16.12.2019

#unchAIn, Teil 1: Was ist eigentlich Intelligenz?

Bei der neuen Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. In einem Deep Dive beantworten Expertinnen dazu die heikelsten Fragen rund um das Thema KI. Beginnen wir also mit den Basics: Was ist eigentlich Intelligenz?
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Wie funktioniert unser Gehirn? Und was hat es mit unserer Intelligenz zu tun? (c) Adobe Stock / georgejmclittle

Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Tech-Themen unserer Zeit – denn es gibt wohl keinen Bereich des politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens, der nicht das Potenzial hat, von KI grundlegend verändert zu werden. Zugleich gibt es in diesem  Bereich viele Falschinformation und überzogene Erwartungen. Bei dem Projekt „#unchAIn – Demystifying AI“ kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen der jeweiligen Felder – von Philosophie über Wissenschaftbis zum Management – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die wichtigsten Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz.

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Zum Beginn der Artikelserie stellen wir grundlegenden Fragen zu diesem Thema: Wie definiert man eigentlich Intelligenz? Wie funktioniert das menschliche Gehirn, und wie macht es uns intelligent? Diese Fragen werden beantwortet von der AI-Expertin und Quantenphysikerin Dilek Demir, Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai, dem Philosophen Reid Blackman und Nancy Nemes, Founder Ms. AIA und #humanAIze, sowie CEO von Nemes Ventures.

Wie definiert man Intelligenz?

Dilek Demir, AI-Expertin und Quantenphysikerin: Intelligenz ist die Fähigkeit, Informationen im Zuge der emotionalen Intelligenz zum richtigen Zeitpunkt zu lernen, zu verstehen, zu speichern, wiederaufzurufen und wiederzuverwenden.

Dr. Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai: Menschliche Intelligenz umfasst die Möglichkeit, situationsspezifisch zu reagieren, die Neugier und eine sich über die Generationen weiterentwickelte Problemlösungskompetenz, sowie das Lernen aus bereits Erlebtem, also Fehler nicht immer wieder zu machen.

Nancy Nemes, Founder Ms. AI und #humanAIze, CEO Nemes Ventures: Das Verständnis der menschlichen Intelligenz entwickelt sich im Laufe der Zeit. Und obwohl es verschiedene Definitionen dafür gibt, müssen wir noch viel mehr tun, um die menschliche Intelligenz wirklich zu verstehen. Momentan definiere ich menschliche Intelligenz gerne als die Fähigkeit, Emotionen und emotionales Wissen zu erzeugen, wahrzunehmen, und darauf zuzugreifen; Emotionen kreativ, reflektierend und effektiv zu regulieren, um das intellektuelle Wachstum zu fördern; sowie klug aus Erfahrungen zu lernen, um sich an Umgebungen anzupassen und diese zu formen. 

Reid Blackman, Philosoph: An dieser Stelle ist es sinnvoller, das zu fragen, was Philosophen als eine „metaphysische Frage“ bezeichnen: „Was ist Intelligenz?“ oder „Was macht Intelligenz aus?“ oder „Was ist die Natur der Intelligenz.“ In der Beantwortung einer dieser Fragen erhalten Sie verschiedene Darstellungen darüber, was Intelligenz ist. Und alle diese Darstellungen werden verschiedenen Gegendarstellungen unterschiedlicher Stärke ausgesetzt sein. Was diese verschiedenen Sichtweise und  Analysen zusammenführt, ist die Tatsache, dass sie von einer Reihe von Beispielen ausgehen werden, bei denen die Menschen mehr oder weniger übereinstimmen, dass sie eine Art von Intelligenz besitzen.

