Ehemaliger Petrinese referiert über neuronale Netze und “künstliche Intelligenz”

Ganz nah an den aktuellen Forschungsstand kamen die Informatikkurse der 10, EF und Q1 bei einem exklusiven Vortrag zu neuronalen Netzen im Zusammenhang mit “Künstlicher Intelligenz”.

Der ehemalige Schüler des Petrinum, Fabian Rudolph (Abiurjahrgang 2022), der inzwischen sein Masterstudium an der ETH Zürich absolviert und auch als Werkstudent bei einem großen süddeutschen Automobilhersteller arbeitet, nutzte seinen Heimatbesuch, um spannende Einblicke in die Zusammenhänge zwischen der Entwicklung der natürlichen Intelligenz des Menschen, des Aufbaus natürlicher und künstlicher neuronaler Netze und den Konsequenzen für Funktionsweise und Struktur der “künstlichen Intelligenz” der Zukunft zu geben.

Überraschend für die Zuhörenden war zunächst der relativ große Anteil der Entwicklungsgeschichte des Menschen und seiner Gehirnstrukturen an der Präsentation, aber später wurde auf dieser Grundlage deutlich, dass die gegenwärtige Architektur aktueller “KI” Modelle, zwar strukturell unserem Gehirn ähnelt (sogenannte künstliche neuronalen Netze), aber sich in der Funktionsweise deutlich unterscheidet, indem Informationen ständig neu und vollständig generiert werden, während menschliche Gehirne größtenteils alles aus bereits bekannten Informationen konstruieren und nur auf Veränderungen aktiv reagieren. So erklärte der Referent auch den enormen und zunehmend problematischen Energiehunger der gegenwärtigen ”KI”, demgegenüber die Denkzentrale des Menschen mit bescheidenen 20 Watt auskommt. Eine stärkere Orientierung an den menschlichen Gehirnvorgängen ist Teil aktueller Forschung und die Entwicklung sogenannter “neuromorpher Chips” verspricht eine energiesparende “künstliche Intelligenz” der Zukunft, welche diese Bezeichnung dann vielleicht auch eher verdient und nicht mehr konsequent in Anführungszeichen gedacht werden sollte.

Denn eine weitere wichtige Erkenntnis, die Fabian Rudoplh dem Publikum nahe brachte, war die, dass die aktuellen Modelle, wie ChatGPT, nicht wirklich intelligent sind und etwas im eigentlichen Sinne verstehen können. Stattdessen seien sie lediglich “stochastische Papageien”, generieren also lediglich auf Wahrscheinlichkeitswerten basierende Inhalte, die nur das neu zusammenmischen und wiedergeben, mit dem die Modelle ursprünglich angelernt worden sind. Das Selberdenken wird uns die “KI” also derzeit (noch) nicht abnehmen können.