Die verborgenen Zutaten der KI-Kreativität

PARIS / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher haben einen überraschenden Mechanismus entdeckt, der die kreative Fähigkeit von KI-Modellen erklärt. Diese Entdeckung könnte nicht nur die Entwicklung neuer KI-Systeme beeinflussen, sondern auch unser Verständnis von menschlicher Kreativität erweitern.

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren einige unerwartete Wendungen genommen. Während viele von uns auf selbstfahrende Autos und Roboterhaushälterinnen warteten, hat sich die KI in Bereichen wie Schachspielen, Textanalyse und sogar in der Poesie als besonders stark erwiesen. Eine der faszinierendsten Entwicklungen ist die Fähigkeit von Algorithmen, eine eigene Form von Kreativität zu zeigen, die Forscher lange Zeit vor Rätsel stellte.

Ein bemerkenswertes Beispiel für diese Kreativität sind Diffusionsmodelle, die als Rückgrat von Bildgenerierungstools wie DALL·E, Imagen und Stable Diffusion dienen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, exakte Kopien der Bilder zu erzeugen, auf denen sie trainiert wurden. In der Praxis jedoch improvisieren sie oft, indem sie Elemente innerhalb der Bilder mischen und so etwas Neues schaffen. Diese Fähigkeit zur Schaffung neuer Bilder aus bestehenden Daten hat Forscher wie Giulio Biroli von der École Normale Supérieure in Paris verblüfft.

Der Prozess, den Diffusionsmodelle zur Bildgenerierung verwenden, wird als Denoising bezeichnet. Dabei wird ein Bild in digitales Rauschen umgewandelt und anschließend wieder zusammengesetzt. Diese Technik ähnelt dem wiederholten Zerkleinern eines Gemäldes, bis nur noch ein Haufen feiner Staub übrig bleibt, der dann wieder zu einem neuen Kunstwerk zusammengefügt wird. Die Frage, die sich Forscher seit Jahren stellen, ist, wie aus diesem Prozess der Neuheit entsteht.

Zwei Physiker haben nun eine überraschende Behauptung aufgestellt: Es sind die technischen Unvollkommenheiten im Denoising-Prozess selbst, die zur Kreativität der Diffusionsmodelle führen. In einem auf der International Conference on Machine Learning 2025 vorgestellten Papier entwickelten sie ein mathematisches Modell, das zeigt, dass diese Kreativität ein deterministischer Prozess ist – eine direkte, unvermeidliche Folge ihrer Architektur. Diese Erkenntnis könnte weitreichende Auswirkungen auf die zukünftige KI-Forschung haben und unser Verständnis von Kreativität insgesamt erweitern.

Mason Kamb, ein Doktorand der angewandten Physik an der Stanford University und Hauptautor des neuen Papiers, ist seit langem von der Morphogenese fasziniert – den Prozessen, durch die sich lebende Systeme selbst organisieren. Ein Weg, die Entwicklung von Embryonen bei Menschen und anderen Tieren zu verstehen, ist das Turing-Muster, benannt nach dem Mathematiker Alan Turing. Diese Muster erklären, wie sich Zellgruppen zu Organen und Gliedmaßen organisieren. Diese Koordination erfolgt auf lokaler Ebene, ohne dass ein übergeordnetes Management erforderlich ist.

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