Neuronale Netze: KI-System vermehrt sich selbst, um effizienter zu werden

Berechnen, verdoppeln, besser berechnen: Zwei Forscher entwickeln ein neuronales Netz, das sich selbst repliziert. Die Hoffnung ist, dass sich das System selbstständig verbessert - ganz wie in der Natur. Allerdings ist das wohl noch nicht ganz der Fall.

Artikel veröffentlicht am ,
Die replizierende KI lehnt sich an die natürliche Vermehrung an.
Die replizierende KI lehnt sich an die natürliche Vermehrung an. (Bild: Pixabay.com/Montage: Golem.de)

"Selbstvermehrung ist ein primärer Aspekt biologischen Lebens, der größtenteils bei künstlichen Intelligenzen übersehen wurde". Mit diesen Worten beginnt die wissenschaftliche Arbeit der Forscher Oscar Chang und Hod Lipson der Columbia Unviversity. Sie entwickeln ein neuronales Netzwerk, das sich selbst repliziert. Sie wollen herausfinden, ob und wie sich ein Algorithmus kopiert und dabei von allein verbessert. Das Vorbild ist die Natur und die natürliche Auslese, wie sie einst Charles Darwin definierte. Das Dokument steht im Universitätsarchiv arxiv zum Download zur Verfügung.

Stellenmarkt
  1. Consultant IT Security (m/w/d)
    Hays AG, Ulm
  2. Referent (m/w/d) für IT und Informationssicherheit
    PSI Software AG Geschäftsbereich PSI Energie EE, Dortmund
Detailsuche

Zum Test bauten die zwei Forscher ein relativ kleines neuronales Netzwerk auf, das anhand von 21.100 Parametern Bilder erkennt. Dabei hielten sie sich an zwei etablierte Open-Source-Algorithmen Draw und Dcgan. Allerdings nutzen diese eine Million beziehungsweise elf Millionen Parameter, um Bilder mit 784 Pixeln zu klassifizieren. Deshalb ist das Resultat der Arbeit auch nicht so genau. Das trainierte neuronale Netzwerk erkannte 90,41 Prozent der Bilder korrekt - ein unterdurchschnittlicher Wert. Dem Algorithmus standen 60.000 MNIST-Bilder zur Verfügung und 10.000 weitere für die Validierung der Ergebnisse. Beim MNIST-Test müssen KI-Systeme richtige Ergebnisse von handgeschriebenen Gleichungen errechnen.

Replikation benötigt zu viele Rechenressourcen

Allerdings musste die Parametermenge relativ klein gehalten werden, um eine Replikation überhaupt möglich zu machen. Im Prinzip dupliziert das neuronale Netz seine aus den Parametern erstellte Gewichtungsmatrix, die zumindest eine Größe von A Eingaben mal B Ausgaben hat. Die benötigte Rechenkapazität skaliert dementsprechend sehr hoch. Es stellte sich auch heraus, dass ein großer Teil der Leistung allein für den Replizierungsprozess benötigt wurde. Das neuronale Netz hatte dadurch weniger Ressourcen zur eigentlichen Bilderkennung zur Verfügung, was in schlechteren Ergebnissen resultierte.

Replikation ist nicht die erste Anlehnung an das echte Leben: Auch andere Prozesse in der Natur werden von maschinellen Lernalgorithmen nachgeahmt. Es gibt beispielsweise Modelle, die sich in verschiedenen Generationen mit meist zufälligen Änderungen der Gewichtung stetig weiterentwickeln. Dieses Zufallselement erinnert an die Evolution durch zufällige Mutationen und Anpassungen an die Umwelt. Allerdings scheint Vermehrung als weiteres Naturgeschehen zumindest noch nicht effizient genug auf Software anwendbar zu sein.

Bitte aktivieren Sie Javascript.
Oder nutzen Sie das Golem-pur-Angebot
und lesen Golem.de
  • ohne Werbung
  • mit ausgeschaltetem Javascript
  • mit RSS-Volltext-Feed


DreiChinesenMit... 25. Mär 2018

das erste soll sogar schon im einsatz sein: (ein video was als vorschlag kam) https...

MarioWario 23. Mär 2018

Wenn ein Gehirn was lernt und behält sind schon viele Denkansätze verreckt - bei heutiger...

TC 23. Mär 2018

Ansätze gibt's ja schon mit CryptoKitten

sackzement 23. Mär 2018

Der Artikel bringt so wie mir scheint da ein zwei Sachen etwas durcheinander. DRAW und...

Anonymer Nutzer 23. Mär 2018

Sterben die Eltern in dem Modell eigentlich auch? Man müsste dabei auch berücksichtigen...



Aktuell auf der Startseite von Golem.de
Klimaforscher
Das Konzept der Klimaneutralität ist eine gefährliche Falle

Mit der Entnahme von CO2 in den nächsten Jahrzehnten netto auf null Emissionen zu kommen, klingt nach einer guten Idee. Ist es aber nicht, sagen Klimaforscher.
Von James Dyke, Robert Watson und Wolfgang Knorr

Klimaforscher: Das Konzept der Klimaneutralität ist eine gefährliche Falle
Artikel
  1. Google: Neues Pixel 6 kostet 650 Euro
    Google
    Neues Pixel 6 kostet 650 Euro

    Das Pixel 6 Pro mit Telekamera und schnellerem Display kostet ab 900 Euro. Google verbaut erstmals einen eigenen Prozessor.

  2. Kalter Krieg 2.0?: Die Aufregung um Chinas angebliche Hyperschallwaffe
    Kalter Krieg 2.0?
    Die Aufregung um Chinas angebliche Hyperschallwaffe

    Die Volksrepublik China soll eine Hyperschallwaffe getestet haben. China dementiert die Vorwürfe aber und sagt, es wäre ein Raumschiff gewesen.
    Eine Analyse von Patrick Klapetz

  3. M1 Pro/Max: Dieses Apple Silicon ist gigantisch
    M1 Pro/Max
    Dieses Apple Silicon ist gigantisch

    Egal ob AMD-, Intel- oder Nvidia-Hardware: Mit dem M1 Pro und dem M1 Max schickt sich Apple an, die versammelte Konkurrenz zu düpieren.
    Eine Analyse von Marc Sauter

Du willst dich mit Golem.de beruflich verändern oder weiterbilden?
Zum Stellenmarkt
Zur Akademie
Zum Coaching
  • Schnäppchen, Rabatte und Top-Angebote
    Die besten Deals des Tages
    Daily Deals • Cyber Week: Bis zu 16% auf SSDs & RAM von Adata & bis zu 30% auf Alternate • 3 Spiele für 49€: PC, PS5 uvm. • Switch OLED 369,99€ • 6 Blu-rays für 40€ • MSI 27" Curved WQHD 165Hz HDR 479€ • Chromebooks zu Bestpreisen • Alternate (u. a. Team Group PCIe-4.0-SSD 1TB 152,90€) [Werbung]
    •  /