Das amerikanische Unternehmen IBM entwickelt ein System für künstliche Intelligenz, das auf dem Modell des menschlichen Gehirns basiert. Im Moment wurde dem neuen neuronalen Netzwerk bereits beigebracht, logisch zu denken, komplexe Beziehungen zwischen Objekten zu verstehen, und in Zukunft planen sie, seine Fähigkeit zu verbessern, Aufmerksamkeit zu schenken und Erinnerungen zu produzieren und zu bewahren.
Heute können Technologien der künstlichen Intelligenz oberflächlich menschliche Merkmale demonstrieren. Einige sind beispielsweise in der Lage, Aktivitäten auszuführen, die normalerweise nur mit einer Person verbunden sind - Lieder schreiben, unterrichten oder beispielsweise visuelle Kunstwerke schaffen.
Mit fortschreitender Technologie überdenken Unternehmen und Entwickler jedoch die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, um unseren eigenen Verstand besser zu verstehen und wie wir ihn effizient modellieren können (mithilfe von Maschinen und Software). IBM ist ein solches Unternehmen, da es laut Futurism bereits ein ehrgeiziges Ziel verfolgt hat, KI beizubringen, wie das menschliche Gehirn zu arbeiten.
Viele der vorhandenen maschinellen Lernsysteme basieren auf Datenblöcken (unabhängig von ihrer Arbeit). Diese Unterstützung weist jedoch Einschränkungen auf - im Gegensatz zum menschlichen Gehirn.
Wir lernen progressiv und verwenden darüber hinaus Logik, um Probleme zu lösen - die moderne KI basiert auf einem anderen Prinzip. DeepMind hat jedoch Berichten zufolge ein neuronales Netzwerk entwickelt, das rationales Denken verwendet, um Aufgaben zu erledigen.
Timothy Lilicrap, Informatiker bei DeepMind, bemerkte, dass Wissenschaftler der KI eine besondere Aufgabe und viele zu bedienende Objekte gaben, wodurch das neuronale Netzwerk dazu angeregt wurde, nach bestehenden Beziehungen zu suchen. So wurde das System beispielsweise gefragt: "Hat das dem blauen Objekt gegenüberliegende Objekt dieselbe Form wie das winzige hellblaue Objekt rechts von der grauen Metallkugel?" In solchen Tests bestimmte das neuronale Netzwerk in 96% der Fälle das erforderliche Thema (herkömmliche Modelle für maschinelles Lernen sind normalerweise in 42-77% der Fälle erfolgreich).
Wissenschaftler von IBM werden das neue neuronale Netzwerk verbessern, sagt die Forscherin Irina Rish (Irina Rish). Verbesserung der Fähigkeit des Algorithmus, Aufmerksamkeit zu schenken sowie Erinnerungen zu erzeugen und zu behalten; Entwickler möchten eine Architektur erstellen, mit der sich neuronale Netze selbst entwickeln können (genau wie eine Person durch Versuch und Irrtum).
