Künstliche Intelligenz hungert sich ressourcenschlank
Entzieht man einer Deep-Learning-KI die Arbeitsgrundlagen und gibt ihr Zeit, sich daran anzupassen, so macht die Not erfinderisch. Ziel der erzwungenen Evolution: künstliche Intelligenz, die trotz knappster Mittel überlebt.
26. Nov. 2017 Claudia WitteTeilen
Gegenwärtige AI-Systeme verlangen einiges. Sie setzen eine hohe Rechenleistung, umfangreichen Speicher und eine vernetzte Umgebung voraus.
Die Anwendungsgebiete für derart kompakte AI-Systeme sind breit gestreut. Als nützlich könnten sie sich in Mobiltelefonen erweisen, die ja oft auf Internet-Verbindungen mit stark schwankender Bandbreite angewiesen sind. Auch bei Industrierobotern oder in datenschutzkritischen Bereichen könnten die abgespeckten AI-Systeme wertvolle Dienste leisten. Wie leistungsfähig AI-Systeme werden können, die auf Deep Learning basieren, hat Google erst kürzlich mit seiner Go-spielenden AI
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