Deep Learning antwortet: 42?
Stell dir mal vor, du fütterst eine Deep Learning Erkennungssoftware mit tausenden von Hunde- und Katzenfotos. Und auf einmal erkennt das Programm auch Elefanten!
Wissenschaftler beschäftigen sich seit Jahrzehnten mit den Theorien über die Entstehung unseres Universums und haben diverse Methoden entwickelt, um weit in die Vergangenheit zu schauen. Sie verwenden Computersimulationen um zu versuchen, den Ursprung und die Entwicklung unseres Universums zu veranschaulichen oder gar zu „berechnen“. Die besten traditionellen Methoden mit moderner Technologie benötigen dafür Minuten und liefern schon ordentliche Ergebnisse. „Deep Thought“ im berühmten Roman „Per Anhalter durch die Galaxis“ ist ein „Supercomputer“. Dieser beantwortet nach einigen Millionen Jahren Rechenzeit die Frage nach „dem Leben, dem Universum und dem ganzen Rest“. Die Antwort von Deep Thought, der vermutlich ersten Deep Learning Maschine, lautete: „42“.
Damit konnte im Roman natürlich kaum jemand etwas anfangen. Dazu war vermutlich aber auch die Frage zu vage formuliert. Der weltweit erste KI-Universums-Simulator hingegen liefert Ergebnisse mit einer weitaus höheren Genauigkeit. Und dies in nur wenigen Millisekunden. Das Programm zur Simulation der Entstehung des Universums ist schnell und präzise. Seine Schöpfer sind verblüfft über dessen Fähigkeit, Dinge über den Kosmos zu verstehen, die es nicht verstehen sollte.
Das Deep Learning System, das den Namen Deep Density Displacement Model (D3M) erhielt, baut laut seiner Entwickler „ein tiefes neuronales Netzwerk auf, um die Strukturbildung des Universums vorherzusagen. Es übertrifft die traditionelle schnell-analytische Annäherung und extrapoliert präzise weit über seine Trainingsdaten hinaus“.
Woher kennt die KI die dunkle Materie?
Die KI tut also nicht nur das, wofür ihre Entwickler sie gebaut haben. Sie simuliert nicht nur die Evolution des Universums unter verschiedenen Gravitationsbedingungen. Vielmehr liefert sie auch genaue Ergebnisse für Variablen, für die sie nicht trainiert wurde. Zum Beispiel die Menge an Dunkler Materie im Universum. Das Team trainierte das System nicht auf Daten mit unterschiedlichen Mengen an dunkler Materie, aber die KI änderte diese Werte. Basierend offenbar lediglich auf Schlussfolgerungen aus denjenigen Werten, die tatsächlich eingegeben und somit trainiert worden waren. Unerklärlicherweise, und sehr exakt, wenn man den Forschern Glauben schenken darf.
Shirley Ho, eine Co-Autorin in der Forscherzeitung des Teams, bemerkte dazu:
„Es ist wie das Unterrichten einer Bilderkennungssoftware mit vielen Bildern von Katzen und Hunden, aber dann ist das Programm in der Lage, Elefanten zu erkennen. Niemand weiß, wie es das macht, und es ist ein großes Geheimnis, das es zu lösen gilt“.
Der Simulator selbst hat nicht nur das Potenzial, die unvorhersehbare Natur der Black Box KI und des Deep Learning weiter zu demonstrieren, sondern auch Astrophysikern und Forschern zu helfen, einige der Lücken in der Hintergrundgeschichte unserer Kosmos zu schließen. Unser Universum ist ein seltsamer und weitgehend unbekannter Ort. Die Menschheit beginnt gerade erst, unsere Blicke über den beobachtbaren Raum hinaus zu richten, um festzustellen, was da draußen ist und wie alles so kommen konnte, wie es gekommen ist. Künstliche Intelligenz kann uns helfen, genau zu verstehen, wie die unzähligen Milliarden von Variablen, die die Evolution unseres Universums beeinflussen, in die Entstehung von Sternen, Planeten und sogar des Lebens selbst einfließen.
Es bleibt spannend, und wir von Schaller Digital bleiben für euch am Ball.
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