Netzwerke aus Silbernanodrähten scheinen zu lernen und sich zu erinnern, ähnlich wie unser Gehirn

In den letzten Jahren haben generative AI-Modelle wie ChatGPT und DALL-E es möglich gemacht, große Mengen an angeblich menschenähnlichem, hochwertigem kreativem Inhalt aus einfachen Prompts zu produzieren. Obwohl sie in großen Datenmustererkennungsaufgaben besonders leistungsfähig sind und Menschen bei weitem übertreffen können, sind aktuelle KI-Modelle nicht auf dieselbe Weise intelligent wie wir. Die KI-Systeme sind nicht so strukturiert wie unser Gehirn und lernen nicht auf die gleiche Weise.

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KI-Systeme verbrauchen auch erhebliche Mengen an Energie und Ressourcen für das Training im Vergleich zu unseren drei oder vier Mahlzeiten pro Tag. Ihre Fähigkeit, sich in dynamischen, schwer vorhersehbaren und lautstarken Umgebungen anzupassen und zu funktionieren, ist im Vergleich zu uns schlecht, und sie verfügen nicht über menschenähnliche Speicherfähigkeiten.

Eine neue Studie, die in Science Advances veröffentlicht wurde, erforscht nicht-biologische Systeme, die eher wie menschliche Gehirne sind. Die Forscher fanden heraus, dass sich selbstorganisierende Netzwerke aus winzigen Silberdrähten zu lehren und sich zu erinnern scheinen, ähnlich wie die denkenden Hardware im menschlichen Gehirn.

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Die Forschung ist Teil eines Forschungsfeldes, das als Neuromorphik bezeichnet wird und darauf abzielt, die Struktur und Funktionalität biologischer Neuronen und Synapsen in nicht-biologischen Systemen zu replizieren. Die Forscher nutzten ein System, das ein Netzwerk von „Nanodrähten“ verwendet, um die Neuronen und Synapsen im menschlichen Gehirn nachzuahmen.

Diese Nanodrähte sind winzige Drähte, die etwa ein Tausendstel der Breite eines menschlichen Haares haben. Sie bestehen aus einem hochleitfähigen Metall wie Silber, das typischerweise mit einem Isoliermaterial wie Kunststoff beschichtet ist. Die Nanodrähte bauen sich selbst zu einem Netzwerk auf, das einem biologischen neuronalen Netzwerk ähnelt.

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Wenn die Nanodrähte mit elektrischen Signalen stimuliert werden, wandern Ionen über die Isolierschicht und in einen benachbarten Nanodraht (ähnlich wie Neurotransmitter über Synapsen). Als Ergebnis beobachten wir synapsenartige elektrische Signale in Nanodraht-Netzwerken.

Eine zentrale Frage, die in der Studie untersucht wird, sind die Merkmale, die auf eine Kognition von hoher Ordnung hindeuten, wie Lernen und Gedächtnis.

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In der Studie zeigen die Forscher, dass sie synaptische Pfade in Nanodraht-Netzwerken selektiv verstärken (und schwächen) können. Dies ähnelt dem „supervised learning“ im Gehirn. In diesem Prozess wird die Ausgabe von Synapsen mit einem gewünschten Ergebnis verglichen. Dann werden die Synapsen verstärkt („gestärkt“), wenn ihre Ausgabe dem gewünschten Ergebnis nahe kommt, oder beschnitten („geschwächt“), wenn ihre Ausgabe dem gewünschten Ergebnis nicht nahe kommt.

Die Forscher konnten die Stärkung der synaptischen Pfade durch „Belohnung“ oder „Bestrafung“ im Netzwerk noch weiter erhöhen. Dieser Prozess ist von „reinforcement learning“ im Gehirn inspiriert.

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Die Forscher implementierten auch eine Version des Tests namens „n-back task“, der zur Messung des Arbeitsgedächtnisses bei Menschen verwendet wird. Dabei werden eine Reihe von Reizen präsentiert und jeder neue Eintrag mit einem verglichen, der einige Schritte (n) zuvor aufgetreten ist.

Das Netzwerk „erinnerte“ sich an vorherige Signale für mindestens sieben Schritte. In unseren Nanodraht-Netzwerken stellten wir fest, dass die Bildung synaptischer Pfade davon abh

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Von Jodi Picoult

Jodi Picoult ist eine am besten verkaufte Autorin, die sich mit komplexen moralischen und ethischen Fragen in ihren Romanen befasst. Ihre Bücher, wie "My Sister 's Keeper" und "Small Great Things", wurden für ihre thematischen Gedanken und emotionale Tiefe gelobt.

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