Gehirnfressen als effiziente Art des Lernens

Mehr als 4 Monate sind seit dem Start von Qubic vergangen. In diesen Monaten haben Hunderte von Computern Informationen für Aigarth, ein Projekt, das auf Qubic aufbaut, gesammelt und gleichzeitig produziert. Milliarden von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) wurden erstellt und zerstört, und dieser Prozess brachte etwas Interessantes zutage.

Es scheint, dass ANNs, die Fragmente jener ANNs enthalten, die einen niedrigen Wert der Fitnessfunktion hatten und daher "getötet" wurden, wesentlich schneller trainiert werden können.

[Zu lernen, wie man andere ANNs "tötet" und ihre toten "Körper" rettet, ist also ein effizienter Weg, um zu überleben (weil dumme ANNs während des Trainings von uns "getötet" werden). Wenn wir uns an unsere Geschichte erinnern, werden wir feststellen, dass wir uns seit vielen tausend Jahren ständig gegenseitig umgebracht haben. Und wir sind dabei viel klüger geworden. Vielleicht ist das ein Zufall, vielleicht auch nicht...]

Wie auch immer, kehren wir zu unseren ANNs zurück. Wenn ANNs, die aus Fragmenten von weniger fitten ANNs bestehen, schneller trainiert werden, können wir dann eine Menge Ressourcen einsparen, wenn wir (ohne jegliches Training) bereits "tote" ANNs erzeugen und damit noch lebende ANNs "füttern"? Das ist etwas, das wir mit dem Bergbau, der gerade stattfindet, herauszufinden versuchen.