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Inspiration aus
der Natur: Algorithmen, die
sich durch Mutation, Selektion und Rekombination verbessern, ähnlich wie biologische Evolution.
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Besondere
Stärken: Gut geeignet zur
Optimierung komplexer Systeme und zur Entwicklung neuartiger Netzwerkarchitekturen.
Energetisch und
strukturell effizientere Netzwerke (Spiking Neural Networks, SNNs)
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Biologisch näher
am Gehirn: SNNs simulieren
die Impulsübertragung in Neuronen.
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Vorteil:
Besonders
effizient in Echtzeitanwendungen und bei geringer Rechenleistung.
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Beispiel:
Verwendung in
Robotern zur sensorischen Verarbeitung.
Agentenbasierte
Systeme und kollektive Intelligenz
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Dezentrale
Intelligenz: Viele kleine,
spezialisierte Agenten lösen Teilprobleme und kooperieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
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Beispiel:
Schwarmintelligenz,
wie sie in der Robotik oder bei der Verkehrssteuerung genutzt wird.
Emotionale und
intuitive KI
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„Bauchgefühl“ für
Maschinen: Durch die
Einbindung affektiver Reaktionen in KI-Modelle entsteht eine menschenähnlichere Interaktion und Entscheidungsfindung.
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Beispiel:
KI-gestützte
Chatbots, die emotionale Stimmungen erkennen und empathisch reagieren.
Diese
Ansätze zeigen, dass der Weg zur „künstlichen Allgemeinintelligenz“ (AGI) nicht allein im Wettrüsten um größere Modelle liegt. Vielmehr könnte eine Kombination dieser Methoden, inspiriert von der
Biologie, Philosophie und Systemtheorie, den Durchbruch bringen.
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