Entscheidungen treffen, ähnlich wie Menschen es tun, revolutioniert die Künstliche Intelligenz (KI). Forscher an der Georgia Tech haben einen Meilenstein erreicht, indem sie eine neuronale Netzwerkarchitektur entwickelt haben, die menschliche Entscheidungsprozesse nachahmt. Diese Technologie könnte die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-Systemen erheblich verbessern. Ein bemerkenswerter Schritt nach vorn in der Welt der Maschinellen Intelligenz. Das musst du wissen – RTNet: Wenn KI wie Menschen denkt RTNet: Das neue neuronale Netzwerk, das menschliche Entscheidungsprozesse imitiert. Konfidenz: Das Modell zeigt menschliche Merkmale wie Selbstvertrauen in seine Entscheidungen. Beweisakkumulation: Der Entscheidungsprozess basiert auf der Ansammlung von Beweisen, ähnlich wie bei Menschen. Variabilität: Entscheidungen sind nicht immer gleich, was die Modellleistung verbessert. Schnelligkeit und Genauigkeit: Das Modell balanciert Geschwindigkeit und Genauigkeit wie der menschliche Geist. Menschliche Entscheidungen sind komplex und nuanciert. Wir treffen täglich etwa 35.000 Entscheidungen, vom Überqueren der Straße bis hin zur Wahl unseres Mittagessens. Diese Entscheidungen beruhen auf einer Vielzahl von Faktoren wie Erinnerungen und Kontexten, die eine gewisse Zuversicht und Variabilität erzeugen. Traditionelle neuronale Netzwerke hingegen sind deterministisch und wiederholen dieselbe Entscheidung in identischen Situationen. Forscher an der Georgia Tech, unter der Leitung von Associate Professor Dobromir Rahnev, haben dieses Paradigma herausgefordert. Ihr neuronales Netzwerk, RTNet, ist darauf trainiert, Entscheidungen wie Menschen zu treffen, einschließlich der Möglichkeit, sich unsicher zu fühlen. Diese neuartige Herangehensweise könnte die Art und Weise, wie wir KI nutzen, revolutionieren. „Neuronale Netzwerke treffen Entscheidungen, ohne Ihnen mitzuteilen, ob sie sicher sind oder nicht“, erklärt Farshad Rafiei, Doktorand in Psychologie an der Georgia Tech. Im Gegensatz zu traditionellen Netzwerken, die oft „halluzinieren“, wenn sie auf unbekannte Fragen stoßen, könnte ein menschlicheres Modell ehrlicher und genauer sein. Das Team testete RTNet mit dem bekannten MNIST-Datensatz für handgeschriebene Ziffern. Das Modell wurde trainiert, diese Ziffern zu identifizieren, auch wenn sie durch Rauschen verzerrt wurden. Die Leistung des Modells wurde mit menschlichen Ergebnissen verglichen, und es zeigte sich, dass RTNet in vielen Fällen besser abschneidet als andere deterministische Modelle. Die Forschungsergebnisse, veröffentlicht in Nature Human Behaviour, heben hervor, dass das Modell nicht nur die korrekten Entscheidungen traf, sondern auch die Entscheidungszeit und das Konfidenzlevel der Menschen widerspiegelte. Der Schlüssel zum Erfolg des Modells liegt in zwei Komponenten: einem Bayesschen neuronalen Netzwerk (BNN), das Wahrscheinlichkeiten zur Entscheidungsfindung nutzt, und einem Beweisakkumulationsprozess, der die gesammelten Beweise verfolgt. Diese Kombination ermöglicht es RTNet, Entscheidungen mit einer gewissen Variabilität zu treffen, ähnlich wie Menschen, die nicht immer dieselben Entscheidungen in identischen Situationen treffen. Die Forschung deutet darauf hin, dass je näher wir unsere Modelle an das menschliche Gehirn bringen, desto natürlicher und menschlicher wird das Verhalten der KI. Die Forscher planen, ihr Modell auf vielfältigere Datensätze zu trainieren und hoffen, dass es eines Tages möglich sein wird, KIs zu entwickeln, die nicht nur menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen, sondern uns auch bei der täglichen Entscheidungsfindung unterstützen können. Fazit: RTNet: Wenn KI wie Menschen denkt Die Entwicklung von RTNet zeigt, dass es möglich ist, neuronale Netzwerke so zu gestalten, dass sie menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen. Dies könnte die Grundlage für eine neue Ära der KI sein, die nicht nur intelligenter, sondern auch zuverlässiger und menschlicher ist. Diese Forschung eröffnet neue Möglichkeiten und Herausforderungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, grundlegend zu verändern. #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #NeuronaleNetzwerke #GeorgiaTech Der neural Network RTNet exhib