23. Das Gehirn als Vorlage für KI

Das menschliche Gehirn löst viele Aufgaben, die Künstliche Intelligenz (KI) anstrebt, und sein Design inspiriert daher viele Aspekte des Maschinellen Lernens, einschließlich künstlicher Neurone, Faltungsnetzwerke und anderer Netzwerkarchitekturen. Ein weiteres Beispiel für die Einflüsse der Neurobiologie auf die KI ist das schichtweise Training von tiefen Lernmodellen, das die progressive Reifung und das Lernen im menschlichen Gehirn widerspiegelt. Während bisher bereits viele Erkenntnisse aus der Erforschung des menschlichen Gehirns in die KI und das Maschinelle Lernen eingeflossen sind, gibt es noch unerforschte Bereiche wie die Rolle des Zufalls in neuronalen Netzen, die zukünftige KI-Entwicklungen beeinflussen könnten. Rauschen, ursprünglich als Störsignal angesehen, spielt eine Schlüsselrolle bei Resonanzphänomenen und kann nützlich für die neuronale Informationsverarbeitung sein, insbesondere durch das Phänomen der stochastischen Resonanz. Aktuelle Erkenntnisse deuten darauf hin, dass Künstliche Intelligenz (KI) und tiefe neuronale Netze durch Hinzufügung von Rauschen als zusätzlichem Input ihre Leistung verbessern können, insbesondere bei Aufgaben wie der Erkennung gesprochener Sprache. Zufällige, untrainierte Verbindungen in neuronalen Netzen, wie sie im Geruchssystem der Fruchtfliege entdeckt wurden, können überraschend effektiv zur Informationsverarbeitung beitragen. Künstliche neuronale Netze mit festen binären Zufallsverbindungen haben eine verbesserte Genauigkeit bei der Klassifizierung verrauschter Eingangsdaten gezeigt, und die Lotterielos-Hypothese legt nahe, dass effizientere Netze durch die Identifizierung und das Training günstig initialisierter Teilnetze erreicht werden können. Darüber hinaus bietet das Reservoir Computing, das auf zufällig generierten, hochrekurrenten neuronalen Netzen basiert, weitere Einblicke in die Nützlichkeit zufälliger Netzarchitekturen.