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Künstliche Intelligenz: Evolutionäre Algorithmen besser als Deep Learning

Studie an der Universität Toulouse 

Künstliche Intelligenz: Evolutionäre Algorithmen teilweise besser als Deep Learning

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Künstliche Intelligenz: Evolutionäre Algorithmen sind teilweise besser als Deep Learning, wie eine Studie an der Universität Toulouse zeigt.

Toulouse - Eigentlich ist die Code-Entwicklung nach dem Vorbild der Evolution nicht mehr angesagt. Doch Evolutionäre Algorithmen sind teilweise immer noch besser als Deep Learning. Neue Techniken für künstliche Intelligenz, beispielsweise neuronale Netze und Deep Learning haben dafür gesorgt, dass das sog. evolutionäre Computing in den Hintergrund rückte. 

Künstliche Intelligenz: Evolutionäre Algorithmen besser als Deep Learning

Doch Evolutionäre Algorithmen haben riesiges Potential, wie eine Studie von Forscher an der Universität Toulouse belegt. Deep-Learning-Systeme sollten alte Spielhallen-Klassiker wie Kung Fu Master oder Pong erlernen. Dabei erzielten evolutionäre Algorithmen teilweise bessere Ergebnisse als die Deep-Learning-Systeme. Wie heise.de berichtet, haben evolutionäre Algorithmen noch andere Vorteile:

  • Herkömmliche Programme werden mit einem konkreten Ziel basierend auf Grundprinzipien geschrieben. Evolutionäres Computing beginnt hingegen mit vielen Varianten eines willkürlich generiertem Code.
  • Wie die Studie zeigt, ist der Evolutionsalgorithmus bei vielen Spielen insgesamt gut. Am Beispiel Kung Fu Master sogar besser als Menschen.
  • Ebenfalls wichtig: Der Evolutionsalgorithmus funktionierte ebenso gut wie viele Ansätze mit Deep-Learning und übertraf sie bei Asteroids, Defender und Kung Fu Master.

Der evolutionäre Algorithmus erreichte die Ergebnisse sogar schneller. Ein weiterer Vorteil: Der Evolutionsalgorithmus  hat nur wenige Zeilen und ist so leichter zu verstehen. Deep Learning kämpft weiter mit einem alten Problem: Warum manche Programme bestimmte Entscheidungen treffen, ist oft nicht nachzuvollziehen - das sorgt vereinzelt für praktische und rechtliche Probleme. 

Matthias Kernstock

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