen waren, lernte AlphaZero, indem es gegen sich selbst spielte und schließlich alle menschlichen Spieler übertraf.

Die Rolle der Ingenieure

Die Erkenntnis, dass rohe Rechenleistung und effektive Suchmethoden oft besser abschneiden als manuell entwickelte Lösungen, wirft eine wichtige Frage auf: Was ist die Rolle der Ingenieure in dieser neuen Landschaft? Viele Ingenieure fragen sich, ob sie einfach nur LLMs (Large Language Models) anstoßen und auf das Beste hoffen sollen. Doch das kann nicht die Lösung sein.

Die Antwort liegt in der Notwendigkeit, effektive Suchsysteme zu entwickeln. Ingenieure müssen die Probleme so formulieren, dass sie die richtigen Parameter bereitstellen, die von verschiedenen Algorithmen untersucht werden können. Dies erfordert eine sorgfältige Problemformulierung, die es den Algorithmen ermöglicht, die Lösungssuche effektiv zu gestalten.

Die drei Kernkomponenten effektiver Suchsysteme

Um effektive Suchsysteme zu entwickeln, sind drei Kernkomponenten erforderlich:

1. Effektive Problemformulierung: Ingenieure müssen sicherstellen, dass die Probleme so formuliert sind, dass die richtigen Parameter für die Algorithmen bereitgestellt werden.
2. Bewertung möglicher Lösungen: Es ist wichtig, Möglichkeiten zur Evaluierung von Lösungen zu schaffen und Feedback an den Suchmechanismus zu geben.
3. Definition von Einschränkungen: Ingenieure müssen die Einschränkungen definieren, die eine Lösung erfüllen muss, sei es in Bezug auf Speicher, Zeit oder spezifische Formen.

Die Aufgabe der Ingenieure besteht darin, diese drei Komponenten zu entwickeln und die Infrastruktur bereitzustellen, die es der Suche ermöglicht, effektiv zu arbeiten.

Die Bedeutung von Domainwissen

Trotz der Betonung auf Suchmethoden bleibt das Fachwissen der Ingenieure von entscheidender Bedeutung. Ingenieure sollten ihr Wissen nutzen, um:

• Problemrepräsentationen zu entwerfen (um die Suche handhabbar zu machen)
• Bewertungen zu erstellen (um das Wesentliche zu erfassen)
• Einschränkungen festzulegen (um unsichere Bereiche zu vermeiden)
• Die Suche zu initialisieren (Warmstart)

Durch die Kombination von Fachwissen und effektiven Suchmethoden können Ingenieure Lösungen entwickeln, die über menschliche Intuition hinausgehen und skalierbar sind.

Beispiele für effektive Suchsysteme

Es gibt zahlreiche Beispiele, in denen diese Prinzipien erfolgreich angewendet wurden. Eine bemerkenswerte Entwicklung ist die DSPy-Bibliothek, die darauf abzielt, das Programmieren von LLMs zu revolutionieren. Omar Khattab, der Schöpfer von DSPy, hat auf der AI Engineering-Konferenz in San Francisco über die Trennung von Problemdefinition und Lösungsstrategie gesprochen. Diese Trennung ermöglicht es, das richtige Maß an Abstraktion bereitzustellen und die Suche und Berechnung ihre Arbeit tun zu lassen.

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von SAT-Solvern, die Boolean-Algebra-Probleme sehr effektiv lösen können. Die Definition des Problems in einer bestimmten logischen Form ist oft eine herausfordernde Ingenieuraufgabe, aber moderne SAT-Solver können komplexe Probleme schnell lösen, sobald das Problem korrekt formuliert ist.

Fazit

Die Bittere Lektion von Richard Sutton ist nicht nur eine Warnung, sondern auch eine Anleitung für Ingenieure. Sie zeigt, dass wir uns auf die Entwicklung skalierbarer Systeme konzentrieren sollten, die Such- und Rechenleistung nutzen. Es geht darum, auf eine höhere Abstraktionsebene zu wechseln, Probleme zu definieren und Lösungen nicht mehr hart zu kodieren. In einer Welt, in der AGI möglicherweise alles übernimmt, bleibt die Rolle der Ingenieure entscheidend, um die richtigen Probleme zu formulieren und effektive Suchsysteme zu entwickeln.

Quellenliste:

• Quelle: The Bitter Lesson
• tinygrad
• Can tinygrad win?
• On Engineering AI Systems that Endure The Bitter Lesson
• Modern solvers: Problems well-defined are problems solved
• SAT-Solver
• AlphaFold