03.01.2020

#unchAIn, Teil 2: Können Maschinen das menschliche Gehirn kopieren?

Bei der Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. Expertinnen beantworten dazu die heikelsten Fragen rund um das Thema KI. Heute widmen wir uns der Frage, ob Maschinen das menschliche Gehirn kopieren können.
/artikel/koennen-maschinen-das-menschliche-gehirn-kopieren
Kernel, Flux, Flow, Gehirn, Johnson Künstliche Intelligenz: Maschine kopiert Gehirn
(c) Stock.Adobe/peshkov - US-Unternehmen Kernel ermöglicht "On-Demand"-Funktion im Bereich Neuroscience.

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 Miss AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen der jeweiligen Felder – von Philosophinnen über Wissenschaftlerinnen bis zu Managerinnen aus der Wirtschaft – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die wichtigsten Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz.

+++Mehr zum Thema AI & DeepTech+++

Im ersten Teil der Serie über KI haben wir uns mit der Frage beschäft, was Intelligenz eigentlich ist. Im zweiten Teil der Serie beschäftigen wir uns mit der Frage, ob Maschinen das menschliche Gehirn 1:1 kopieren können. Die 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 Nemes Ventures.

Ist es möglich, die Funktionen des menschlichen Hirns in einer Maschine zu kopieren?

Blackman: Es gibt die Theorie, dass das Fleisch und Blut des menschlichen Gehirns etwas Besonderes ist. Dementsprechend brächten auch Maschinen diese „Feuchtware“. Von dieser Theorie bin ich nicht besonders überzeugt. Ich verstehe nicht, warum wir nicht zum Beispiel synthetische Neuronen herstellen könnten. Oder synthetische Versionen von allem, was wir haben. Im Prinzip sehe ich also nicht, warum wir nicht alle Funktionen eines menschlichen Gehirns in eine Maschine kopieren könnten. Aber in der Praxis ist es außerordentlich schwierig. Die Komplexität des Gehirns selbst und der verschiedenen Umgebungen, in denen es gedeiht und verdorrt, ist so groß, dass ich skeptisch bin, dass wir es jemals herausfinden werden.

Nemes: Einige Forscher sagten vor mehr als 10 Jahren voraus, dass das menschliche Gehirn innerhalb von 10 Jahren repliziert werden könnte. Davon sind wir noch weit entfernt. Heutzutage verstehen wir nur 1 Prozent der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Was wir heute also replizieren können, beschränkt sich auf mechanische Aspekte wie das Screening und die Kartierung von Informationen von Programmen, die Zehntausende mal schneller sind als Menschen. Ich glaube, dass die vollständige Simulation des gesamten Gehirns am Computer eine weit entfernte Science-Fiction-Vision ist. Etwas, das, wenn es jemals zur Realität wird, komplexer sein wird als das menschliche Genom.

Claus: Wir nutzen die einzelnen Erkenntnisse rund um die menschliche Intelligenz als konzeptionelle Basis für maschinelles Lernen. Wir brechen also die Komplexität herunter und nehmen die grundlegenden Eigenschaften her, um dann mit Hilfe von Algorithmen und Modellen Nachbildungen zu erzielen. Das ist heute noch mit großem Aufwand verbunden und damit für die Befriedigung der menschlichen Neugier nicht ausreichend. Es liegt in der Natur des Menschen, hier nicht locker zu lassen bis immer bessere Lösungen gefunden sind.

Demir: Jedes Geschöpf in unserem Universum ist ein einzigartiges, komplexes System, das wir noch nicht erforscht haben. Das wird uns viel Zeit kosten, denn jede Funktion ist mit Konstruktionen wie Gefühlen, Gedanken und dem, was man Seele nennt, verbunden.

Ein Kopieren und Einfügen der Funktionen eines menschlichen Gehirns in eine Maschine wird nie passieren, denn wir sind einfach schlecht beim Verstehen der grundlegenden Prozesse im System. Wie soll ein Mensch, der keine Ahnung hat, wie er funktioniert, dieses Wissen eins zu eins in eine Maschine übertragen? Außerdem glaube ich nicht, dass wir das Wissen von Mutter Natur über die richtige Materialkonstruktion aufwerfen. Eine Funktion des menschlichen Gehirns benötigt auch die richtige Menge an Trigger-, Kühl-, Heiz- und Austauschfunktionen, um richtig zu funktionieren, und die Einbeziehung von Emotionen bringt eine weitere Komplexität mit sich. Die Simulation eines solchen „menschenähnlichen“ Systems würde eine große Menge an klassischer Rechenleistung erfordern.

Denken wir an das folgende Gedanken-Experiment:
Deine Mutter fragt dich: „Willst du Milch zum Frühstück?“
Deine Antwort: „Ja, bitte!“

Klingt sehr einfach, wenn man diese einfache, kleine Mutter-Kind-Interaktionssituation betrachtet und in verschiedene kleine Schritte zerlegt, die man versteht.
Was passiert hier?

