KI: Optische Mikrochips verarbeiten Lichtpulse nach Art des Gehirns

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Sie erstellen selbständig Texte und Bilder, erkennen Gesichter und Sprache, stellen medizinische Diagnosen und gewinnen jedes Strategiespiel - es ist erstaunlich, was die selbstlernenden Algorithmen der Künstlichen Intelligenz mittlerweile alles zuwege bringen. Und ein Ende der Entwicklung ist nicht abzusehen. Doch die KI steckt in einem Dilemma. Denn je leistungsfähiger die Algorithmen werden, die die parallele Arbeitsweise des Gehirns auf Softwareebene nachzuahmen versuchen, um so mehr Energie verbrauchen sie. Der niederländische Datenwissenschaftler Alex de Vries von der Universität Amsterdam schätzt in der Zeitschrift „Joule", dass große Sprachmodelle wie GPT3 allein in der Trainingsphase, bei der die KI mehrere Wochen lang mit großen Datenmengen gefüttert wird, etwa 1300 Megawattstunden (MWh) an Strom benötigen - etwa so viel, wie ein leistungsfähiges Kohlekraftwerk bereitstellt.