Das Tokioter Startup Sakana AI hat Jürgen Schmidhuber als Chief Scientific Advisor eingestellt. Schmidhuber, den Sakana als den „Vater der modernen KI“ bezeichnet, wird das neue RSI Lab des Unternehmens leiten, das an rekursiver Selbstverbesserung von KI-Systemen arbeitet.
Schmidhubers Einfluss auf die KI-Forschung
Jürgen Schmidhuber wird von Sakana AI für seine frühen Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz gewürdigt. Bereits in den 1990er Jahren trug er maßgeblich zur Entwicklung von Deep-Learning-Techniken und Weltmodellen bei, die heute die Grundlage vieler KI-Anwendungen bilden. Deep Learning bezeichnet eine Methode, bei der neuronale Netze mit vielen Schichten große Datenmengen verarbeiten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Weltmodelle sind KI-Systeme, die eine interne Repräsentation ihrer Umgebung erstellen, um zukünftige Zustände vorherzusagen und Handlungen zu planen.
Seine Dissertation aus dem Jahr 1987 befasste sich mit Meta-Learning und rekursiver Selbstverbesserung – Konzepte, bei denen KI-Systeme lernen, wie sie selbst lernen oder sich kontinuierlich verbessern können. Diese Ideen haben laut Sakana AI Projekte des Unternehmens wie die Darwin Gödel Machine und The AI Scientist direkt beeinflusst.
Das Ziel des neuen RSI Labs
In seiner neuen Rolle als Chief Scientific Advisor wird Schmidhuber die Arbeit des RSI Labs (Recursive Self-Improvement Lab) von Sakana AI steuern. Das Ziel dieses Labors ist es, einen sich selbst verstärkenden Forschungszyklus zu etablieren, der Maschinen kontinuierlich intelligenter macht. Dafür plant Sakana AI, eine „kritische Masse an Weltklasse-Experten“ in Tokio zu versammeln.
Physische KI und Japans Rolle
Schmidhuber betont, dass die Zukunft der Intelligenz nicht nur in der Sprachverarbeitung liege, sondern in der physischen KI, die durch Weltmodelle angetrieben wird. Physische KI bezieht sich auf Systeme, die mit der realen Welt interagieren können, beispielsweise durch Robotik. Sakana AI sei einzigartig positioniert, um Japans Erbe in der Innovation zurückzugewinnen, indem es autonome Systeme entwickelt, die das physische Universum wirklich verstehen, simulieren und mit ihm interagieren können.
Thema: ChatGPT. Quelle/Inspiration: The Decoder.