Forscher an der Universität von Waterloo in Kanada haben eine Durchbruch in der künstlichen Intelligenz (AI). Neue Algorithmen für das maschinelle Lernen, zusammen mit kompakten Computerchips, die klein genug sind, um auf ein Mobiltelefon zu passen, haben es einer KI ermöglicht, unabhängig vom Internet zu laufen.

Typische neuronale Netzwerke (bekannt als "gebundene" neurale Netzwerke) benötigen eine Internetverbindung, um ein AI-Programm auszuführen. Dieser Durchbruch ermöglicht es jedoch Geräten, eine KI unabhängig vom Internet zu betreiben.

Eine eigenständige KI, im Gegensatz zu einer kabelgebundenen KI, senkt die Kosten für die Datenübertragung, erhöht den Datenschutz und die Sicherheit und schafft Möglichkeiten für den Einsatz von KI in Bereichen ohne Internetverbindung.

Deep-Learning AI emuliert das menschliche Gehirn durch die Verarbeitung von Daten durch Schichten von künstlichen Neuronen. Normalerweise erfordert dies massive Rechenleistung und Datenressourcen. Die Forscher der University of Waterloo konnten jedoch die Effizienz der KI erhöhen, indem sie sie in eine virtuelle Umgebung brachten und langsam die Rechenleistung und die verfügbaren Daten reduzierten, um sie so zu schulen, dass sie die verbleibenden Ressourcen effizienter nutzen konnten.

"Es gibt eine große Anzahl von Situationen, in denen man sich aufgrund von Einschränkungen der Internetbandbreite, Datenschutz- und Sicherheitsproblemen, mangelnder Zugänglichkeit zum Internet sowie unternehmenskritischer Informationen nicht auf die Cloud verlassen kann, um tiefgründiges KI-Computing zu betreiben Aufgaben, bei denen eine zuverlässige Echtzeit-KI erforderlich ist ", sagte Alex Wong, Associate Professor in der Abteilung für Systems Design Engineering an der University of Waterloo und Co-Schöpfer dieser Technologie.

"All das läuft auf den Mangel an verfügbaren Ressourcen hinaus, und das inspirierte uns zu untersuchen, was passiert, wenn Sie eine virtuelle Umgebung mit sehr wenig Ressourcen aufbauen und sehen, wie sich die KI darauf einstellt", sagte Wang. "Wir sehen diese Form der weiterentwickelten Anpassung in der Natur zu jeder Zeit, in der sich die physischen Eigenschaften eines Menschen im Laufe der Zeit an die Umgebung anpassen, in der er sich befindet, und wir wollten sehen, ob das auch mit der tiefgreifenden KI geschieht."

Wong und sein Team wendeten das darwinistische Konzept des „Überlebens der Stärksten“ an, um ihre KI zu trainieren, mit höheren Effizienzniveaus zu arbeiten, indem sie die ihr zur Verfügung stehenden Ressourcen schrittweise verringerten. Grundsätzlich lehrten sie es, durch zunehmende Ressourcenknappheit zu sparen und zu budgetieren.

In Zukunft wollen die Forscher den darwinistischen maschinellen Lernprozess perfektionieren und das daraus resultierende KI-Programm auf den Markt bringen.

"Unser nächster Schritt ist zu sehen, ob wir diese Idee im akademischen Bereich noch weiter vorantreiben können und untersuchen, wie wir die virtuelle Umgebung so verändern können, dass wir die gewünschten Evolutionscharakteristiken erhalten", sagt Wong. "Wir vermarkten auch unsere effizienten und leistungsstarken Deep-Learning-KI-Lösungen über ein Startup namens DarwinAI, da University of Waterloo eine Brutstätte für unternehmerische Innovation ist. "

Die Forscher glauben, dass ihre Technologie die KI-Welt öffnen könnte.

"Wir sind der Meinung, dass dies für diejenigen, die die großen Ideen in der tiefgreifenden KI übernehmen und diese in eine Form bringen wollen, die von den Massen genutzt werden kann, bahnbrechend sein kann", sagte Wong.

Wir hoffen, dass dies dazu beitragen wird, die KI für jedermann, überall und jederzeit weiter zu demokratisieren.

Mohammad Javad Shafiee, Forschungsassistent Professor in der Fakultät für Systems Design Engineering an der Universität, ist der Co-Creator der Technologie und der Mitbegründer von DarwinAI.