Google hat mit „Nested Learning“ ein innovatives Lernmodell entwickelt, das KI-Systeme effizienter macht.
In Kürze
- Bekämpfung des „katastrophalen Vergessens“ bei KI
- Orientierung am menschlichen Gedächtnis
- Erste Tests zeigen verbesserte Leistungsfähigkeit
Google entwickelt neues Lernmodell
Google hat ein neues Lernmodell entwickelt, das die Art und Weise, wie Künstliche Intelligenz Informationen verarbeitet, revolutionieren könnte. Mit dem Namen „Nested Learning“ geht das Unternehmen dem Problem des „katastrophalen Vergessens“ bei KI-Modellen auf den Grund. Dieses Phänomen tritt auf, wenn KI-Systeme Schwierigkeiten haben, neue Informationen zu integrieren, ohne dabei bereits erlerntes Wissen zu verlieren – ein bisschen so, als ob Menschen mit bestimmten Gedächtnisstörungen kämpfen.
Inspiration durch das menschliche Gehirn
Das Besondere an „Nested Learning“ ist, dass es sich am menschlichen Gehirn orientiert. Unser Gehirn verarbeitet Informationen in unterschiedlichen Geschwindigkeiten: Während das Kurzzeitgedächtnis schnell arbeitet, benötigt das Langzeitgedächtnis mehr Zeit. Das neue Modell nutzt mehrere Ebenen von Lern- und Gedächtnisprozessen, um Informationen aufzunehmen und zu speichern, ohne dass alte Daten überschrieben werden.
Praktisches Beispiel: Die HOPE-Architektur
Ein praktisches Beispiel für diese innovative Herangehensweise ist die HOPE-Architektur. Hierbei werden Informationen danach priorisiert, wie überraschend sie für das Modell sind. Das bedeutet, dass ungewöhnliche oder unerwartete Informationen stärker im Gedächtnis verankert werden. Erste Tests zeigen, dass HOPE bei bestimmten Aufgaben besser abschneidet als herkömmliche Modelle. Es erkennt und speichert lange Zusammenhänge effizienter, was die Leistungsfähigkeit der KI erheblich steigert.
Zukunft der KI-Forschung
Die Forschung deutet darauf hin, dass zukünftige Fortschritte in der KI nicht nur durch eine Erhöhung der Parameterzahl erzielt werden, sondern vor allem durch intelligentere Speicher- und Lernprozesse. Das könnte die Entwicklung von KI-Systemen, die noch besser auf menschliche Lernprozesse abgestimmt sind, erheblich vorantreiben.
Quellen
- Quelle: Google Research
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
