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KI-Agenten sollen für mehr Energieeffizienz Informationen vergessen

Forscher um den Innsbrucker Physiker Hans Jürgen Briegel haben mathematisch gezeigt, dass aktive KI-Systeme nicht immer effizienter arbeiten, wenn sie möglichst viele Informationen behalten. In manchen Fällen kann Vergessen Energie sparen.

KI-Agenten sollen für mehr Energieeffizienz Informationen vergessenSymbolbild
Foto: panumas nikhomkhai · Pexels

Das Wichtigste in Kürze

  • Aktive KI-Agenten erreichen maximale Energieeffizienz nur, wenn sie Informationen aus früheren Aktionen vergessen
  • Das Vergessen kann auch Angaben betreffen, die Vorhersagen verbessern; nötig ist ein Gleichgewicht zwischen Prognosequalität und Erinnern
  • Fiderer und Kollegen wiesen den Effekt theoretisch per mathematischem Modell nach; ein Experiment mit heutigen Methoden sei möglich

Die Arbeit erschien in „Physical Review X“, berichteten die Salzburger Nachrichten.

Die Studie untersucht die thermodynamischen Grenzen der Informationsverarbeitung aktiver KI-Systeme. Bei passiv arbeitenden Systemen sei eine thermodynamisch optimale Leistung laut früheren Studien nur möglich, wenn sie sich auf Vorhersagen ausrichteten und Informationen aus früheren Beobachtungen speicherten.

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Für aktive Systeme ergibt sich laut der Studie ein anderes Bild. Verfügten sie über alle Informationen, die für eine optimale Vorhersage notwendig seien, könnten sie nicht zugleich die bestmögliche Energieeffizienz erreichen. Um Energie zu sparen, müssten sie Informationen aus früheren Aktionen vergessen. Das könne auch Angaben betreffen, die ihre Vorhersagen genauer machen würden.

Daraus entstehe ein Spannungsverhältnis zwischen Erinnern und Vergessen. Gute Vorhersagen könnten voraussetzen, dass sich ein Agent an eigene Aktionen erinnere. Thermodynamisch sei es dagegen günstiger, möglichst wenige dieser Informationen zu behalten. Entscheidend sei daher ein Gleichgewicht zwischen der Qualität der Vorhersagen und dem Vergessen.

Der Erstautor Lukas Fiderer sagte der APA, derzeit würden vor allem technologische Grenzen die Leistung von KI-Systemen bestimmen. Wenn die Technologie jedoch weiter auf Energieeffizienz optimiert werde, könnten die grundlegenden thermodynamischen Grenzen wichtiger werden. Fiderer und seine Kollegen hätten den Effekt theoretisch mit einem mathematischen Modell nachgewiesen, das den Austausch autonomer KI-Systeme mit ihrer Umgebung und ihre Wechselwirkungen beschreibe.

Informationen seien immer in einem physikalischen System gespeichert, erklärte Fiderer. Bei der Informationsverarbeitung müsse ein KI-Agent dieses System verändern. Je nach Ablauf könne er dabei Energie gewinnen.

Wenn ein Agent die nächste Beobachtung vorhersagen könne, lasse sich die Informationsverarbeitung auf den erwarteten Zustand des physikalischen Systems abstimmen. Der Zustand sei danach weniger genau bekannt. Die Energiegewinnung gehe somit mit einer Form des Vergessens einher. Einen bestimmten bekannten Zustand wiederherzustellen, erfordere hingegen Energie.

Die berechneten energetischen Änderungen spielten deshalb derzeit noch keine entscheidende Rolle. Einen experimentellen Nachweis des Effekts halte er bereits mit heutigen Methoden für möglich. Als nächste Forschungsfrage nannte Fiderer, was ein Agent vergessen solle und in welchen Fällen dieses Vergessen erforderlich sei.

Dieser Beitrag wurde automatisiert auf Grundlage externer Nachrichtenquellen und unter Einsatz künstlicher Intelligenz erstellt. So arbeiten wir

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