MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher des Cold Spring Harbor Laboratory setzen evolutionäre Prinzipien ein, um Künstliche Intelligenz effizienter zu gestalten.
Die Effizienz des menschlichen Gehirns hat Wissenschaftler seit Jahrzehnten fasziniert. Doch wie kann das Genom mit begrenztem Speicherplatz die Grundlage für so komplexe Verhaltensweisen schaffen? Eine neue Studie unter der Leitung von Anthony Zador und Alexei Koulakov am Cold Spring Harbor Laboratory liefert Antworten – und nutzt dabei Künstliche Intelligenz als Werkzeug.
Zadors Hypothese lautet: Die begrenzte Kapazität des Genoms zwingt die Evolution, effektive Kompressionsstrategien zu entwickeln. Diese Denkweise inspirierte die Forscher zur Entwicklung eines sogenannten „Genom-Bottleneck-Algorithmus“, der Daten auf ähnliche Weise komprimiert wie unsere Gene Informationen für das Gehirn speichern.
Tests zeigen, dass der untrainierte Algorithmus Aufgaben wie Bilderkennung und sogar das Spielen von Videospielen wie „Space Invaders“ fast so gut bewältigt wie fortschrittliche KI-Systeme. Die Idee, dass diese KI-Systeme eine Art „angeborenes Verständnis“ entwickeln, eröffnet neue Perspektiven für die Forschung.
Trotz dieser Erfolge bleibt der Unterschied zur biologischen Intelligenz enorm: Das menschliche Gehirn kann etwa 280 Terabyte an Daten speichern, während das Genom nur eine Stunde hochauflösendes Video aufnehmen könnte. Dennoch könnten diese Kompressionstechniken künftig KI-Anwendungen revolutionieren, indem sie beispielsweise große Sprachmodelle auf kleineren Geräten lauffähig machen.
„Wir stehen erst am Anfang“, erklärt Koulakov. „Doch diese Technologie zeigt, wie evolutionäre Prinzipien unser Verständnis und die Entwicklung von KI voranbringen können.“
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