Microsoft setzt auf neuartige KI mit „digitalem Gehirn“
Microsoft kooperiert mit dem Schweizer Start-up inait, um eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die sich nicht nur auf bestehende Daten stützt, sondern aus realen Erfahrungen lernt. Die Technologie, die auf digitaler Neurowissenschaft basiert, soll unter anderem im Finanzsektor und in der Robotik zum Einsatz kommen.
Im Zentrum der Zusammenarbeit steht ein KI-Modell, das sich an der Funktionsweise von Säugetiergehirnen orientiert. Während herkömmliche KI-Systeme auf Mustererkennung und große Datenmengen angewiesen sind, soll diese neue Generation von Algorithmen eigenständig lernen und komplexe Probleme mit menschenähnlicher Logik lösen.
„Wir haben inait mit der Idee gegründet, dass die einzige bewährte Form von Intelligenz im Gehirn existiert“, sagte Richard Frey, CEO des 2018 gegründeten Unternehmens. „Wenn wir das Gehirn verstehen, können wir eine völlig neue, leistungsfähigere Art von KI erschaffen.“
Die Technologie baut auf einem 20-jährigen, von der Schweizer Regierung finanzierten Forschungsprojekt auf, das digitale Repliken von Gehirnen entwickelt hat. Inait-Co-Gründer Henry Markram erklärt, dass aus dieser Forschung 18 Millionen Zeilen Computercode entstanden sind, die zur Simulation von Gehirnaktivitäten genutzt werden können.
Microsoft plant, die KI-Modelle von inait in seine Cloud-Dienste zu integrieren und damit Finanzinstitute und Industrieunternehmen zu bedienen. In der Finanzbranche sollen die Algorithmen präzisere Handelsstrategien und Risikomanagementlösungen ermöglichen. In der Robotik könnten sie Maschinen intelligenter machen, sodass sie sich dynamischen Produktionsumgebungen besser anpassen.
Laut Markram könnte diese Form der KI nicht nur effizienter lernen, sondern auch weniger energieintensiv sein als bestehende Modelle. Herausforderungen bleiben jedoch bestehen, insbesondere die immense Komplexität der Nachbildung menschlicher Gehirnprozesse.
Das Schweizer Projekt hat bereits eine offene Plattform geschaffen, über die Forscher auf die Simulationstechnologie zugreifen können. Ziel ist es, sie für neurologische Forschung nutzbar zu machen – etwa zur besseren Analyse von Erkrankungen wie Autismus.
