Die bittere Lektion ernst nehmen

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die Skalierung von Rechenressourcen ein entscheidender Faktor für den Fortschritt. Der Autor Rohan Pandey thematisiert in seinem Artikel die Lehren aus 70 Jahren KI-Forschung und betont die Notwendigkeit, die “bittere Lektion” ernst zu nehmen. Diese Lektion, wie sie von Richard Sutton formuliert wurde, besagt, dass allgemeine Methoden, die auf Berechnung basieren, die effektivsten sind. Die Erkenntnis, dass die Kosten pro Berechnungseinheit exponentiell sinken, ist der Schlüssel zu den Fortschritten in der KI.

Im Jahr 2025, während seiner Zeit bei OpenAI, wurde Pandey durch das Konzept des Reinforcement Learning (RL) inspiriert. RL ermöglicht es einem großen Sprachmodell (LLM), Probleme zu lösen, bei denen die Verifizierung einfacher ist als die Generierung. Durch die Skalierung der RL-Berechnungen konnte das Strawberry-Team ihre Umgebungen alle paar Wochen saturieren. Dies führte zu der Frage, welches das wertvollste RL-Umfeld sein könnte.

Die Bedeutung von Skalierung

Die zentrale Botschaft des Artikels ist, dass KI-Forschung nicht mehr so betrieben werden sollte, als ob die Skalierungsgesetze noch nicht entdeckt worden wären. Im Jahr 2025 ist es klar, dass mehr Rechenleistung und Energie der zuverlässigste Weg sind, um KI voranzubringen. Die Vorstellung, dass KI sich selbst verbessern kann, indem sie bessere Versionen ihrer selbst kodiert, ignoriert die Realität, dass Forschung rechengebunden ist. Die Herausforderung besteht darin, dass die Ressourcen, die für diese Fortschritte benötigt werden, oft begrenzt sind.

Autonome Wissenschaft und ihre Herausforderungen

Ein vielversprechender Ansatz zur Überwindung dieser Herausforderungen ist die autonome Wissenschaft. Diese Disziplin nutzt KI-Methoden, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Forscher können Hypothesen generieren, Experimente entwerfen und Daten analysieren, um schneller zu Ergebnissen zu gelangen. Beispielsweise könnte ein LLM, das auf Daten der Festkörperphysik trainiert wurde, RL nutzen, um Materialien mit höheren kritischen Temperaturen zu entdecken. Durch die Simulation von Experimenten und die Synthese von Materialien können Forscher schneller zu verifizierbaren Ergebnissen gelangen.

Die Rolle von Periodic Labs

Bei Periodic Labs wird an der Schaffung der wertvollsten RL-Umgebung gearbeitet: einem autonomen Labor für Materie. Das erste Labor in Menlo Park gibt KI die Werkzeuge, um die Skalierung von Rechenleistung und Energie durch Durchbrüche in der Materialwissenschaft zu beschleunigen. Die Idee ist, dass KI in der Lage ist, Materialien zu entwerfen und Experimente durchzuführen, die zu bedeutenden wissenschaftlichen Fortschritten führen können.

Fazit

Die “bittere Lektion” der KI-Forschung lehrt uns, dass wir die Skalierung von Rechenressourcen ernst nehmen müssen, um Fortschritte in der KI und der Wissenschaft zu erzielen. Die Kombination von Reinforcement Learning und autonomer Wissenschaft könnte der Schlüssel sein, um die Herausforderungen der modernen Forschung zu meistern und neue Technologien zu entwickeln, die die Welt verändern könnten.

Quellenliste:

• Quelle: TAKING THE BITTER LESSON SERIOUSLY
• AI and the Future of Science
• Discovering New Materials with Deep Learning