MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz schreitet mit großen Schritten voran. Forscher haben nun eine neue Art von künstlichen Neuronen entwickelt, die als infomorphe Neuronen bezeichnet werden. Diese Neuronen sind in der Lage, unabhängig zu lernen und sich mit benachbarten Neuronen selbst zu organisieren, was das dezentrale Lernen biologischer Gehirne nachahmt.
Die jüngste Entwicklung in der Welt der Künstlichen Intelligenz bringt uns einen Schritt näher an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Forscher haben infomorphe Neuronen entwickelt, die unabhängig lernen und sich mit benachbarten Neuronen selbst organisieren können. Diese Neuronen sind inspiriert von den pyramidenförmigen Zellen im Kortex des Gehirns und verarbeiten lokale Signale, um sich an Aufgaben anzupassen und zu spezialisieren, ohne externe Kontrolle.
Jedes infomorphe Neuron entscheidet selbstständig, ob es mit anderen zusammenarbeiten, sich spezialisieren oder sich anpassen soll, basierend auf einem neuartigen informationstheoretischen Maß. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Effizienz und Transparenz des maschinellen Lernens, sondern bietet auch wertvolle Einblicke in das Lernen biologischer Neuronen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen künstlichen neuronalen Netzwerken, die auf zentrale Koordination angewiesen sind, lernen infomorphe Neuronen durch Interaktionen mit ihren Nachbarn. Diese dezentrale Lernmethode eliminiert die Notwendigkeit einer zentralen Steuerung und ermöglicht es den Neuronen, selbst zu entscheiden, welche Eingaben relevant sind.
Die Forscher des Max-Planck-Instituts, die hinter dieser Entwicklung stehen, haben sich von den pyramidenförmigen Zellen im Kortex inspirieren lassen. Diese Zellen verarbeiten Reize aus ihrer unmittelbaren Umgebung und nutzen diese, um sich anzupassen und zu lernen. Die infomorphen Neuronen verfolgen sehr allgemeine, leicht verständliche Lernziele, was die Transparenz des Lernprozesses erhöht.
Durch die Definition der Lernziele konnten die Forscher den Neuronen ermöglichen, ihre spezifischen Lernregeln selbst zu finden. Der Fokus lag auf dem Lernprozess jedes einzelnen Neurons. Ein neuartiges informationstheoretisches Maß wurde angewendet, um präzise zu bestimmen, ob ein Neuron mehr Redundanz mit seinen Nachbarn suchen, synergistisch zusammenarbeiten oder sich auf seinen eigenen Teil der Netzwerkinformation spezialisieren sollte.
Mit den infomorphen Neuronen entwickelt das Team nicht nur eine neuartige Methode für maschinelles Lernen, sondern trägt auch zu einem besseren Verständnis des Lernens im Gehirn bei. Diese Entwicklung könnte weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie wir Künstliche Intelligenz in der Zukunft gestalten und nutzen.
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