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Künstliche Intelligenz: Vorbild Gehirn

Ob in autonomen Autos oder Sprachassistenten - künstliche neuronale Netze erfüllen immer an­spruchsvollere Aufgaben, zum Teil sogar besser als Menschen. Doch viele haben ein Manko: Sie sind fürchterlich vergesslich!
Ein Computerchip, der einem Gehirn nachempfunden ist.

Es wäre äußerst mühsam und Zeit raubend: Hunderte Fotos von Katzen und Millionen Bilder von anderen Dingen und Lebewesen müsste sich ein kleines Kind ansehen, bis endlich der Groschen fällt und es einen Stubentiger auf Anhieb als solchen erkennt. Die vier Beine allein sind es nicht. Dieses Merkmal teilen die meisten Säugetiere. Die Schnurrhaare? Auch Waschbären haben solche. Es ist schließlich die Summe aus unzähligen Eigenschaften, die das Wesen einer Kreatur ausmacht. Wäre das Gehirn von Kindern so aufgebaut wie ein künstliches neuronales Netz, müsste es riesige Datenmengen "konsumieren", um einen einzigen Begriff zu lernen.

Doch zum Glück reichen einige wenige Beispiele aus. Die Mutter zeigt auf ein Tier im Bilderbuch und sagt: "Guck mal, da sitzt eine Katze!" Spätestens beim zweiten Mal hat das Kind begriffen und erkennt zukünftig alle möglichen Katzen – ob weiß oder gefleckt, liegend oder laufend. Denn unser Gehirn ist erstaunlich gut darin, Unterschiede zwischen Dingen zu erfassen und Prototypen zu bilden.

Was kleinen Kindern im Handumdrehen gelingt, könnten bald auch die künstlichen neuronalen Netze schaffen. Denn in den letzten Jahren machte die KI-Forschung gigantische Fortschritte. Wenig überraschend kommen dabei entscheidende Impulse immer häufiger aus den Neurowissenschaften ...

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  • Quellen

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Cichon, J., Gan, W. B.: Branch-Specific Dendritic Ca2+ Spikes Cause Persistent Synaptic Plasticity. In: Nature 520, S. 180-185, 2015

Gideon, J. et al.: Progressive Neural Networks for Transfer Learning in Emotion Recognition. In: arXiv 1706.03256, 2017

Hassabis, D. et al.: Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence. In: Neuron 95, S. 245-258, 2017

Kirkpatrick, J. et al.: Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks. In: PNAS 114, S. 3521-3526, 2017

Mnih, V. et al.: Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning. In: Nature 518, S. 529-533, 2015

Moore, T., Zirnsak, M.: Neural Mechanisms of Selective Visual Attention. In: Annual Review of Psychology 68, S. 47-72, 2017

Parloff, R.: Why Deep Learning Is Suddenly Changing Your Live. In: fortune.com, 28. September 2016

Vinyals, O. et al: Matching Networks for One Shot Learning. In: arXiv, 160604080, 2016

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