OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 2)

Der Weg nach KAI – Episode 25: OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und
die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 2) 

Im zweiten Teil dieser Folge vertiefen wir die Erkenntnisse, wie
hilfreich die "Monte Carlo Tree Search" (MCTS) auf dem Weg zur
Künstlichen Allgemeinen Intelligenz ist.
Die Philosophie der MCTS entspringt der "Glücksspiel-Strategie"
und ermöglicht es KI-Systemen, komplexe (Spiel-)Situationen zu
analysieren und erfolgversprechende Antworten zu definieren. Am
Beispiel von AlphaGo zeigt sich eindrucksvoll, wie die
Kombination aus neuronalen Netzen und MCTS zu enormen
Leistungssprüngen führt.
Die Zukunft der KI liegt in der cleveren Kombination von
kompakten Modellen für effiziente Alltagsaufgaben auf Endgeräten
und leistungsstarken Cloud-Giganten für komplexe Analysen. Dieses
Zusammenspiel verspricht Benutzerfreundlichkeit,
Ressourceneffizienz und Hochleistung.
Wir untersuchen die Rolle von Faktoren wie Zeit, Datenqualität
und Rechenleistung und wie wichtig die geschickte Kombination aus
schnellem, intuitivem "System 1 Denken" und langsamem,
analytischem "System 2 Denken" ist. 
Mit jedem Fortschritt kommen wir dem Zeitpunkt näher, an dem
KI-Systeme auf dem Niveau promovierter Experten agieren können -
mit enormen Auswirkungen auf Forschung, Medizin und
Wissenschaft.