Natürlich werden wir auf mehr oder weniger durchschnittliche, erwachsene Menschen verweisen und sagen: „Sie haben Intelligenz“. Ein Zeichen ihrer Intelligenz ist die Fähigkeit, sich an Ketten des Denkens zu beteiligen. Sie können zum Beispiel darüber nachdenken, wie sie das bekommen, was sie wollen – das, was wir „Means/End Reasoning“ nennen können. Sie können auch darüber nachdenken, ob es sich lohnt, diese Ziele überhaupt zu verfolgen. Wir nennen das „Ends Reasoning“. Und wir können beobachten, dass andere Tiere sich mit Means/End-Reasoning beschäftigen, aber nicht mit Ends Reasoning.

Nemes: Auf der Technologieseite sollten wir zwischen maschineller Intelligenz, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Maschinelle Intelligenz ist, wenn Maschinen mit einigen (aber nicht allen) Aspekten der menschlichen Intelligenz programmiert werden, einschließlich Lernen, Problemlösung und Priorisierung. Es besteht aus verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens, sowie Automatisierungstechniken. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Computern, verfügbare Informationen zu verarbeiten und zu neuen Lösungen zu kombinieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Daher haben wir auf dem Weg zur KI (der höchsten Form der rechnergestützten Intelligenz) maschinelles Lernen und dessen Entwicklung, die maschinelle Intelligenz.

Blackman: Mathematisches Denken ist eine andere Art des Denkens. Wir machen es die ganze Zeit. Es scheint ein Merkmal unserer Intelligenz zu sein. Es stellt sich jedoch heraus, dass sich Maschinen mit mathematischem Denken beschäftigen können – wir nennen sie Rechner! Man könnte sagen: „Sie sind nicht wirklich an der Argumentation interessiert“, oder so etwas in der Art. „Es sind alles Nullen und Einsen, also ist es keine Argumentation“, könnte man sagen. Aber dann möchte ich darauf hinweisen, dass, wenn wir uns mit dem Denken beschäftigen, es sich immer um neuronale Zündungen und Synapsen handelt. Und daraus würde niemand rückschließen, dass Menschen nicht denken.

Es würde mich also nicht stören, wenn die Leute die Rechner als eine Art von Intelligenz beschreiben würden. Interessanterweise dachte Renee Descartes, dass eine Maschine nie in der Lage sein würde, sich mit mathematischem Denken zu beschäftigen, denn das war etwas, was nur der menschliche Verstand tun konnte. Das war eines der vielen Dinge, bei denen er falsch lag.

Wie funktioniert das menschliche Hirn, und wie macht es uns intelligent?

Blackman: Ganz allgemein würde ich sagen, dass das Gehirn eine Komplexität aufweist, die es möglich macht, dass es zum Beispiel glauben, begehren, hoffen, Angst haben, sowie zum Beispiel sehen oder hören kann.

Demir: Es ist bekannt, dass das Gehirn aus einem Bündel von wenigen Millionen neuronaler Cluster besteht, die mit Lichtgeschwindigkeit arbeiten und interagieren. Die interessantesten und herausforderndsten Teile sind die Nerven, die zu den Synapsen oder synaptischen Verbindungen führen. Hier, im Zusammenspiel mit den chemischen Wechselwirkungen und geladenen Ionen, findet der Informationsfluss statt, und das ist sehr interessant. Bisher wurden einige Krankheiten im Zusammenhang mit dem ZNS-System des Menschen beobachtet… und das ist schon fast alles, was wir darüber wissen.

Claus: Wenn wir wüssten, wie das Gehirn als Ganzes arbeitet, bräuchten wir wahrscheinlich nicht so lange, bis wir Maschinen ähnliche Abläufe beibringen. De facto bleibt uns aber genau das verborgen. Wir zerlegen einzelne Charakteristika, Fähigkeiten und Prozesse in unzähligen Studien und untersuchen sie mit Hilfe verschiedener Ansätze, Methoden und in mehreren Disziplinen. So kommen wir Stück für Stück zu neuen Erkenntnissen. Gleichzeitig fehlt uns aber der gesamtheitliche Überblick über alles, was die Menschheit heute über das Gehirn weiß. Maschinen haben in dieser Hinsicht eine Fähigkeit, die uns Menschen nach vorne katapultieren könnte: Die Verarbeitung massenhafter Daten. Sobald die massenhafte Datenverarbeitung zum Beispiel im Bereich der Erforschung des Gehirns mit der menschlichen Intelligenz verknüpft wird, haben wir die Chance, zu durchblicken, was alles in unserem Kopf passiert und was Intelligenz ausmacht.