  • Die Mutter-Kind-Verbindung, die dynamisch ist und sich von Zeit zu Zeit ändert.
  • Die Schnelligkeit, Stimme, Worte und Inhalte dieser Mutterfrage enthalten eine große Menge an Informationen, deren Diskussion mindestens 5 Stunden dauern würde.
  • Die Antwort des Kindes. Das Gefühl, die Stimme, der Inhalt, die Geschwindigkeit der Sprache.
  • Die Frage, warum sie Milch zum Frühstück trinken.
  • Die Entscheidungen, die sie innerhalb einer Sekunde treffen.
  • Das Wissen, dass sie Milch haben.
  • Die Art und Weise, wie sie interagieren, sprechen und die verschiedenen Gedanken, die sie gleichzeitig haben.
  • …und vieles mehr.

Die Analyse dieser Entscheidungen braucht eine Weile. Und die Erstellung eines Entscheidungsbaums, mit dem die Situation rekonstruiert wird, ist eine weitere Herausforderung.

Deshalb glaube ich nicht, dass ein Kopieren und Einfügen eines menschlichen Gehirns in eine Maschine vielleicht in der Zukunft möglich ist – aber derzeit müssen wir die aktuellen Probleme, die die Menschen in den letzten Jahren verursacht haben, beseitigen.

Welche Voraussetzungen muss eine Maschine erfüllen, um als „intelligent“ zu gelten?

Demir: Wir müssen diese Frage zuerst für uns selbst beantworten, bevor wir über Maschinen nachdenken.
Sicherlich erfordert eine „intelligente“ menschengemachte Maschine eine andere Art der Intelligenz als der Mensch selbst.
Beispiel: Ein achtsamer, intelligenter Mensch besitzt eine andere Art von Intelligenz als andere Menschen mit weniger Achtsamkeit. Maschinen wären nicht in der Lage, genau so zu „fühlen“ wie Menschen, und das würde direkt in eine andere „Intelligenzmatrix“ für Maschinen führen.

Nemes: Hier gibt es eine Definition von Alan Turing, Erfinder des Turing-Test, aus dem Jahr 1950: „Wenn ein Computer mit einem Menschen in einer textbasierten natürlichen Sprachumwandlung sprechen kann und einen Richter täuschen kann, dass er zumindest für einen Teil der Zeit denkt, dass es sich um einen Menschen handelt, wird er als intelligent angesehen“. Nach diesem Maßstab können die heutigen Sprachassistenten als intelligente Maschinen betrachtet werden, ebenso wie fahrerlose Autos, E-Mails, die Ihre Antworten vervollständigen, oder ein GPS-System. So werden unsere Maschinen intelligenter und die Zukunft wird mehr vernetzte Systeme bringen, die ihren Nutzen im täglichen Leben weiter steigern werden. Dennoch gilt: „Intelligenz“ ist schwer zu kategorisieren.

Claus: Wir haben gerade mehrere Jahrzehnte des Datensammelns und deren Verarbeitung in (nahezu) „unintelligenten“ Systemen hinter uns. Aus zukünftiger Sicht würde man die aktuellen Möglichkeiten der automatisierten Text- oder Bildverarbeitung wohl als die Anfänge der maschinellen Intelligenz bezeichnen. Ähnlich wie bei der Entwicklung des aufrechten Gangs des Menschen ist das ein Schlüsselereignis für eine sehr grundlegende Weiterentwicklung. Aufgrund des ökonomischen Potentials der Maschinenintelligenz werden wir mit großen Schritten zu einem „next level“ von Intelligenz kommen, also einem abstrakterem Ursache-Wirkung-Verständnis bei Maschinen.

Blackman: Es gibt einige Leute, die nie zulassen werden, dass eine Maschine intelligent sein könnte. Aber wie ich schon sagte: Ich verstehe nicht, warum das nicht passieren sollte. Ich bin schließlich damit einverstanden, dass ein Taschenrechner eine bestimmte Art von Intelligenz manifestiert. Ich denke auch, dass unser eigenes Gehirn eine Art Maschine ist, indem ich denke, dass unsere Gehirne und Körper alle physisch sind und der Verstand aus physischen Einheiten besteht (die Dinge, die Neurowissenschaftler natürlich studieren, aber auch die Moleküle und Atome, die diese Dinge ausmachen). Für mich müssen sie also nur etwas erreichen, das funktional gleichwertig aussieht wie andere Dinge, die wir bereits als intelligent bezeichnen.

„Aber sind diese Dinge wirklich intelligent oder scheinen sie nur intelligent zu sein?“, könnte jemand fragen. Aber auch das hängt nur davon ab, wie man den Begriff „Intelligenz“ verwenden will, und es ist nichts, worüber ich mir besonders Sorgen mache. Wenn wir jedoch über das Bewusstsein sprechen – etwas das Empfindungsvermögen, dann denke ich, dass die Frage zutiefst wichtig ist. „Fühlt es etwas oder scheint es einfach so, als würde es etwas fühlen?“ ist eine Frage mit tiefen ethischen Implikationen – und das ist etwas, worüber wir uns aufregen sollten.

Der nächste Teil der Artikelreihe erscheint am Freitag, 10. 1. 2010. 

