Definition Was ist Multi-Hop Reasoning?

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Als Multi-Hop Reasoning wird die Fähigkeit eines KI-Modells bezeichnet, Informationen aus verschiedenen Wissensquellen oder über einen größeren Kontext hinweg zu sammeln, sinnvoll zu verknüpfen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Mit Multi-Hop-Reasoning-fähigen Sprachmodellen lassen komplexe Aufgabenstellungen lösen.

Multi-Hop Reasoning lässt sich mit „mehrstufigem logischem Schlussfolgern, Denken oder Argumentieren“ ins Deutsche übersetzen. Die Abkürzung für Multi-Hop Reasoning lautet MHR. Beim Multi-Hop Reasoning handelt es sich um eine Fähigkeit und einen kognitiven Prozess aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Verarbeitung von natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP). Ein zu Multi-Hop Reasoning fähiges KI- beziehungsweise Sprachmodell ist in der Lage, Informationen aus verschiedenen Wissensquellen oder über einen größeren Kontext hinweg zu sammeln, sinnvoll miteinander zu verknüpfen und daraus logische Schlussfolgerungen zu ziehen, um eine Antwort auf eine Frage, eine Lösung einer Aufgabe oder eine Vorhersage zu generieren.

Das Multi-Hop Reasoning eröffnet KI-Modellen die Möglichkeit, über mehrere Informationskomponenten verteilte Beziehungen, kausale Zusammenhänge und kontextspezifische Aspekte besser zu verstehen. Grundsätzlich führt Multi-Hop Reasoning zu leistungsfähigeren, kontextbewussteren und den menschlichen Fähigkeiten ähnlicheren KI-Anwendungen.

Multi-Hop Reasoning lässt sich zum Beispiel zur Realisierung fortgeschrittener Frage-Antwort-Systeme einsetzen, die komplexe Verständnisaufgaben lösen. Dem Multi-Hop Reasoning wird im KI-Bereich ein großes Zukunftspotenzial zugesprochen, weshalb sich ein eigener Forschungsbereich für MHR entwickelt hat. Aktuell besitzen sehr große Sprachmodelle bereits latente, aber noch recht limitierte Fähigkeiten zum Multi-Hop Reasoning. Für das Multi-Hop Reasoning ist es notwendig, verschiedene Prozesse und Inferenzschritte miteinander zu verbinden. Zahlreiche Forschungsprojekte beschäftigen sich mit der Entwicklung fortgeschrittener Verfahren und Algorithmen zur Verbesserung des mehrstufigen logischen Schlussfolgerns.

Die Funktionsweise von Multi-Hop Reasoning

Im Gegensatz zu einstufigem Reasoning, bei dem die Informationen zur Bearbeitung einer Aufgabe oder Beantwortung einer Frage nur aus einer Wissensquelle oder einem eingegrenzten Kontext bezogen werden, ist das Multi-Hop Reasoning ein mehrstufiger Prozess. Um zu einer Lösung der Aufgabe oder zu einer Antwort auf die Frage zu gelangen, müssen mehrere Prozess- und Inferenzschritte durchlaufen und miteinander verbunden werden. Der erste Schritt beim Multi-Hop Reasoning ist das Sammeln von Informationen.

Für die Frage oder Aufgabe relevante Informationen werden aus verschiedenen Wissensquellen oder Textpassagen extrahiert. Quellen können zum Beispiel Datenbanken, Webseiten, Dokumente oder Wissensgraphen sein. Je nach Komplexität der Frage oder Aufgabe können unterschiedlich viele Wissensquellen durchsucht und Informationen gesammelt werden. Das KI-System ist selbst in der Lage, zu entscheiden, ob genügend Informationen zur Bearbeitung der Frage oder Aufgabe vorliegen oder weitere gesammelt werden müssen.

Anschließend erfolgt eine Analyse der gesammelten Informationen hinsichtlich verschiedener Aspekte wie Beziehungen, kausale Zusammenhänge oder Kontext. Die für die Beantwortung der Frage oder Lösung der Aufgabe notwendigen Informationen werden auf Konsistenz geprüft und logisch miteinander verknüpft oder kombiniert. Aus dieser Synthese generiert das KI-Modell schließlich die Antwort auf die Frage, die Lösung der Aufgabe oder die gewünschte Vorhersage.

Für das Sammeln, Analysieren und Verknüpfen der Informationen und das Generieren der Antworten, Lösungen oder Vorhersagen können verschiedene Verfahren, Techniken und Algorithmen zum Einsatz kommen. Dazu gehören beispielsweise Retrieval-Augmented Generation mit Wissensgraphen. Im Bereich von Graphen lässt sich Multi-Hop Reasoning beispielsweise als Aufgabe darstellen, die besten Pfade zwischen Knoten innerhalb eines sehr großen Wissensgraphen zu finden.

Typische Anwendungsbereiche und Anwendungsbeispiele

Multi-Hop Reasoning stattet KI- beziehungsweise Sprachmodelle mit fortgeschrittenen Fähigkeiten zur Lösung oder Beantwortung komplexer Aufgabenstellungen oder Fragen aus. Das eröffnet der Künstlichen Intelligenz neue Anwendungsbereiche, die eine komplexe Informationsverarbeitung, logisches Schlussfolgern und umfangreiches Verständnis der menschlichen Sprache erfordern. In bestehenden Anwendungen lassen sich mit Multi-Hop Reasoning unter Umständen bessere und genauere Ergebnisse erzielen. Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz mit Multi-Hop Reasoning sind:

• Realisierung von erweiterten Frage-Antwort-Systemen für komplexe oder Domain-übergreifende Fragestellungen

• Realisierung verbesserter Konversations-KI mit umfassendem Verständnis natürlicher Sprache und flexiblen Antwortfähigkeiten

• Realisierung fortschrittlicher Entscheidungsunterstützungssysteme für fundierte Entscheidungsvorschläge

• Realisierung einer intelligenten Web- und Informationssuche mit der Fähigkeit, komplexe Suchanfragen in Zwischenschritte zu zerlegen und präzisere Ergebnisse zu liefern

• Realisierung von KI-Systemen zur Generierung von Hypothesen für wissenschaftliche Forschungsaufgaben

Typische Anwendungsbeispiele für KI-Modelle mit MHR-Fähigkeiten sind Chatbots im Kundensupport, KI-Systeme zur Optimierung von Lieferketten oder Produktionsprozessen, KI-Modelle zur Betrugserkennung im Finanzbereich, KI-Assistenten für medizinische Diagnosen oder KI-Modelle für die Informationszusammenfassung und Informationsgewinnung aus großen Sammlungen wissenschaftlicher Dokumente und Veröffentlichungen.

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