Nemes: Das menschliche Gehirn ist das komplexeste Organ im menschlichen Körper und komplexer als jede bekannte Struktur des Universums. Unser Gehirn hat fast 100 Milliarden Neuronen, die Informationen in Form von elektrischen Signalen sammeln, verarbeiten und weitergeben. Bisher wissen wir jedoch nicht, wie die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in den Eigenschaften dieser Zellen für menschliche kognitive Fähigkeiten wie Intelligenz von Bedeutung sind. Wissenschaftler, die im Rahmen des Human Brain Project arbeiten, haben zum ersten Mal einen direkten Zusammenhang zwischen der Größe der Gehirnzellen und dem IQ-Niveau entdeckt. So würden größere Neuronen im Temporallappen des Gehirns, die elektrische Signale mit höherer Geschwindigkeit erzeugen, zusammenhängen mit höheren Verarbeitungsraten und höherem Intelligenzniveau. Zu sagen, dass das Gehirn „wie ein großer Computer funktioniert“, ist eine ziemliche Vereinfachung, da es so viel mehr gibt, was das menschliche Gehirn einzigartig und intelligent macht. Zum Beispiel könnten wir ohne das Gehirn nicht atmen, sprechen, singen, spielen, lieben, arbeiten oder uns erinnern. Einzigartig menschlich ist es, abstrakte Konzepte zu verstehen, zu handhaben und zu erfinden, uns auszudrücken und unser Wissen zu nutzen, um unsere Umwelt zu manipulieren. Darwinisten (wie ich) glauben, dass die menschliche Intelligenz nur eine bestimmte Überlebensstrategie unter vielen anderen ist. Und während wir Computerprogramme haben, die Schach besser spielen können als der beste menschliche Schachspieler, haben wir immer noch keine einzige Maschine (man kann es auch „Roboter“ nennen), die wie eine Katze springen oder wie ein Adler sehen oder fliegen kann. Es heißt zudem, Kultur, Fürsorge und Altruismus seien einzigartig menschlich.

Demir: Wir wissen also nicht viel über das menschliche Gehirn. Es werden nur Bereiche des Gehirns spezifiziert, und dennoch beobachtet die Medizin ständig neue knifflige und große Unterschiede in diesem Bereich. Eine Sache, die ich liebe und gelernt habe, ist, über ein bestimmtes Thema nachzudenken, indem ich Artikel lese, mit den richtigen Kollegen interagiere und die richtigen Dokumentationen anschaue. Ich bin mir nicht sicher, ob ein Gehirn uns intelligent macht. Es ist vielmehr das Zusammenspiel weniger verschiedener Parameter. Gefühle werden zum Beispiel überhaupt nicht beobachtet, aber sie sind auch in diesem Spiel ein wichtiger Faktor.

Deshalb kann ich hier nur eine Hypothese vorschlagen, und diese wäre die folgende: Ich denke, dass die Quantenphysik eine große Rolle im Prozess des Denkens, der Informationsspeicherung und des Wiederaufrufs von Informationen im menschlichen Gehirn spielt. Die Tatsache, dass es sich um geladene Ionen handelt, ist für mich ein Indikator dafür, dass dort eine gewisse „Quantenmagie“ stattfindet.

Im nächsten Teil der Serie werden wir uns mit der Frage beschäftigen, ob Maschinen die menschliche Intelligenz kopieren können. Somit nähern wir uns schrittweise dem komplexen Thema der Künstlichen Intelligenz an.

