AGI-Versuch auf der Tokio-Laufzeit: Ein gescheitertes bio-inspiriertes KI-Experiment

Ein Entwickler versuchte, ein AGI-System basierend auf einem biologischen neuronalen Netzwerk auf der Tokio-Laufzeit zu bauen. Er baute ein asynchrones neuronales Netzwerk und trainierte es mit genetischen Algorithmen, doch das Experiment schlug fehl und erreichte nur einen Maximalwert von 3. Der Autor vermutet, dass Tokios Unfähigkeit, die große Anzahl neuronaler Impulse effizient zu verarbeiten, und die Optimierungsstrategie des genetischen Algorithmus die Gründe für das Scheitern sind.