Eine der herausragendsten Leistungen des menschlichen Gehirns ist seine Lernfähigkeit. Das neuromorphe Rechnen versucht deshalb, diese fundamentale Hirnfunktion auf Maschinen zu übertragen. Dadurch lernen diese Rechner ähnlich wie wir. Doch wie funktioniert das? Und welche Vorteile haben solche KI-Systeme nach Vorbild des Gehirns?
Vom mittelalterlichen Golem bis zum Terminator, von Metropolis bis „Wall-E“ – das menschliche Gehirn zu verstehen, sich seine Eigenschaften nutzbar zu machen und unbelebte Materie mit menschlichen Fähigkeiten auszustatten, ist ein häufig aufgegriffenes, meist bedrohliches, oft nützliches, stets aber faszinierendes Thema. Doch wie realistisch sind diese Ideen in heutiger Zeit? Und welche Möglichkeiten haben wir überhaupt, ein derart komplexes System wie das Gehirn zu erforschen und nachzuahmen?
Forscher der Universität Heidelberg um Johannes Schemmel versuchen genau das: Sie arbeiten daran, Rechner nach dem Vorbild des Gehirns zu konstruieren. Diese neuromorphen Systeme lernen auch auf der Ebene ihrer Funktion und Struktur ähnlich wie wir. Erste Erfolge gibt es bereits.
Autor: Johannes Schemmel, Universität Heidelberg/ Ruperto Carola
Inhalt:
- Vorbild Gehirn
Von Neuronen zur KI - Lernen wie die Neuronen
Wie funktioniert das neuromorphe Rechnen? - An den Grenzen des Rechnens
Warum neuromorphes Rechnen Zukunft hat - Erst der Anfang
Rechnen mit dem hybriden Plastizitätsmodell