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vlnr.: Lisa Fassl, Natascha Fürst und Florian Haas | (c) Viktoria Waba/brutkasten / Martina Trepczyk / brutkasten

Es ist wieder soweit: Die halbjährliche Trilogie der EY-Reports zur Startup-Finanzierung in Österreich wird mit der gewohnten Hiobsbotschaft komplettiert. Während die allgemeine Investment-Statistik Zyklen unterliegt, die sich in der langfristigen Betrachtung durchaus aufwärts bewegen, zeigt sich beim Female Startup Funding Index, den EY gemeinsam mit Female Founders und Fund F herausbringt, immer das gleiche Bild: Verbesserungen und Verschlechterungen passieren im Prozentpunkt-Bereich auf konstantem Keller-Niveau.

94,9 Prozent des Kapitals an rein männliche Teams

Die konkreten aktuellen Zahlen: Von den statistisch erfassten 472 Millionen Euro Risikokapital für österreichische Startups im ersten Halbjahr 2026 flossen 94,9 Prozent an rein männliche Founding-Teams, gemischte Teams erhielten 4,8 Prozent des Kapitals und rein weibliche Teams lediglich 0,3 Prozent; der Frauenanteil unter den Gründer:innen von Startups mit Investment im ersten Halbjahr liegt bei nur 13 Prozent; nur drei der 95 für den Index analysierten Startups mit Finanzierung haben ein ausschließlich weibliches Founding-Team; und bei Finanzierungen über zehn Millionen Euro gibt es kein einziges Gründungsteam mit weiblicher Beteiligung.

Fassl: „Der Aufschwung hat ein Geschlecht“

„2026 ist das Kapital zurück: 472 Millionen Euro Risikokapital für Österreichs Startups, mehr als eine Vervierfachung gegenüber dem Vorjahr, und so viele Finanzierungsrunden wie nie zuvor. Bei Frauen ist davon nichts angekommen. Während rein männliche Teams fast das gesamte Volumen einsammelten, gingen 0,3 Prozent des Geldes an rein weibliche Teams – rund 1,4 Millionen Euro im gesamten Halbjahr. Damit ist klar: Der Aufschwung hat ein Geschlecht“, kommentiert Lisa-Marie Fassl, Managing Partner von Fund F und Co-Gründerin von Female Founders.

Dass die Schieflage auch in einem starken Marktumfeld bestehen bleibt, habe mehrere Gründe, analysieren die Studienautor:innen: Große Finanzierungsrunden würden häufig von etablierten Venture-Capital-Fonds getragen, die auf bestehende Netzwerke, frühere Investmenterfolge und bekannte Muster zurückgriffen. Gleichzeitig zeige sich seit Jahren, dass Gründerinnen insbesondere beim Zugang zu Investorennetzwerken und großen Wachstumsfinanzierungen häufiger auf Hürden stoßen. Genau diese späten Finanzierungsphasen hätten jedoch den größten Einfluss auf die Verteilung des investierten Kapitals. „Das Problem beginnt nicht erst bei der Finanzierung, wird dort aber besonders sichtbar“, kommentiert Florian Haas, Head of Startup bei EY Österreich.

Fürst: „Die Zahlen widerlegen ein bequemes Narrativ“

Wie oben erwähnt, liegt der Frauenanteil unter den Gründer:innen jener Startups, die erfolgreich eine Finanzierung erhalten haben, bei rund 13 Prozent (31 von insgesamt 248 Gründer:innen). Eine weitere Aufschlüsselung: Von den insgesamt 95 erfassten Startups mit Investment im ersten Halbjahr, deren Gründungsteam bekannt ist, haben 72 ein ausschließlich männliches Founding-Team (76 Prozent), weitere 20 ein gemischtes Team (21 Prozent) und lediglich drei ein rein weibliches Gründungsteam (3 Prozent). Dabei handelt es sich um Factorymaker, Faund Social Dating Club und Recruitiverse.

Natascha Fürst, CEO von Female Founders, leitet daraus ab: „Die Zahlen widerlegen ein bequemes Narrativ: Es gründen genug Frauen – das Problem ist, wer von ihnen ans Kapital kommt.“ Die Studie zeige kein Problem an der Gründungsbasis, sondern ein strukturelles Versagen des Kapitalmarkts. „Und das lässt sich nicht wegdiskutieren“, so Fürst.

