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Wie Maschinen das Lernen lernen

Neuromorphes Rechnen soll KI-Systeme leistungsfähiger machen

Neuromorphes Rechnen
Lernen wie unser Gehirn – das ist das Ziel des neuromorphen Computings. © Peshkova/ iStock

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:

  1. Vorbild Gehirn
    Von Neuronen zur KI
  2. Lernen wie die Neuronen
    Wie funktioniert das neuromorphe Rechnen?
  3. An den Grenzen des Rechnens
    Warum neuromorphes Rechnen Zukunft hat
  4. Erst der Anfang
    Rechnen mit dem hybriden Plastizitätsmodell
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Inhalt des Dossiers

Wie Maschinen das Lernen lernen
Neuromorphes Rechnen soll KI-Systeme leistungsfähiger machen

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

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