LONDON (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung von KI-Systemen, die die Realität simulieren können, steht im Fokus der nächsten Innovationswelle. Diese sogenannten Weltmodelle versprechen, autonome Systeme in komplexen Umgebungen sicherer und effizienter zu machen.
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI vor über drei Jahren dominieren große Sprachmodelle (LLMs) die Diskussion über Künstliche Intelligenz. Diese Modelle fungieren hauptsächlich als Mustererkenner, die das nächste Wort oder Token basierend auf umfangreichen historischen Daten vorhersagen, ohne ein Verständnis dafür zu haben, wie die physische Welt funktioniert oder wie sich Handlungen im Laufe der Zeit entfalten.
Eine wachsende Zahl von Gründern, Investoren und Forschern argumentiert, dass die nächste Welle der KI mehr erfordert: Systeme, die interne Modelle ihrer Umgebung aufbauen, über Ursache und Wirkung nachdenken und dieses Verständnis nutzen, um unter Unsicherheit zu planen. Diese Systeme, bekannt als ‘Weltmodelle’, ‘physische’ oder ‘verkörperte’ KI, sind darauf ausgelegt, die Realität nicht nur zu beschreiben, sondern sie zu simulieren und ihre Überzeugungen zu aktualisieren, sobald neue sensorische Daten eintreffen.
Weltmodelle sind besonders geeignet für Aufgaben, bei denen KI autonom in komplexen Umgebungen agieren muss. Anwendungen finden sich in Branchen, die von der Simulation realer, sich verändernder Umgebungen profitieren, wie autonome Fahrzeuge, Verteidigung, Robotik und Gaming. Während LLMs statistische Regelmäßigkeiten aus statischen Datensätzen lernen und nach dem Training weitgehend eingefroren sind, sind Weltmodelle um eine interne Darstellung des Weltverhaltens herum aufgebaut und passen sich kontinuierlich an eingehende Beobachtungen an.
Ein bekanntes Problem in der KI-Entwicklung war der scheinbar endlose Bedarf an mehr Daten, um Modelle zu trainieren. Doch das trifft nicht auf jeden Ansatz zu. Was unser Modell leisten muss, ist, die Konsequenzen seiner Handlungen zu verstehen und welche neuen Daten diese Konsequenzen über das Funktionieren der Welt offenbaren werden. Viele der weltbewegenden Ansätze von Weltmodellen, wie sie von AMI Labs und World Labs entwickelt werden, hängen immer noch von groß angelegten Datensätzen von Bildern und Simulationen ab, um die Dynamik von 3D-Umgebungen zu erlernen.
London-basierte Stanhope AI verfolgt einen anderen Ansatz. Das Unternehmen baut Systeme, die das menschliche Gehirn nachahmen und durch Schlussfolgerungen lernen, anstatt sich auf Trainingsdatensätze und vortrainierte Simulationen zu verlassen. CEO Professor Rosalyn Moran beschreibt das Gehirn als ‘buchstäblich ein Weltmodell’, das ständig sein Verständnis der Welt auf der Grundlage unvollständiger Informationen aktualisiert. In der Praxis läuft das Modell von Stanhope in einer engen Schleife: Es beginnt mit einer Hypothese darüber, wie die Umgebung aussieht, führt eine Aktion aus und vergleicht dann, was seine Sensoren tatsächlich sehen, mit dem, was es erwartet hat.
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