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In einem dynamischen Marktumfeld innovativ zu bleiben, ist eine der großen Herausforderungen für Unternehmen. Die Raiffeisen Bank International (RBI) ergänzt ihre bisherigen Innovationsaktivitäten nun mit einem neuen Ansatz: Dem Global FinTech Scouts Program, das sie gemeinsam mit ihrer slowakischen Tochterbank Tatra banka umsetzt.

Dahinter steckt ein weltweit tätiges Team aus externen Expertinnen und Experten, die sogenannten FinTech Scouts. Diese beobachten im Auftrag der Bank von London, New York, Singapur und Delhi aus relevante technologische Innovationen und Entwicklungen – und sollen der Bank direkten Zugang zu den relevanten Anbietern des weltweiten Technologie-Ökosystems verschaffen.

FinTech-Scouts sollen neue Impulse liefern

„Die FinTech-Scouts sind für uns Partner, mit deren Hilfe wir besser verstehen, welche Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle sich um Technologien herum entwickeln, welche davon wir nachahmen oder sogar kopieren können, wo wir Kooperationen und Partnerschaften anstreben können oder wo wir sie nur als eine Art Ideenpool für künftige Unternehmungen nutzen können“, erläutert Christian Wolf, Head of Strategic Partnerships & Ecosystems bei der RBI, im brutkasten-Interview.

Diese Woche stelle die RBI das Ende 2024 gestartete Programm in Wien vor. Mehrere der Scouts waren dazu vor Ort und gaben Einblicke in aktuelle FinTech-Trends.


KI im Bankenbereich

So etwa Aditi Subbarao, die als Global Financial Services Lead beim KI-Startup Instabase in London fungiert. Sie stellte wichtige KI-Anwendungsfälle im Bankenbereich vor. Diese sind vielfältig und umfassen unter anderem Risikomanagement, Kundenkommunikation, operative Effizienzsteigerungen oder Compliance-Themen wie Geldwäsche-Monitoring.

Embedded Finance

Ein anderes großes Thema ist Embedded Finance: Darunter versteht man die nahtlose Einbettung von Finanzdienstleistungen in andere, oft branchenfremde Plattformen und Angebote. Einblicke in diesen Bereich gab FinTech-Scout Varija Raj, Product Manager bei Lendable in London. Sie berichtete unter anderem, dass Unternehmen wie Samsung, Visa oder Mastercard in den Bereich mobiler Zahlungen einsteigen und dass „Buy Now Pay Later“-Anbieter wie Klarna, Splitit oder LeanPay manchen Händlern erhebliche Umsatzsteigerungen bescheren.

Stablecoins

Einen weiteren Trend beleuchtete Akshat Mittal, General Manager of Core Payments bei Revolut in Delhi: Stablecoins – also Kryptowährungen, die 1:1 an reale Währungen wie den US-Dollar oder den Euro gekoppelt sind. Sie können in Staaten mit hohen Preissteigerungen als Inflationsschutz und Alternative zu den Landeswährungen fungieren. Aus der Perspektive von Banken wiederum verbessern sie die Liquidität.

„Ich nehme also am globalen Fintech-Scout-Programm teil, weil ich erstens seit 15 Jahren mit Startups zu tun habe und zweitens wissen wollte, wie eine Großbank die neuen Innovationen, an denen die Startups arbeiten, integrieren kann“, erläutert Mittal gegenüber brutkasten. „Schließlich sucht jedes Startup nach einem ‚Killer‘-Use-Case, den eine große Bank mit Sicherheit bieten kann.“

Personal Finance

Ebenfalls behandelt wurde das Thema Personal Finance. Dazu stellte Daniel Minarik, Chief Data & Innovation Officer der RBI-Tochter Tatra banka in Bratislava, eine App vor, bei der es um finanzielles Wohlbefinden und Fachwissen aus dem Finanzbereich geht. Außerdem ging Minarik auf die Themen Web 3.0 und IT-Infrastruktur der Zukunft, auf Quanten-Computing und die damit verbundenen Auswirkungen auf Kryptografie ein.


Zu den weiteren Fokusbereichen des Programms neben KI, digitalen Assets, Embedded Finance und Financial Inclusion zählen außerdem Sustainable Technologies und RegTech. Was sind nun die nächsten Schritte im Programm? „Wir haben unseren Scouts die Fokusbereiche kommuniziert und wollen jetzt spezifische Lösungen finden. Wir wollen das Programm aber auch intern in unseren anderen Tochterbanken ausweiten, denn schließlich stehen alle vor denselben Herausforderungen – wie reagieren wir auf relevante technologische Fortschritte?“, erläutert Christian Wolf im brutkasten-Gespräch.

Die Erwartungshaltung an die Scouts ist jedenfalls klar: „Die Scouts sind nicht nur unsere Augen und Ohren vor Ort, sondern wir verstehen die bestens vernetzten Experten auch als Türöffner, um attraktive Partner aus dem Technologie-Umfeld nach Österreich zu bringen – sie sind sozusagen die FinTech-Delegierten in aller Welt.“

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