KI lernt wie ein gehirn, verbindungen stärkend
KI-neuronale netzwerke sind vom gehirn inspiriert. Sie ahmen die synaptische stärkung nach. Dies geschieht durch anpassung der verbindungsgewichte. So können sie komplexe muster lernen. Dies könnte auch einblicke in hirnerkrankungen ermöglichen.
Künstliche neuronale netzwerke sind das herzstück moderner KI. Sie lernen muster, indem sie numerische gewichte anpassen. Diese gewichte verbinden ihre virtuellen neuronen. Das spiegelt wider, wie biologische synapsen im gehirn stärker werden. Dieser prozess heißt synaptische plastizität. Zum beispiel passt KI in der bildverarbeitung gewichte an. So erkennt sie kanten in fotos. Das ist ähnlich wie unser visueller kortex. Diese effizienz ermöglicht es einem netzwerk, milliarden von parametern zu verarbeiten. Das führte zu durchbrüchen wie dem sieg von AlphaGo. AlphaGo besiegte menschliche Go-meister. Das studium dieser KI-anpassungen könnte einblicke in hirnerkrankungen bieten. Dazu gehört auch Alzheimer.