Neuromorphic Computing: Diese KI kann riechen und braucht Schlaf

Dass Computer heute vieles besser können als Menschen, ist keine Frage. Rechnen, Schachspielen, etc. Aber bei Künstlicher Intelligenz erwarten viele mehr, nämlich menschenähnliche Intelligenz. Und dabei wird klar: KI funktioniert ganz anders als unsere Hirne.

Jetzt aber gibt es eine Neuerung, die hier einen entscheidenden Unterschied machen könnte. Das sogenannte Neuromorphic Computing ist eine schon länger eingesetzte Herangehensweise. Sogenannte deep neural networks dienen schon heute dazu, die Effizienz des Gehirns nachzubilden.

120.000.000 Synapsen

Kürzlich hat Intel einen neuromorphen Chip zweiter Generation namens Loihi vorgestellt. Er hat eine Million künstlicher Neuronen, sechsmal so viele wie der Vorläufer. Verbunden werden sie von 120 Millionen künstlichen Synapsen.

Dabei misst der Chip nur etwas mehr als 30 Quadratmillimeter, der Loihi 1 von 2017 war noch fast doppelt so groß.

Neuromorphic Computing werde „ein Rockstar“, sagte der Neurobiologe Thomas Cleland von der Cornell University dem Magazin Science. Zwar seien die neuartigen Chips nicht in jedem Feld besser als andere Rechner, aber für bestimmte Anwendungen enorm leistungsstark.

Die Chips sind besonders gut darin, große Datenmengen zu verarbeiten. Das könnte ermöglichen, dass Computer Gerüche oder Tonaufnahmen viel besser verarbeiten können als bisherige Technologie.

Deep Learning vs. Neuromorphic

Derzeit arbeitet KI vor allem mit sogenannten Deep Learning-Algorithmen. Die lernen aus ihren Fehlern und werden so immer besser. Das Beispiel der Geruchserkennung spricht aber sehr für das Neuromorphic Computing.

In einer Untersuchung konnte Loihi giftige Chemikalien nach nur einem Trainings-Durchgang identifizieren. Deep Learning-Algorithmen brauchten hingegen bis zu 3000 Durchgänge wie Science berichtet.

Neben Intel sind auch von Firmen wie BrainChip und SynSense kürzlich neuromorphe Chips auf den Markt gekommen. Allerdings deuten erste Erkenntnisse darauf hin, dass die hirnähnlichen Chips auch eine Schwäche des Menschen geerbt haben: Wenn sie zu lange im Einsatz sind, brauchen sie eine Pause.

Übermüdete Neuro-Chips sind nämlich nicht mehr besonders genau in ihrer Arbeit.