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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Die Kurstafel:

​⚠️ Das Bitcoin-Halving steht unmittelbar bevor

Es steht jetzt endgültig bevor: das vierte Bitcoin-Halving wird in der Nacht auf Samstag über die Bühne gehen. Beim Halving wird die Belohnung, die Miner erhalten, um neue Blöcke zu Bitcoin-Blockchain hinzufügen, halbiert. Die Folge: Es kommen weniger neue Bitcoins in den Umlauf als es ohne Halving der Fall wäre. Diesmal sinkt diese “Ausschüttung” von 6,25 Bitcoin auf 3,125 Bitcoin.

Wer gut im Kopfrechnen ist, kann es sich schon herleiten: Nachdem es das vierte Halving ist, ist die Belohnung zunächst von 50 auf 25 (im Jahr 2012), dann von 25 auf 12,5 (im Jahr 2016) und zuletzt 2020 von 12,5 auf 6,25 gesunken. Das Halving ist dabei aber nicht über einen Zeitraum definiert, allerdings dennoch klar vorherbestimmt: Es findet alle 210.000 Blöcke statt - was in der Praxis aktuell (bei einer Blockzeit von zehn Minuten)  auf etwa vier Jahre hinausläuft.

Das Halving spielt eine extrem wichtige Rolle für die Geldpolitik von Bitcoin. Denn dass die Menge aller jemals bestehender Bitcoin begrenzt ist, ist eines der zentralen Merkmale von Bitcoin. Und geht Hand in Hand mit einer deterministischen Geldpolitik. Es entscheidet keine Zentralbank nach eigenem Ermessen, wie viele Bitcoin in Umlauf kommen. Sondern es ist im Code vorgegeben. 

Und weil neue Bitcoin eben als “Block-Subvention” für Miner entstehen, hängt die Anzahl der im Umlauf befindlichen Coins klarerweise direkt davon ab, wie viele Bitcoin diese “Belohnung” ausmacht. Mit dem Halving ist sichergestellt, dass die Anzahl der neu entstehenden Coins langfristig sinkt. Wichtig dabei: Es sinkt nicht die Gesamtzahl der Bitcoin - es kommen weiterhin neue dazu, nur eben nicht mehr so viele wie vorher.

​📈 Warum das Halving den Bitcoin-Kurs antreiben könnte…

Soweit einmal die Auswirkungen des Halvings auf die in Umlauf kommenden Bitcoin. Für viele, die am Markt aktiv sind, ist aber ein anderer Aspekt interessanter: Wie wirkt sich das Halving auf den Bitcoin-Kurs aus? 

Und auch hier gibt es Theorien, die in Crypto Weekly auch immer wieder diskutiert worden sind. Eine der populärsten Annahmen: Auf das Halving folgt ein Bullenmarkt mit steigenden Kursen. 

Bei den vergangenen drei Halvings war dies - mit einigen Monaten Verzögerung - auch tatsächlich der Fall. Drei Fälle sind aber statistisch nicht viel und die zeitliche Verzögerung macht es noch einmal schwieriger, Kausalitäten herzuleiten. Zumal Bitcoin sich im Jahr 2024 unter völlig anderen Rahmenbedingungen bewegt als in den Jahren 2012, 2016 und 2020.

Anstatt uns von der Vergangenheit leiten zu lassen, werfen wir doch einen Blick auf die Logik hinter der Annahme. Die lautet im Wesentlichen: Wenn weniger Bitcoin in Umlauf kommen, werden sie wertvoller. 

🤔 …und warum vielleicht auch nicht

Aber diese Begründung hat gewisse Probleme: Einerseits sinkt ja das Bitcoin-Angebot nicht, sondern es kommen weiterhin neue dazu. Andererseits ist es beim Bitcoin-Kurs so wie bei jedem anderen Asset: Er wird nicht monokausal vom Angebot bestimmt - ebenso entscheidend ist auch die Nachfrage. Und die hängt von sehr vielen unterschiedlichen Faktoren ab - die mitunter sogar völlig außerhalb des Kryptomarkts angesiedelt sind. Etwa, wenn makroökonomische oder geopolitische Entwicklungen die Nachfrage nach sämtlichen “Risk Assets” dämpfen. 

Dazu kommt: Dass das Halving kommt, ist bekannt. Wahrscheinlich gibt es nur sehr wenige Ereignisse in der Finanzwelt, deren Eintreten mit dermaßen geringer Unsicherheit vorhergesagt werden kann. Und kursrelevante Ereignisse, die bereits bekannt sind, sind im Normalfall bereits im Kurs widergespiegelt. 

Natürlich kann man trefflich darüber diskutieren, ob der Kryptomarkt einen effizienten Markt darstellt. Aber grundsätzlich ist die geschilderte Annahme plausibel: Wer ein iPhone verkauft, von dem man sicher weiß, dass es in drei Monaten kaputt geht, wird dafür einen geringeren Preis erzielen als wenn dies nicht der Fall ist. Der Käufer weiß, dass das passieren wird - und preist es dementsprechend ein. Analog dazu läuft es an den Finanzmärkten. 

Heißt das nun also, dass das Halving keine Auswirkungen auf den Bitcoin-Kurs haben wird? So einfach ist es dann auch wieder nicht. Wie schon in Crypto Weekly #124 geschildert, kann das Halving bis zu einem gewissen Grad auch zu einer selbsterfüllenden Prophezeiung werden: Wenn alle auf einen Kursanstieg setzen, kommt er dann tatsächlich - zumindest vorübergehend. Der Kurs wird in einem solchen Fall also nicht vom Halving selbst getrieben, sondern von der Wahrnehmung des Halvings durch die Trader:innen. 

Entscheidend dabei ist aber: Die kurzfristige Kursreaktion auf das Halving ist jedenfalls spekulativ getrieben. Und spekulativ getriebene Marktbewegungen können schnell in die eine wie auch in die andere Richtung gehen. Wie sich das Bitcoin-Halving kurzfristig auf den Kurs auswirken wird, werden wir morgen wissen. Zuverlässig voraussagen, lässt es sich jedenfalls nicht.


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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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