Dezentralisierung: Das unterschätzte Prinzip hinter Deep Learning

Die größten Durchbrüche im Deep Learning – von einfachen neuronalen Netzen bis hin zu großen Sprachmodellen – beruhen auf einem Prinzip, das älter ist als die KI selbst: Dezentralisierung. Anstatt sich auf einen mächtigen „zentralen Planer“ zu verlassen, der die Aktionen aller Komponenten koordiniert, gelingt es modernen KI-Modellen, weil zahlreiche einfache Einheiten lokal miteinander interagieren.

Durch diese lokale Zusammenarbeit entstehen komplexe Muster und Lernfähigkeiten, die ohne zentrale Steuerung kaum erreichbar wären. Dezentralisierung ermöglicht Skalierbarkeit, Robustheit und Flexibilität, was gerade bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen entscheidend ist.

Der Beitrag „Decentralized Computation: The Hidden Principle Behind Deep Learning“ erschien erstmals auf Towards Data Science.