Apple deckt auf: Reasoning-Modelle stoßen an ihre Grenzen Trotz komplexer Rechenpower bleibt echtes Denken aus. Wie kann KI jemals intelligent werden? Kurzfassung | Andreas Becker, 09.06.25
gpt-image-1 | All-AI.de EINLEITUNG Large Reasoning Models (LRMs) wie OpenAIs o‑Reihe, Anthropic Claudes „Thinking“-Variante oder DeepSeek‑R1 gelten als nächste Evolutionsstufe der KI. Sie sollen komplexe Probleme nicht nur beantworten, sondern durch mehrstufiges Denken lösen. Doch eine neue Analyse von Apple-Forschern stellt das Konzept infrage und wirft die Frage auf: Sind diese Modelle wirklich intelligent oder lediglich beeindruckende Simulationen? NEWS Starke Tools in einfachen Fällen Apple testete Reasoning‑ und Standard‑LLMs mit vier klassischen Rätselspielen: Tower of Hanoi, River Crossing, Checker Jumping und Blocks World. Das Ergebnis überrascht. Bei einfachen Aufgaben schneiden klassische Modelle besser ab. Erst bei mittelschweren Aufgaben zeigen Reasoning‑Modelle Vorteile. Sobald jedoch der Schwierigkeitsgrad steigt, versagen alle Modelle gleichermaßen. Vom Überdenken zum Abbruch Die Forscher beobachteten zwei typische Fehler. Reasoning‑Modelle neigen bei leichten Aufgaben zum „Überdenken“, was kontraproduktiv ist. Bei schweren Szenarien hingegen wenden sie weniger Rechenleistung an, obwohl mehr Ressourcen verfügbar wären. Gerade dann bricht die Chain‑of‑Thought-Struktur oft ab oder wird oberflächlich. Eine Skalierungsgrenze ist erreicht Mehr Rechenleistung bringt keinen Fortschritt. Ab einem gewissen Punkt sinkt die Leistung der Modelle drastisch. Statt formalen Algorithmen folgen sie meist Heuristiken, die bei komplexeren Aufgaben versagen. Der Erkenntnisgewinn ist deutlich: Diese Systeme stoßen an fundamentale Grenzen. Wissenstest statt Denken Die Ergebnisse passen zu früheren Studien. Reasoning‑Modelle reproduzieren vor allem bekannte Lösungswege. Kreative Problemlösung bleibt aus. Reinforcement Learning verbessert vorhandene Strategien, kann aber keine neuen Denkwege erschließen. Für echtes Denken fehlt die Grundlage. DeepSeek‑R1 im Fokus Auch das leistungsstarke Modell DeepSeek‑R1 zeigt unter hoher Komplexität dieselben Schwächen. Neben der nachlassenden Leistung entstehen neue Risiken. Open‑Source‑Modelle dieser Art sind anfällig für Sicherheitsprobleme wie Jailbreaks oder unstetes Verhalten bei Denkprozessen. AUSBLICK Was KI jetzt braucht Reasoning‑Modelle erzeugen ein überzeugendes Abbild von Denkprozessen, doch es bleibt ein Imitat. Die Analyse zeigt klar: Heuristiken und zufällige Gedankenketten reichen nicht aus. Die Zukunft der KI liegt in hybriden Systemen, die Mustererkennung mit formaler Logik, symbolischem Denken und algorithmischer Planung kombinieren. Nur so lässt sich die Denkfalle umgehen, die echte künstliche Intelligenz bislang verhindert. UNSER ZIEL Wir wollen hauptberuflich über Künstliche Intelligenz berichten und dabei immer besser werden. Du kannst uns auf dem Weg unterstützen! Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube - Kanal PayPal - Kaffee KURZFASSUNG
Apple testete verschiedene Reasoning-Modelle und stellte fest, dass sie bei komplexen Aufgaben deutlich versagen.
Statt echten Denkprozessen folgen die Modelle vorwiegend bekannten Heuristiken und scheitern bei kreativen Lösungen.
Insbesondere bei hoher Komplexität bricht die Chain-of-Thought-Struktur zusammen und bringt neue Risiken mit sich.
Die Studie betont, dass die Zukunft der KI in hybriden Systemen liegt, die formale Logik und symbolisches Denken integrieren.

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