Belohnungen für KI-Modelle und die Parallelen zum biologischen Gehirn
21.06.2024 15 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 17: Belohnungen für KI-Modelle und die Parallelen zum biologischen Gehirn
In dieser Episode des Podcasts "Der Weg nach KAI" geht es um aktuelle Fortschritte beim Deep Reinforcement Learning, die die Entwicklung in Richtung einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KAI) voranbringen.
Eine neue Studie hat ein solches stark lernfähiges Modell entwickelt, das durch Vorhersage von Handlungskonsequenzen seine Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessert.
Die Informatikerin Fei-Fei Li betont die Bedeutung räumlicher Intelligenz und Multimodalität für zukünftige KI-Systeme, um mit Menschen in der realen Welt interagieren zu können. Gleichzeitig sind Fortschritte beim logischen Schlussfolgern (Reasoning) nötig, um über reine Mustererkennung hinauszugehen.
Das vorgestellte Deep Reinforcement Learning Modell lernt durch Belohnungen, optimale Aktionen zu wählen. Durch Vorhersage zukünftiger Zustände kann es sich flexibel an neue Ziele anpassen, ohne aufwendiges Neutraining. Dabei ähnelt es in seiner Funktionsweise dem Hippocampus im Gehirn.
Die Kombination von Multimodalität und Reasoning, unterstützt durch vorausschauendes Lernen, könnte ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz sein. Und weitere Forschung soll die Modelle noch biologisch realistischer gestalten und von der Interaktion verschiedener Hirnregionen lernen.
In dieser Episode des Podcasts "Der Weg nach KAI" geht es um aktuelle Fortschritte beim Deep Reinforcement Learning, die die Entwicklung in Richtung einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KAI) voranbringen.
Eine neue Studie hat ein solches stark lernfähiges Modell entwickelt, das durch Vorhersage von Handlungskonsequenzen seine Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessert.
Die Informatikerin Fei-Fei Li betont die Bedeutung räumlicher Intelligenz und Multimodalität für zukünftige KI-Systeme, um mit Menschen in der realen Welt interagieren zu können. Gleichzeitig sind Fortschritte beim logischen Schlussfolgern (Reasoning) nötig, um über reine Mustererkennung hinauszugehen.
Das vorgestellte Deep Reinforcement Learning Modell lernt durch Belohnungen, optimale Aktionen zu wählen. Durch Vorhersage zukünftiger Zustände kann es sich flexibel an neue Ziele anpassen, ohne aufwendiges Neutraining. Dabei ähnelt es in seiner Funktionsweise dem Hippocampus im Gehirn.
Die Kombination von Multimodalität und Reasoning, unterstützt durch vorausschauendes Lernen, könnte ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz sein. Und weitere Forschung soll die Modelle noch biologisch realistischer gestalten und von der Interaktion verschiedener Hirnregionen lernen.