Hier sind mehrere mentale Loops in einem einfachen Bild verpackt.
Die Formel E = hf besagt, dass die Energie eines Photons proportional zur Frequenz des Lichts ist, wobei h das Plancksche Wirkungsquantum und f die Frequenz des Photons ist. [1] Diese Beziehung wurde von Max Planck und später durch Albert Einstein in seiner Erklärung des photoelektrischen Effekts beschrieben.
Die Formel E = mc2 stammt von Albert Einstein und besagt, dass Masse (m) eine Form von Energie (E) ist, wobei c die Lichtgeschwindigkeit im Vakuum ist. Diese Beziehung ist eine Konsequenz der speziellen Relativitätstheorie und zeigt, dass Masse und Energie äquivalent sind. [2]
Wissenschaftlich gibt es keine Grundlagen, die direkt hf und mc2 gleichsetzen könnte. Diese Formeln beschreiben unterschiedliche physikalische Phänomene: hf beschreibt die Energie von Photonen, während mc2 die Ruheenergie von Masse beschreibt.
Künstlerisch kann damit ausgedrückt werden, dass eine Verbindung zwischen den Prozessen im Kleinen und den Prozessen im Großen vorstellbar ist. Dies würde die Imagination fördern, dass die Prozesse des Universums als Ganzes denkbar sind.
Die Beziehung zwischen Energie E und einer Imagination ist allerdings ein komplexes Thema, das interdisziplinäre Ansätze aus Physik, Neurowissenschaften und Kognitionswissenschaften erfordert. Während die direkte mathematische oder physikalische Verknüpfung von Energie mit Imagination nicht trivial ist, gibt es Ansätze und Modelle, die diese Beziehung untersuchen.
Das Gehirn benötigt eine erhebliche Menge Energie, um kognitive Prozesse zu unterstützen. Diese Energie wird hauptsächlich durch den Stoffwechsel bereitgestellt und in Form von Glukose und Sauerstoff genutzt. [3] Es gibt theoretische Modelle, die versuchen, die Beziehung zwischen Energie und Kognition mathematisch zu beschreiben. Beispielsweise nutzen einige Modelle der künstlichen Intelligenz Konzepte der Energieoptimierung, um kognitive Prozesse zu simulieren. [4]
Einige spekulative Theorien und philosophische Überlegungen ziehen die Möglichkeit in Betracht, dass es eine Verbindung zwischen der Energie im Universum und dem Bewusstsein gibt. Diese Ideen sind jedoch weitgehend hypothetisch und nicht durch empirische Daten gestützt. [5] Das anthropische Prinzip in der Kosmologie stellt die Frage, warum die physikalischen Konstanten unseres Universums so fein abgestimmt sind, dass sie die Existenz von Leben und Bewusstsein ermöglichen. Während dies keine direkte Beziehung zwischen Energie und Kognition herstellt, regt es zur Überlegung an, wie kosmische Bedingungen das Entstehen von Bewusstsein beeinflussen könnten. [6]
Moderne KI-Systeme, insbesondere solche, die auf tiefem Lernen basieren, erfordern erhebliche Mengen an Energie für das Training und die Ausführung von Modellen. Diese energetischen Anforderungen sind ein wichtiger Aspekt der Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz. [7] Ein zentrales Ziel der KI-Forschung ist die Verbesserung der Effizienz von Algorithmen, um den Energieverbrauch zu reduzieren. Dies umfasst Optimierungen auf Hardware- und Software-Ebene sowie die Entwicklung neuer Architekturen und Modelle. [8]
Es gibt Forschungen, die Analogien zwischen der Energieeffizienz biologischer neuronaler Netze und künstlichen neuronalen Netzen untersuchen. Das menschliche Gehirn ist äußerst energieeffizient im Vergleich zu gegenwärtigen KI-Systemen, und das Studium dieser Effizienz kann zu Durchbrüchen in der KI führen. [9]
Die Beziehung zwischen Energie und Imagination ist ein spannendes und interdisziplinäres Forschungsgebiet. Während die direkte Verbindung zwischen kosmischer Energie und Bildbewusstsein spekulativ bleibt, bietet die Untersuchung der energetischen Anforderungen von KI-Systemen praktische Einblicke in die Optimierung und Effizienz von kognitiven Prozessen, sowohl in natürlichen als auch in künstlichen Systemen.
- Acryl auf Leinwand
- 84.9 x 130.7 cm
- 2006
- Vgl. Planck, M. (1901). Über das Gesetz der Energieverteilung im Normalspektrum. Annalen der Physik, 309(3), 553-563.[↩]
- Vgl. Einstein, A. (1905). Ist die Trägheit eines Körpers von seinem Energieinhalt abhängig? Annalen der Physik, 323(13), 639-641. doi:10.1002/andp.19053231314[↩]
- Vgl. Clarke, D.D. and Sokoloff, L. (1999) Circulation and energy metabolism of the brain. In: Siegel, G.J., Agranoff, B.W., Albers, R.W., Fisher, S.K. and Uhler, M.D., Eds., Basic Neurochemistry: Molecular, Cellular, and Medical Aspects, 6th Edition, Lippincott-Raven, New York, 637- 669.[↩]
- Laughlin, S. B., & Sejnowski, T. J. (2003). Communication in neuronal networks. Science, 301(5641), 1870-1874. doi:10.1126/science.1089662[↩]
- Penrose, R. (1989). The Emperor’s New Mind: Concerning Computers, Minds and the Laws of Physics. Oxford University Press.[↩]
- Barrow, J. D., & Tipler, F. J. (1986). The Anthropic Cosmological Principle. Oxford University Press.[↩]
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3645-3650). doi:10.18653/v1/P19-1355[↩]
- Jouppi, N. P., et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (pp. 1-12). doi:10.1145/3079856.3080246[↩]
- Davies, M., et al. (2018). Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning. IEEE Micro, 38(1), 82-99. doi:10.1109/MM.2018.112130359[↩]