Roboter offenbaren, wie unser Gehirn funktioniert
Unser Gehirn hat ein intuitives Verständnis von der Welt. Aber wie macht es das? Forscher des MIT glauben, dass sie die Antwort durch KI gefunden haben.
![Eine Grafik zeigt ein Gehirn von oben neben einer geometrischen Zeichnung eines menschlichen Profils.](https://c.nau.ch/i/womXQ/900/eine-grafik-zeigt-ein-gehirn-von-oben-neben-einer-geometrischen-zeichnung-eines-menschlichen-profils.jpg)
Viele Wissenschaftler sind überzeugt davon, dass unser Gehirn einen Prozess namens «selbstgesteuertes Lernen» nutzt. Eine Methode, die ursprünglich für effizientere Modelle in der Computer Vision entwickelt wurde.
Diese Methode ermöglicht es Modellen, allein aufgrund ihrer Ähnlichkeiten und Unterschiede visuelle Szenarien zu lernen. Ohne Etiketten oder andere Informationen.
Zwei Studien des ICoN Center (Integrative Computational Neuroscience Center des Massachusetts Institute of Technology MIT) liefern neue Beweise für diese Theorie. Die Forscher fanden heraus, dass neuronale Netzwerkmodelle nach dem Training mit selbstgesteuertem Lernen Aktivitätsmuster generierten.
![Eine Frau sitzt vor einem Smartphone, aus dem eine Grafik heraus strahlt, die virtuelle Symbole zeigt, sowie ein Gehirn.](https://c.nau.ch/i/zxNz8/900/eine-frau-sitzt-vor-einem-smartphone-aus-dem-eine-grafik-heraus-strahlt-die-virtuelle-symbole-zeigt-sowie-ein-gehirn.jpg)
Muster, die denen im Gehirn von Tieren sehr ähnlich waren.
Künstliche Intelligenz hilft dabei das menschliche Gehirn besser zu verstehen
Aran Nayebi vom ICoN Center erklärt auf der MIT News Webseite, dass sie in ihrer Arbeit untersuchten, ob künstliche Intelligenz bessere Roboter bauen könne. Dies helfe auch dem besseren Verständnis des Gehirns.
Die Forscher trainierten dafür die Modelle anhand von hunderttausenden natürlichen Videos, die alltägliche Szenarien darstellten. Nach dem Training konnten die Modelle Aufgaben wie «Mental-Pong» lösen.
Eine Version des Spiels Pong, bei der der Ball kurz vor dem Treffen mit dem Schläger verschwindet und seine Flugbahn geschätzt werden muss.
Neuronale Netzwerke: Die nächste Stufe in der KI-Entwicklung?
Mit erstaunlicher Genauigkeit konnte das Modell die versteckte Flugbahn des Balls nachverfolgen – ähnlich den Neuronen im Gehirn eines Tieres. Darüber hinaus waren auch hier wieder die neuronalen Aktivierungsmuster innerhalb des Modells denen im Gehirn sehr ähnlich.
![Frau Projektor Text Lichter](https://c.nau.ch/i/l8wQ5/900/frau-projektor-text-lichter.jpg)
Mehrdad Jazayeri vom ICoN Center betont auf der MIT News Webseite: «Die Tatsache, dass Arans Modell neuronale Daten vorhersagen kann, ist wirklich wichtig. Es deutet darauf hin, dass wir uns möglicherweise einer künstlichen Intelligenz nähern, die natürliche Intelligenz nachahmt.»
Navigieren durch Raum und Zeit: Spezialisierte Zellen helfen dabei
Eine weitere Studie konzentrierte sich auf spezielle Neuronen, bekannt als Gitterzellen. Diese befinden sich im entorhinalen Cortex und helfen Tieren bei der Navigation zusammen mit Platz-Zellen im Hippocampus.