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Wie unser Gehirn künstliche Intelligenz schlauer macht

Vorbild für effiziente KI-Systeme: Das Gehirn nutzt Abkürzungen, um häufige Aufgaben zu automatisieren. Wissenschaftler aus Sachsen erforschen, wie KI davon lernen kann.
Das menschliche Gehirn automatisiert Routinen und spart so Energie. Dieses Prinzip wollen Forschende der TU Chemnitz nun auf künstliche Intelligenz übertragen. © pixabay/Kohji Asakawa
Von: Wissensland
Forschende der TU Chemnitz und der Uni Magdeburg arbeiten an einem neuen Weg in der künstlichen Intelligenz. Ihr Vorbild: das menschliche Gehirn und seine Fähigkeit, Gewohnheiten zu entwickeln. KI-Systeme sollen lernen, Routineaufgaben zu automatisieren – und dabei deutlich weniger Energie verbrauchen.

Wer jeden Morgen zur Arbeit fährt, denkt nicht mehr über jeden Handgriff nach. Das Hirn schaltet auf Autopilot. Was für uns selbstverständlich ist, könnte bald auch künstliche Intelligenz können. Forscher der TU Chemnitz und der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg wollen KI-Systeme entwickeln, die sich Gewohnheiten aneignen. Das Ziel ist klar: Die Technologie soll schneller arbeiten und dabei weniger Energie verbrauchen.

Jetzt startete das Pilotprojekt „Gehirn-inspirierte Nutzung effizienter Shortcuts in der Künstlichen Intelligenz". Drei Jahre lang arbeiten die Wissenschaftler daran, große KI-Systeme effizienter zu machen. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Vorhaben mit rund 365.000 Euro.

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Vom Gehirn lernen

Das menschliche Gehirn ist ein Meister der Effizienz. Wenn wir etwas oft wiederholen, legt unser Nervensystem Abkürzungen an. Fahrradfahren, Zähneputzen, der Weg zur Arbeit – all das läuft irgendwann automatisch ab. Dadurch spart das Gehirn Energie und kann sich auf neue, komplexe Aufgaben konzentrieren.

„So wie das menschliche Gehirn häufig wiederholte Reaktionen automatisiert, um kognitive Kapazitäten freizusetzen, können KI-Systeme von gewohnheitsähnlichen Mechanismen profitieren, um die Verarbeitungseffizienz zu optimieren", sagt Professor Fred Hamker von der TU Chemnitz. Er leitet die Professur Künstliche Intelligenz. Gemeinsam mit Professor Markus Ullsperger vom Lehrstuhl Neuropsychologie der Uni Magdeburg will er dieses Prinzip auf KI übertragen.

Weniger Rechenleistung, mehr Effizienz

Aktuelle KI-Systeme verbrauchen enorme Mengen an Strom. Sie berechnen jeden Schritt neu, auch wenn es um Routineaufgaben geht. Das Forscherteam will das ändern. Die Idee ist es, Abkürzungsverbindungen – sogenannte Shortcuts – aus dem Gehirn auch in der KI zu nutzen. Hamker erklärt, dass diese Shortcuts bei Routineaufgaben einen viel geringeren Rechenaufwand erfordern. Dadurch sinke der Energieverbrauch erheblich, während die KI-Systeme flexibel blieben.

Die Wissenschaftler wollen ihr neues KI-Modell mit bestehenden Verfahren vergleichen. Auch die Flexibilität von Menschen dient als Maßstab. Bis Dezember 2028 läuft das Projekt. Die Ergebnisse sollen die Grundlage für ein neuartiges KI-System schaffen, das sowohl Routinen automatisiert als auch komplexe Aufgaben lösen kann.

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