Im Spannungsfeld zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und biologischer Intelligenz hat ein neues Forschungsprojekt in Deutschland die Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Unter der Leitung von Prof. Dr. Daniel Durstewitz am Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) in Mannheim wird das Projekt NAILIt (Neuro-inspired AI for Learning and Inference in non-stationary environments) vorangetrieben. Ziel dieses ambitionierten Vorhabens ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die sich flexibler an verändernde Bedingungen anpassen können, ähnlich wie dies bei Lebewesen der Fall ist. Dabei stehen insbesondere Lernprinzipien, die aus Tiergehirnen abgeleitet sind, im Fokus. Die Förderung erfolgt durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit einer Summe von 1,6 Millionen Euro über drei Jahre.

Doch was macht dieses Projekt so spannend? Die aktuellen KI-Modelle, so zeigt sich, sind häufig wenig anpassungsfähig nach ihrem initialen Training. Hier setzt das Team um Durstewitz an: Es wird an der Identifikation grundlegender Lernprinzipien gearbeitet, um KI-Modelle zu verbessern. Diese könnten in der Lage sein, sich selbstständig an neue Situationen anzupassen, ohne dass ein vollständiges Neutraining erforderlich ist. Der Einsatz modernster KI-Werkzeuge zur Rekonstruktion dynamischer Systeme wird ebenfalls angestrebt, um neuronale und Verhaltensdaten besser analysieren zu können.

Energieeffizienz des menschlichen Gehirns

<pEin weiterer Punkt, der in der Diskussion um KI und ihre biologischen Vorbilder nicht vernachlässigt werden sollte, ist die bemerkenswerte Effizienz des menschlichen Gehirns. Mit etwa 86 Milliarden Neuronen ist es das Resultat einer hochkomplexen Organisation in dynamischen Netzwerken, die für Wahrnehmung, Gedächtnis, Lernfähigkeit und mehr verantwortlich sind. Interessanterweise benötigt das menschliche Gehirn lediglich etwa 20 Watt Energie – das ist ein Fünftel der Energie, die der menschliche Körper für seine grundlegenden Funktionen aufwendet. Im Vergleich dazu benötigen menschgemachte Technologien wie Rechenzentren für große neuronale Netzwerke geradezu exorbitante Mengen an Energie, deren Verbrauch in Mega- oder Gigawatt gemessen wird und gegebenenfalls den Output ganzer Kraftwerke übersteigt.

Die Herausforderung besteht nun darin, die Energiebilanz von KI-Systemen zu optimieren, ohne an Leistungsfähigkeit einzubüßen. Fortschritte in Projekten wie NAILIt können dazu beitragen, neue Ansätze zu finden, die nicht nur intelligenter, sondern auch ressourcenschonender sind. Langfristig könnte dies nicht nur die Leistung von KI-Systemen verbessern, sondern auch neue Erkenntnisse über dynamische Prozesse im Gehirn, die bei psychischen Erkrankungen eine Rolle spielen, liefern.

Die Ansätze und Ergebnisse, die aus dem Projekt hervorgehen, werden voraussichtlich in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und auf Konferenzen veröffentlicht. Eine Perspektive auf Industriekollaborationen und biomedizinische Anwendungen lässt zudem erahnen, dass die Ideen aus Mannheim weitreichende Folgen haben könnten.

Insgesamt bleibt spannend, wie sich das Zusammenspiel zwischen biologischer Intelligenz und KI weiterentwickeln wird. Die Bemühungen um eine flexiblere und energieeffizientere KI sind nicht nur für Wissenschaftler von Bedeutung, sondern könnten auch weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben.

Für mehr Informationen besuche die Webseiten des Zentralinstituts für Seelische Gesundheit und Der Standard.