Wie das Kopieren des menschlichen Gehirns KI intelligenter machen könnte
Die zentralen Thesen
- Forscher sind seit Jahrzehnten auf der Suche nach Computern, die Informationen genauso gut oder besser verarbeiten können als Menschen.
- Eine neue KI-Engine versucht, intelligentere Computer zu entwickeln, indem sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt.
- KI, die die Gehirnfunktion wirklich nachahmt, ist weit entfernt, sagen einige Experten.
Künstliche Intelligenz, die das menschliche Gehirn nachahmt, könnte zu intelligenteren, effizienteren Computern führen, sagen Experten.
Nara-Logik' Die neue KI-Engine nutzt neueste Erkenntnisse der Neurowissenschaften, um die Struktur und Funktion des Gehirns zu replizieren. Die Forschung ist Teil einer jahrzehntelangen Suche nach Computern, die so gut oder besser als Menschen „denken“ können. Die Simulation der Gehirnfunktion ist ein vielversprechender Ansatz.
„Es gibt offensichtliche Vorteile, das zu kopieren, was in der Biologie zu funktionieren scheint, und es in Maschinen zu implementieren, um die automatisierte Entscheidungsfindung in einem breiten Spektrum täglicher Aktivitäten zu unterstützen“,
Die Verwendungsmöglichkeiten für eine menschenähnliche KI könnten „vom Schachspielen, dem Erkennen von Gesichtern und dem Handel mit Aktien bis hin zur Herstellung von A medizinische Diagnose, das Fahren autonomer Fahrzeuge und die Aufnahme von Geschäftsverhandlungen oder sogar Gerichtsverfahren", er hinzugefügt.
Natur schlägt Software
Nara Logics behauptet, dass seine neue KI-Plattform traditionelle neuronale Netzwerk-basierte Systeme übertrifft. Während andere Systeme feste Algorithmen verwenden, können Benutzer mit der Plattform von Nara Logics interagieren und Variablen und Ziele ändern, um ihre Daten weiter zu untersuchen.
Im Gegensatz zu anderen KI-Modellen kann die Nara-Software auch die Gründe für jede Empfehlung angeben, die sie macht.
„Viele unserer Kunden aus dem Gesundheitswesen sagen, dass sie über KI-Systeme verfügen, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass jemand wieder ins Krankenhaus eingeliefert wird, z Beispiel, aber sie hatten noch nie diese "Aber warum?"-Gründe, um zu wissen, was sie dagegen tun können", sagte Jana Eggers, CEO von Nara Logics in ein Pressemitteilung.
Eine dem Gehirn nachempfundene KI könnte im Vergleich zu herkömmlicher KI Verarbeitungseffizienz und eine Reduzierung der Energiekosten bieten, so Steve Levine, Chief Marketing Officer von KI-Unternehmen Cortical.io, sagte in einem E-Mail-Interview.
„Das menschliche Gehirn braucht nur etwa 20 Watt, um zu argumentieren, zu analysieren, abzuleiten und vorherzusagen – weniger als eine Glühbirne“, sagte er.
„In letzter Zeit gab es eine Reihe von Artikeln über den enormen Energiebedarf und die CO2-Bilanz des aktuellen datenzentrierten KI-Ansatzes. Ansätze wie IBM Watson benötigen beispielsweise 1.000-mal mehr Leistung, um Informationen zu verarbeiten."
Ein weiterer Vorteil der KI, die wie das Gehirn funktioniert, ist der geringere Bedarf an Trainingsmaterialien, sagte Levine. Die meisten Formen der KI erfordern heute Tausende oder Millionen von Beispielen, um genau zu sein.
"Vergleichen Sie das mit einem Menschen, der nur wenige Beispiele braucht, um ein neues Konzept zu lernen, und es wird offensichtlich, dass ein Ansatz, der die Art und Weise nachahmt, wie das Gehirn lernt, erfordert viel weniger Material, das trainiert werden muss", so Levine hinzugefügt.
Menschenähnliche KI könnte flexibleres Denken bringen, sagen Experten. Die meisten KI können nicht mit neuen Szenarien umgehen, in denen sie nicht geschult sind, Manish Kothari, der Präsident des gemeinnützigen Technologieforschungsinstituts SRI International, sagte in einem E-Mail-Interview.
"KI-Systeme können heute immer wieder die gleichen Fehler machen", sagte Kothari. „Selbst mit Umschulung neigen heutige Systeme zu einem ‚katastrophalen Vergessen‘, wenn ein neues Element zuvor erlerntes Wissen unterbricht.“
Menschenähnliche KI wird es nicht bald geben
Aber KI, die die Gehirnfunktion wirklich nachahmt, ist weit entfernt, sagen einige Experten. „Die größte Herausforderung besteht darin, dass wir nicht genau wissen, wie das Gehirn Informationen verarbeitet“, sagte Levine.
„Die größte Herausforderung besteht darin, dass wir nicht wissen, wie das Gehirn Informationen verarbeitet.“
Forscher arbeiten daran, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und diese Erkenntnisse auf KI anzuwenden. Die Machine Intelligence aus dem Cortical Networks-Programm, zum Beispiel, zielt darauf ab, einen Kubikmillimeter des Gehirns eines Nagetiers zu rekonstruieren. "Aber um dies in die richtige Perspektive zu rücken, dies entspricht nur einem Millionstel der Größe des menschlichen Gehirns", sagte Levine.
Es ist möglich, dass wir zum Aufbau einer superintelligenten KI das Gehirn überhaupt nicht nachahmen müssen, sagte Wong. Schließlich fliegen Flugzeuge, haben aber wenig Ähnlichkeit mit Vögeln, betonte er. Unterdessen arbeiten die klügsten Wissenschaftler der Welt hart gegen das „nicht intelligente“ COVID-19-Virus.
"Der Bottom-up-Ansatz bei der Nachahmung des Gehirns trägt möglicherweise nicht zu grundlegenden Erkenntnissen bei der Erforschung der Intelligenz bei", sagte Wong.
"Selbst wenn Neurowissenschaftler Intelligenz wiederherstellen können, indem sie jedes Molekül im Gehirn originalgetreu simulieren, werden sie die zugrunde liegenden Prinzipien der Kognition nicht gefunden haben."