URBANA-CHAMPAIGN / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der University of Illinois haben herausgefunden, dass Entscheidungsprozesse im Gehirn bereits in frühen sensorischen Bereichen beginnen. Diese Entdeckung könnte die Entwicklung von KI-Systemen revolutionieren, indem sie von einem hierarchischen zu einem bidirektionalen Ansatz übergehen.
Die Annahme, dass das Gehirn Informationen wie ein Einbahnstraßen-Fließband verarbeitet, wird durch neue Forschungsergebnisse infrage gestellt. Eine Studie der University of Illinois zeigt, dass Entscheidungssignale bereits im primären somatosensorischen Kortex (S1) auftreten. Dies deutet darauf hin, dass natürliche Intelligenz auf komplexen, bidirektionalen Feedback-Schleifen basiert, anstatt auf einem einfachen hierarchischen Fluss, wie er in heutigen KI-Systemen verwendet wird.
Traditionelle KI-Modelle, wie konvolutionale neuronale Netze, folgen einem “Bottom-up”-Ansatz, bei dem die Wahrnehmung zuerst und die Entscheidungsfindung zuletzt im Frontalkortex stattfindet. Die Studie fand jedoch Entscheidungssignale bereits in den ersten Phasen der sensorischen Wahrnehmung. Dies unterstreicht die Bedeutung von Feedback-Schleifen, bei denen höhere Hirnregionen mit “frühen” Regionen interagieren, um Informationen bidirektional zu verarbeiten.
Die natürliche Intelligenz, geformt durch Milliarden Jahre Evolution, ist weitaus leistungsfähiger und energieeffizienter als aktuelle KI. Professor Yurii Vlasov von der University of Illinois strebt an, diese architektonische Effizienz rückzuentwickeln. In Experimenten mit Mäusen, die durch einen virtuellen Korridor navigierten, wurde festgestellt, dass selbst “wahrnehmende” Hirnareale aktiv an der Entscheidungsfindung beteiligt sind.
Das Verständnis dieser schnellen zeitlichen Dynamiken und Feedback-Schleifen könnte eine Roadmap für die nächste Generation von KI bieten, die weniger energieintensiv und intelligenter ist. Die Erkenntnisse könnten die Art und Weise, wie Ingenieure über KI nachdenken, grundlegend verändern und zu effizienteren und leistungsfähigeren Systemen führen.
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