Schöpferische KI: Diese handschriftlichen Buchstaben wurden nicht von einem Menschen geschrieben, sondern durch eine neue Kombination aus künstlicher Intelligenz und Quantenschaltkreis. Das hybride System zeigt bei dieser kreativen Aufgabe deutlich bessere Leistungen als normale neuronale Netzwerke, wie Forschende berichten. Sie sehen in der Integration von Quanten-Schaltkreisen in klassische KI-Systeme eine Chance für noch leistungsfähigere und lernfähigere Maschinen.
Ob bei der Diagnose von Krankheiten, der Prognose von Proteinstrukturen oder bei Strategiespielen: Künstliche Intelligenz ist überall dort im Vorteil, wo große Datenmengen analysiert werden müssen. Anhand von Trainingsdaten lernen die künstlichen neuronalen Netzwerke, welche Merkmale entscheidend sind, und entwickeln daraus die Fähigkeit, auch neue Daten entsprechend einzustufen – sie lernen selbständig, worauf es ankommt.
Vom bloßen Analysieren zum Generieren
Der nächste Schritt sind „schöpferische“ Aufgaben: Wenn KI-Systeme selbst Daten in Form von Texten, Bildern, Tönen oder Videos erzeugen sollen, ist dies deutlich anspruchsvoller. Denn die dafür genutzten generativen neuronalen Netzwerke müssen zunächst lernen, was die zu erzeugende Daten ausmacht, und dann diese Merkmale selbstständig zu einem neuen stimmigen Bild, Text, Musikstück oder anderen Output rekombinieren. Auch das Retuschieren von visuellen Daten kann generative KI leisten.
Doch es geht noch besser, wie nun ein Team um Manuel Rudolph von Zapata Computer in Kanada demonstriert. Sie haben ein generatives KI-System mit Quantentechnologie kombiniert und sie so noch leistungsfähiger gemacht. Als Testaufgabe wählten sie eine gängige Benchmark für schöpferische KI-Aufgaben: das Erzeugen von Buchstaben in einer realistischen, authentisch aussehenden Handschrift.
