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created: 2026-09-19
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updated: 2026-09-19
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sources: [youtube/2026-09-19_princeton-griffiths-ai-researchers-wrong.md]
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tags: [person, kognitionswissenschaft, bayesian, princeton, ki-grundlagen]
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# Tom Griffiths (Thomas L. Griffiths)
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## Profil
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| Feld | Wert |
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| Name | Thomas L. Griffiths („Tom Griffiths") |
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| Rolle | Henry R. Luce Professor of Information Technology, Consciousness, and Culture |
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| Institution | [Princeton University](../institutions/princeton.md) (Departments of Psychology and Computer Science) |
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| Leitung | Computational Cognitive Science Lab; Princeton AI Lab (laut Buch-Klappentext) |
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| Fokus | Bayes'sche Modelle der Kognition, menschliche Entscheidungsfindung, Schnittstelle Mensch↔KI |
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| Bekannt für | [Algorithms to Live By](https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_to_Live_By) (mit Brian Christian, 2016); „[The Laws of Thought](https://books.google.com/books/about/The_Laws_of_Thought.html?id=tDZYEQAAQBAJ)" (Henry Holt, 10.02.2026) |
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| Herkunft | Australisch |
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| Homepage | https://cocosci.princeton.edu/tom/ |
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## Biografie
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Griffiths ist australischer Kognitionswissenschaftler und Informatiker. Er ist Inhaber der **Henry R. Luce Professur für Information Technology, Consciousness, and Culture** in Princeton und forscht dort sowohl in der Psychologie als auch in der Informatik. Sein Thema ist menschliches Entscheiden und seine Verbindung zu Problemlösungsverfahren aus der Computation.
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Bekannt wurde er über die **Bayes'schen Modelle der Kognition**: die These, dass Menschen unter Unsicherheit so entscheiden, als würden sie — näherungsweise — [Bayes'sche Inferenz](https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference) betreiben. Das populäre Buch *Algorithms to Live By* (mit Brian Christian) übersetzte Informatik-Algorithmen in Alltagsentscheidungen; laut MIT Technology Review eines der „Best Books of 2016".
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2026 erschien sein Buch **„The Laws of Thought: The Quest for a Mathematical Theory of the Mind"** (Henry Holt and Company, 10.02.2026, 400 Seiten; deutsche Fassung: „Die Gesetze des Denkens"). Laut Verlagsbeschreibung erzählt es die rund 300-jährige Geschichte der Versuche, Denken mathematisch zu fassen, entlang **dreier Großansätze**: Regeln und Symbole, neuronale Netze sowie Wahrscheinlichkeit und Statistik — und ordnet diese Ideen gegen moderne KI-Systeme ein, inklusive der Unterschiede zu menschlichen Köpfen.
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## Positionen (dokumentiert)
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- **Wahrscheinlichkeit als „Gesetz des Denkens".** Griffiths' Linie: Bayes'sche Methoden liefern auf der computationalen Ebene ein tragfähiges Modell für den Umgang mit Unsicherheit — ohne die These, dass damit Kognition vollständig erklärt ist (mehrere Analyseebenen bleiben nötig).
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- **Skalierungs-Skepsis als Buchthese im Interview-Rahmen.** Im Video „Princeton Cognitive Scientist Says AI Researchers Are Wrong" (29.04.2026) rahmt der Kanal die These so: KI könne nicht wie ein Kind denken, mehr Daten lösten das nicht, und ohne Lösung der eigentlichen Probleme werde die Kluft zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz „nur teurer". ⚠️ Diese Formulierung stammt aus der **Videobeschreibung**, nicht aus einem Transkript — kein Videoinhalt ist ausgewertet (siehe `raw/youtube/2026-09-19_princeton-griffiths-ai-researchers-wrong.md`).
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- **Sycophancy als größeres Problem denn Halluzination.** Ebenfalls aus der Beschreibung: „The hallucinations don't bother him — it's the sycophancy that should worry you." Anschlussfähig an [[../concepts/ai-sycophancy.md|KI-Sycophancy]] und [[../concepts/llm/llm-sycophancy-confabulation.md|LLM-Sycophancy/Confabulation]].
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- **Geschichte als Argument.** Die Kapitelmarken des Videos führen von [Aristoteles](https://en.wikipedia.org/wiki/Aristotle) über den Universalgelehrten des 17. Jahrhunderts ([characteristica universalis](https://en.wikipedia.org/wiki/Characteristica_universalis)), [George Boole](https://en.wikipedia.org/wiki/George_Boole) und [Alan Turing](https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing) bis zu [Rosenblatt](https://en.wikipedia.org/wiki/Frank_Rosenblatt), [Minsky](https://en.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky) und Backpropagation — die Linie „Logik → Computer → neuronale Netze" als Erklärung, warum heutige Modelle so und nicht anders gebaut sind.
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## Cross-References
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- [[../institutions/princeton.md|Princeton University]] — Wirkungsort
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- [[../concepts/agi/kognition-vs-skalierung.md|Kognitionswissenschaftliche Skalierungs-Kritik]] — Konzeptseite zum Argument
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- [[../people/brian-keating.md|Brian Keating]] — Interviewer
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- [[../concepts/agi/ai-consciousness.md|KI-Bewusstsein]] — Kapitel 04:30 berührt die Bewusstseinsfrage
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- [[../concepts/ai-sycophancy.md|KI-Sycophancy]] — Sycophancy als Kernpunkt des Gesprächs
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- [[../people/jaime-sevilla.md|Jaime Sevilla]] — Gegenpol: Skalierungs-/Compute-Forecasting
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- [[../concepts/llm/ai-intelligence-commoditization-thesis.md|Intelligence Commoditization]] — Gegenposition zur „Skalierung reicht nicht"-These
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## Quellen
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- [Wikipedia: Tom Griffiths (cognitive scientist)](https://en.wikipedia.org/wiki/Tom_Griffiths_(cognitive_scientist))
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- [Computational Cognitive Science Lab](https://cocosci.princeton.edu/)
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- [Google Books: The Laws of Thought (Henry Holt, 10.02.2026)](https://books.google.com/books/about/The_Laws_of_Thought.html?id=tDZYEQAAQBAJ)
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- Video: `raw/youtube/2026-09-19_princeton-griffiths-ai-researchers-wrong.md` (metadata-only)
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