Das in Tokio ansässige Unternehmen Sakana AI präsentierte kürzlich seine innovativen „Continuous Thought Machines“ (CTMs). Diese revolutionäre KI-Architektur orientiert sich an biologischen neuronalen Netzen und nutzt ein internes Zeitkonzept („interne Ticks“), um Probleme schrittweise und interpretierbar zu durchdenken. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, die Informationen nur in einem einzigen Durchgang verarbeiten, ermöglichen CTMs einen dynamischen, mehrstufigen Denkprozess.
Bei Aufgaben wie der Labyrinth-Lösung und Bildklassifikationen (z.B. ImageNet, CIFAR-10) demonstrierten CTMs ihre Fähigkeit, Lösungsstrategien transparent nachzuvollziehen. Besonders bemerkenswert war, dass die Genauigkeit ihrer Antworten zunahm, je länger sie über ein Problem nachdachten. Dieses Verhalten erlaubt eine dynamische Anpassung der Verarbeitungstiefe, wodurch einfache Aufgaben schneller und komplexe Aufgaben genauer bearbeitet werden können.
Die Einführung von CTMs adressiert wesentliche Einschränkungen aktueller KI-Systeme, wie das „Black-Box“-Problem, indem sie interpretierbare und menschenähnliche Denkprozesse anstrebt. Damit öffnet sie neue Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere in Bereichen, in denen Transparenz und Nachvollziehbarkeit essenziell sind, etwa im Gesundheitswesen oder in kritischen Entscheidungsprozessen. Allerdings stellt die erschwerte Parallelisierung während des Trainings eine praktische Herausforderung dar, die es zu überwinden gilt.