Lisa-Marie Fassl legt nach: „Noch nie saßen so viele Frauen in finanzierten Gründungsteams wie jetzt: 13 Prozent. Und trotzdem floss fast das komplette Kapital an rein männliche Teams. Mehr Frauen am Tisch heißt offensichtlich nicht mehr Geld für Frauen. Wer glaubt, dass das der nächste Aufschwung von selbst reguliert, hat die letzten vier Jahre die Augen zugemacht. Es wird Zeit, dass wir aufhören, eine rationale, wirtschaftliche Diskussion emotional zu führen. Denn als Standort lassen wir Rendite auf dem Tisch liegen, nachweislich, Jahr für Jahr.“

Keine Frau in Gründungsteams mit Investments über 10 Mio. Euro

Konkret lag bei Startups mit Finanzierungen bis zu einer Million Euro der Gründerinnenanteil bei 17 Prozent. Bei Finanzierungen zwischen einer und zehn Millionen Euro waren acht der insgesamt 75 Gründer:innen Frauen (11 Prozent). Bei allen analysierten Finanzierungen über zehn Millionen Euro bestanden die bekannten Gründungsteams ausschließlich aus Männern.

„Dass Gründerinnen bei kleineren Runden sichtbar sind, bei größeren Tickets aber praktisch verschwinden, zeigt sehr deutlich, wo die größte Herausforderung liegt: beim Zugang zu Wachstumskapital. Dort entscheidet sich letztlich, welche Unternehmen zu internationalen Champions werden“, analysiert Florian Haas.

Health-Sektor sticht positiv heraus

Deutliche Unterschiede beim Gender Investment Gap zeigen sich übrigens auch im Branchenvergleich: Hier sticht vor allem der Health-Sektor heraus, in dem insgesamt 17 Startups eine Finanzierung erhielten. Dort lag der Frauenanteil bei knapp 23 Prozent. Unter den insgesamt 48 Gründer:innen dieser Unternehmen befanden sich elf Frauen. Demgegenüber weisen mehrere technologieintensive Bereiche keine einzige Gründerin unter den finanzierten Startups auf, darunter SpaceTech/NewSpace, FinTech/InsurTech, Education, DefenseTech sowie ClimateTech/GreenTech/CleanTech.

„Gerade der Bereich Health zeigt, welches Potenzial entsteht, wenn unterschiedliche Perspektiven in Gründungsteams zusammenkommen“, kommentiert Natascha Fürst. „Vielfalt ist kein Selbstzweck, sondern ein Innovationsfaktor. Unterschiedliche Erfahrungen und Blickwinkel führen zu besseren Produkten, neuen Märkten und nachhaltigeren Unternehmen.“

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#unchAIn, Teil 1: Was ist eigentlich Intelligenz?

Bei dem Projekt „#unchAIn – Demystifying AI“ kooperiert der brutkasten mit Miss AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Dilek Demir, AI-Expertin und Quantenphysikerin: Intelligenz ist die Fähigkeit, Informationen im Zuge der emotionalen Intelligenz zum richtigen Zeitpunkt zu lernen, zu verstehen, zu speichern, wiederaufzurufen und wiederzuverwenden. Auf der Technologieseite sollten wir zwischen maschineller Intelligenz, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Reid Blackman, Philosophin: Hier ist es sinnvoller, das zu fragen, was Philosophen als eine „metaphysische Frage“ bezeichnen: „Was ist Intelligenz?“ oder „Was macht Intelligenz aus?“ oder „Was ist die Natur der Intelligenz.“ Claus: Wir nutzen die einzelnen Erkenntnisse rund um die menschliche Intelligenz als konzeptionelle Basis für maschinelles Lernen. Sicherlich erfordert eine „intelligente“ menschengemachte Maschine eine andere Art der Intelligenz als der Mensch selbst.

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