Weltmodelle durch Interaktionen lernen für Next-Generation KI

Dieser KI-Ansatz ahmt nach, wie das Gehirn durch Interaktion Weltmodelle aufbaut. Der Wechsel von passiver Mustererkennung zu aktivem Lernen soll eine effizientere, transparentere KI mit tieferem Kausalverständnis schaffen und echtes Planen für die Robotik der Zukunft ermöglichen.

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Beschreibung

Aktuelle neurowissenschaftliche Studien deuten darauf hin, dass das menschliche Gehirn durch (Inter-)Aktionen interne Modelle der Welt konstruiert – ein Prozess, der die Generalisierung, Transparenz und Effizienz aktueller KI-Systeme grundlegend verbessern könnte.

Dieses Projekt zielt darauf ab, das Lernen von Weltmodellen in die KI zu integrieren, um Planung und logisches Denken zu ermöglichen, mit bedeutenden Anwendungen in der Robotik und bei autonomen Systemen.