Forscher entwickeln KI, die selbstständig denkt und lernt

Damit wollen die Forscher eine bisherige Grenze der Künstlichen Intelligenz überwinden: das fehlende Lernen durch Erfahrung.

MIT-Forscher schaffen, was bisher nicht möglich war

Moderne Künstliche Intelligenz kann heute vieles: Sie schreibt Texte, erstellt Bilder und Videos, komponiert Musik und programmiert sogar ganze Software-Anwendungen. Doch eines konnten diese Systeme bislang nicht: Sich selbstständig weiterentwickeln, so wie ein Mensch es durch Erfahrung tut.

Genau hier setzt das neue Projekt des renommierten Massachusetts Institute of Technology (USA) an. Die Forscher haben ein Konzept mit dem Namen SEAL entwickelt – eine Abkürzung für Self-Adapting Language Model (selbstanpassendes Sprachmodell). Ziel ist es, dass die KI eigene Schlüsse aus dem Gelernten zieht, es zusammenfasst und sich dadurch weiterentwickelt. Ganz ohne zusätzliche Trainingsdaten, wie sie bisher für KI-Modelle nötig sind.

So funktioniert das neue System

Das SEAL-Modell soll ähnlich wie ein Schüler oder eine Studentin arbeiten: Es macht sich Notizen, erstellt Zusammenfassungen und passt das eigene „Wissensarchiv“ an. Diese Notizen nutzt es dann wiederum, um sich selbst zu verbessern – ähnlich wie ein Mensch, der den Stoff für eine Prüfung wiederholt.

Ein Beispiel: Wenn SEAL neue Informationen über das Apollo-Raumfahrtprogramm (USA) erhält, kann es neue Zusammenhänge herstellen, sich Fragen dazu stellen und daraus neue Inhalte ableiten. Diese nutzt es dann, um sein eigenes Verhalten anzupassen. Funktioniert diese Änderung gut, bleibt sie bestehen. Das Prinzip ist vergleichbar mit dem sogenannten „Learning by Doing“, nur in digitaler Form. Der Vorteil: SEAL könnte in Zukunft auch ohne menschliche Anleitung lernen und sich anpassen.

Grenzen des Systems: Vergessen und Rechenaufwand

Noch ist das System nicht ausgereift. Eine große technische Schwierigkeit bleibt das sogenannte katastrophale Vergessen: Wenn die KI etwas Neues lernt, kann es passieren, dass sie dabei älteres Wissen „überschreibt“. Menschen können meist beides parallel behalten – Maschinen oft nicht.

Hinzu kommt: Das SEAL-System benötigt große Mengen an Rechenleistung. Wie die Forscher das Modell langfristig effizient betreiben wollen, ist derzeit noch offen. Denkbar wäre etwa, das Lernen nur in bestimmten Zeitabständen zu erlauben – ähnlich wie ein Stundenplan.

Das bedeutet es für die Zukunft

Trotz der noch offenen Fragen ist der Fortschritt beachtlich. Ein KI-Modell, das sich laufend selbst weiterentwickelt, könnte in vielen Bereichen eingesetzt werden – etwa als digitaler Assistent, der die persönlichen Vorlieben des Nutzers speichert und sich bei jeder Anfrage besser anpasst. Oder in der Kundenbetreuung, wo das System aus früheren Gesprächen lernt, ohne neu programmiert werden zu müssen.

Allerdings besteht auch ein gewisses Risiko: Wenn das System falsche Informationen lernt oder sich auf unzuverlässige Quellen stützt, kann es diese Irrtümer weiterverbreiten. Die Entwickler betonen daher die Notwendigkeit von Kontrollmechanismen, damit sich keine Fehler einschleichen.