Demis Hassabis von Google DeepMind erklärt, wie KI-Weltmodelle die Entwicklung zur AGI vorantreiben.
In Kürze
- Weltmodelle erfassen die physikalische Realität
- KI lernt aus eigenen Erfahrungen, nicht nur aus Daten
- Selbstständiges Lernen als Schlüsseltechnologie
Demis Hassabis und die Rolle von KI-Weltmodellen
Demis Hassabis, der CEO von Google DeepMind, hat kürzlich betont, dass KI-Weltmodelle eine zentrale Rolle auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) spielen. Diese Modelle sind in der Lage, die physikalische Realität auf beeindruckende Weise zu erfassen. Ein Beispiel dafür ist das Videomodell Veo 3, das nicht nur visuelle Inhalte nachahmt, sondern auch die zugrunde liegende Struktur der realen Welt versteht. Für Hassabis und sein Team war die Entwicklung dieser Weltmodelle von Beginn an ein wesentlicher Bestandteil ihrer Strategie.
Die Bedeutung des selbstständigen Lernens
Ein interessanter Aspekt dieser Entwicklung ist, dass KI nicht ausschließlich auf menschliche Daten angewiesen ist, sondern auch aus eigenen Erfahrungen lernt. Forscher wie Richard Sutton und David Silver von DeepMind heben hervor, dass KI-Agenten durch Erlebnisse in simulierten Welten lernen sollten. Hier kommen die Weltmodelle ins Spiel: Sie ermöglichen es KI-Systemen, die Konsequenzen ihrer Handlungen zu simulieren und somit ein tiefergehendes Verständnis der Realität zu entwickeln.
Schlüsseltechnologie für den Fortschritt in der KI-Forschung
Diese Form des selbstständigen Lernens, die an die Lernprozesse von Menschen und Tieren erinnert, wird als Schlüsseltechnologie für den Fortschritt in der KI-Forschung angesehen. Die Fähigkeit, aus eigenen Erfahrungen zu lernen, könnte der entscheidende Faktor sein, um KI-Systeme noch leistungsfähiger und anpassungsfähiger zu machen.
Quellen
- Quelle: Google Deepmind
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
