Mini-KI übertrifft Großmodelle bei Hirnforschung

Forscher haben ein radikal verkleinertes KI-System entwickelt, das neuronale Aktivitäten präziser vorhersagt als seine riesigen Vorgänger. Die Erkenntnisse könnten neue Therapieansätze für Alzheimer eröffnen.

Weniger ist mehr

Die KI-Branche jagt nach immer größeren Modellen. Mehr Parameter, mehr Rechenleistung, mehr Daten. Ein Forschungsteam hat diesen Trend nun auf den Kopf gestellt. Die Wissenschaftler nahmen ein bestehendes System und schrumpften es radikal zusammen. Übrig blieb ein Bruchteil der ursprünglichen Größe. Das Erstaunliche: Dieses Minimodell übertrifft seine gewaltigen Vorgänger bei einer anspruchsvollen Aufgabe.

Präzise Vorhersagen im Affenhirn

Die Forscher testeten ihr kompaktes System an einer klassischen neurowissenschaftlichen Fragestellung. Wie reagieren Nervenzellen im Sehzentrum von Makaken auf bestimmte Bilder? Das geschrumpfte Modell lieferte genauere Prognosen als ressourcenhungrige Alternativen. Die Verkleinerung hatte offenbar einen reinigenden Effekt: Überflüssiges verschwand, Wesentliches blieb. Die Kompression brachte einen willkommenen Nebeneffekt. Die internen Abläufe des Systems wurden durchsichtiger. Die Wissenschaftler konnten nachvollziehen, wie das Modell visuelle Informationen zerlegt. Konturen werden erkannt, Farben separiert, geometrische Muster identifiziert. Diese Arbeitsweise spiegelt erstaunlich genau, was Neurowissenschaftler über die biologische Bildverarbeitung bei Primaten wissen. Eine Beobachtung sticht besonders hervor. Bestimmte Neuronen im visuellen System reagieren ausschließlich auf punktförmige Reize. Evolutionär ergibt das Sinn. Punkte sind ein Schlüsselmerkmal von Augen. Die blitzschnelle Erkennung von Augen ermöglicht es Lebewesen, Artgenossen zu identifizieren, Emotionen zu lesen und Gefahren einzuschätzen.

Perspektiven für die Medizin

Die Erkenntnisse könnten praktische Anwendungen finden. Bei Erkrankungen wie Alzheimer sterben Verbindungen zwischen Nervenzellen ab. Die Forscher vermuten, dass gezielte visuelle Stimulation bestimmte neuronale Pfade aktivieren könnte. Spezielle Bildfolgen, die genau jene Zellen ansprechen, die bei Demenz besonders leiden, könnten geschwächte Netzwerke möglicherweise stärken. Die Studie wirft unbequeme Fragen auf. Technologiekonzerne investieren Milliarden in gigantische Rechenkapazitäten. Doch manchmal liefert ein bescheidenes Werkzeug tiefere Einsichten als ein überdimensionierter Apparat. Für die Hirnforschung eröffnen sich damit neue Wege, die Funktionsweise des komplexesten bekannten Systems im Universum zu entschlüsseln.