„Komm, wie du bist, wie du
, wie ich dich haben will…“

Cobain

Cobains Text in diesem legendären Nirvana-Song verweist auf eine zentrale Erkenntnis über das menschliche Gedächtnis: Es ist nicht unveränderlich. Wir zeigen uns so, wie wir sind, wie wir waren und manchmal so, wie andere uns erwarten – eine Erinnerung daran, dass Erinnerung keine perfekte Aufzeichnung ist, sondern etwas, das ständig neu geschrieben wird.

Im Gegensatz dazu ist die Rolle des Speichers in Computersystemen wesentlich einfacher als in der menschlichen Kognition. Auf Hardwareebene befindet sich der schnellste Speicher direkt neben dem Prozessor, der langsamere Speicher weiter entfernt, dazwischen liegen Cache-Schichten, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Historisch gesehen war die Hardware weitgehend unparteiisch, ob sie Code oder Daten speicherte, und verschiedene Datenbankverwaltungssysteme und Caches optimierten den Abruf von Informationen auf der Grundlage komplexer Abfragekriterien. Die Implementierung dieser Systeme war zwar komplex, die wichtige Rolle, die sie spielten, war jedoch konkret und unkompliziert.

Das menschliche Gedächtnis ist komplexer und noch nicht so gut erforscht. Das Arbeitsgedächtnis fungiert als eine Art Notizblock mit sehr begrenztem Speicherplatz, der uns hilft, komplexe Denkprozesse zu bewältigen, während das übrige Kurzzeitgedächtnis wichtige Kontextinformationen speichert. Das visuelle Langzeitgedächtnis dient nicht nur dazu, sich Personen und Orte zu merken, sondern – nach entsprechender Übung – auch Abstraktionen wie Schachstellungen, über die wir detailliert nachdenken. Erinnerungen können auch multisensorisch sein; die Klänge eines Liedes oder der Geruch von Bergluft können lebhafte Emotionen hervorrufen, die mit wichtigen Ereignissen in unserem Leben verbunden sind. Leider ist, wie Kurt Cobain andeutete – und zahlreiche Studien bestätigten – das menschliche Gedächtnis zutiefst fehlerhaft und subjektiv.

Eine Studie , die die Zuverlässigkeit von Augenzeugenaussagen untersuchte, kam zu dem Ergebnis, dass frühe, unverfälschte Erinnerungen bemerkenswert genau sein können, dass das Gedächtnis jedoch schnell verzerrt wird, wenn es Suggestion, Wiederholung oder voreingenommenen Fragen ausgesetzt ist. Schon der einfache Akt des Erinnerns verändert die Erinnerung selbst, indem er einige Details verstärkt und andere abschwächt, ähnlich wie beim Bearbeiten eines Dokuments jedes Mal, wenn man es öffnet.

Welche Rolle wird der Speicher in der KI spielen?

Heute verfügen wir über Feature-Stores, die Daten für Modelle bereitstellen, Kontextfenster, die es Modellen ermöglichen, komplexe Dialoge zu führen, und Vektordatenbanken, die Objekte finden, die einem präsentierten Zielobjekt ähnlich sind. Doch die KI stößt an ihre Grenzen, wenn Kontextfenster überlaufen, und Denksysteme sind weitgehend von Speichersystemen getrennt.

Wir haben bereits Berichte über KI-Modelle gesehen, die driften – mit der Zeit immer sicherer in falschen Antworten werden – ein Risiko, das in Studien wie „Der Fluch der Rekursion“ festgestellt wurde. Eine selbstsichere Antwort könnte auf Trainingsdaten beruhen, aus dem Kontext abgeleitet werden oder durch eine vorherige Halluzination hervorgerufen werden. Wenn Modelle autonomer und langlebiger werden, reicht es nicht mehr aus zu wissen, was sie speichern; wir brauchen Methoden, um zu wissen, wie sehr wir diesem Speicher vertrauen können, ob die Informationen durch frühere Interaktionen verzerrt wurden und ob das System auf reale Beobachtungen oder auf seine eigenen recycelten Fehler zurückgreift.

Wir haben noch viel zu lernen darüber, wie sich menschliche Erinnerungen zu Weisheit verdichten, die die Leistung bei Aufgaben verbessert – oder wie sich dieser Prozess im Laufe unseres Lebens verändert. Kein Wunder, dass wir uns noch in der Anfangsphase der Entwicklung von Speichersystemen für KI befinden, die dazu beitragen sollen, dass sie umso effektiver wird, je länger man mit ihr an einer Aufgabe arbeitet und dieses Lernen auf andere Aufgaben überträgt.

Ich habe das unglaubliche Glück, brillante Technologen und Unternehmer kennenzulernen und manchmal mit Partner die einige der schwierigsten Probleme im Technologiebereich lösen. Ich glaube, das Problem des Gedächtnisses von KI-Systemen ist ein tiefgründiges und faszinierendes, das auf dem Weg zur Superintelligenz eine wichtige Rolle spielen wird.

Ich würde sehr gerne erfahren, welche Ansätze Sie in diesem Bereich für vielversprechend halten.