Der Weg nach KAI – Episode 56: Das Geheimnis des Deep Learning: Wenn Ockhams Rasiermesser die Transformer grokt (Teil1)

In dieser Episode geht es um die Grundprinzipien und kognitiven Parallelen beim Lernen künstlicher neuronaler Netze, insbesondere von Transformer-Modellen. Im Fokus steht die Frage, wie sich maschinelle Verarbeitungsschritte mit menschlicher Kognition vergleichen lassen.
KI-Modelle wie GPT verarbeiten Informationen schichtweise, wobei sich Wahrscheinlichkeiten für Antworten dynamisch entwickeln, ähnlich einem kollektiven Entscheidungsprozess. Studien zeigen, dass dieser Prozess bei schwierigen Aufgaben dem menschlichen Zögern ähnelt. 
Wir untersuchen, wie Deep Learning funktioniert und warum dabei emergente Fähigkeiten entstehen können, also komplexe Eigenschaften wie Sprachverständnis oder logisches Denken, die nicht explizit programmiert wurden. 
Auch das sogenannte „Sentiment-Neuron“ ist Thema und zeigt, dass digitale neuronale Netze intern ganz eigenständige Repräsentationen ausbilden können.