Das Gehirn hat ein besseres Gedächtnis als die KI

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahrzehnten in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technologie bewährt.

Selbst beim Schach spielt ein KI-Algorithmus besser als ein Mensch.Es lohnt sich, sich daran zu erinnern, wie der Deep Blue-Computer 1996 zum ersten Mal einen Menschen besiegte, den Schachweltmeister Garry Kasparov. Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass die Strategie des Gehirns zum Speichern von Erinnerungen zu unvollständigen Erinnerungen führen kann, es ihm aber wiederum ermöglicht, mehr Erinnerungen mit weniger Ressourcen zu speichern, als dies mit der KI möglich ist. Die Arbeit wurde von SISSA-Wissenschaftlern in Zusammenarbeit mit dem Kavli Institute for Systems Neurobiology und dem Center for Neural Computing durchgeführt.

Neuronale Netze, egal ob real oderkünstlich, lernen durch Anpassen der Verbindungen zwischen Neuronen. Indem man sie stärker oder schwächer macht, werden einige Neuronen aktiver, andere weniger aktiv, bis ein bestimmtes Aktivitätsmuster auftritt. Wir nennen dieses Muster „Gedächtnis“. Die KI-Strategie besteht darin, komplexe und langwierige Algorithmen zu verwenden, die die Verbindungen zwischen Neuronen iterativ verfeinern und optimieren. Das Gehirn macht dies viel einfacher: Jede Verbindung zwischen Neuronen ändert sich nur abhängig davon, wie aktiv die beiden Neuronen gleichzeitig sind. Es wurde lange angenommen, dass dies im Vergleich zu einem KI-Algorithmus weniger Speicherplatz ermöglicht.

Neue Untersuchungen zeigen ein anderes Bild:Wenn eine relativ einfache Strategie des Gehirns zur Änderung neuronaler Verbindungen mit biologisch plausiblen Mustern einzelner Neuronenreaktionen kombiniert wird, ist die Leistung der Strategie genauso gut oder sogar besser als die von KI-Algorithmen.

Der Grund für dieses Paradoxon ist die EinleitungFehler: Wenn der Speicher effektiv abgerufen wird, kann er mit der ursprünglichen Eingabe, die gespeichert werden soll, identisch sein oder mit dieser korrelieren. Die Strategie des Gehirns führt dazu, dass Erinnerungen abgerufen werden, die nicht mit den ursprünglichen Eingaben identisch sind, wodurch die Aktivität derjenigen Neuronen unterdrückt wird, die in jedem Muster kaum aktiv sind. Diese zum Schweigen gebrachten Neuronen spielen keine wirklich entscheidende Rolle bei der Unterscheidung zwischen verschiedenen Erinnerungen, die im selben Netzwerk gespeichert sind. Indem sie ignoriert werden, konzentrieren sich die neuronalen Ressourcen auf die Neuronen, die für die zu merkenden Eingaben relevant sind und einen höheren Durchsatz ermöglichen.

Insgesamt zeigt diese Studie, wieBiologisch plausible selbstorganisierende Lernverfahren können genauso effektiv sein wie langsame und unplausible Lernalgorithmen.

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