Spiking Neural Networks und SpikeGPT mit Ridger Zhou | Ep. 08

Dr. Johannes Nagele, Senior Principal AI Researcher und Consultant
bei [at], ist Gastgeber des Podcasts „Nagele mit Köpfchen“ in dem
er mit KI-Experten über die neuesten Trends in der KI diskutiert.
In dieser Folge spricht er mit Ridger Zhou, einem Doktoranden der
Elektrotechnik und Computertechnik an der University of California,
Santa Cruz. Richard stellt seine Arbeit an SpikeGPT vor, einem
KI-basierten Modell, das Spiking Neural Networks (SNNs) mit
traditionellen künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) kombiniert, und
diskutiert sowohl seine Möglichkeiten als auch seine Nachteile. Was
letztere betrifft, so stellt Richard fest, dass SNNs aufgrund ihrer
binären Natur noch immer nicht die Präzision und Leistung von KNNs
erreichen können. Dennoch unterstreicht er seine Annahme, dass SNNs
letztendlich die traditionellen neuronalen Netze beim maschinellen
Lernen übertreffen könnten, da sie in der Lage sind, die Funktionen
des menschlichen Gehirns genauer zu imitieren. Darüber hinaus wird
erörtert, wie und warum SpikeGPT-ähnliche Modelle besonders
energieeffizient sind, sowie ihre vielversprechende Anwendbarkeit
für Aufgaben, die kontinuierliches Lernen erfordern. Die Zuhörer
werden ermutigt, SpikeGPT selbst auszuprobieren.