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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Christoph Reinwald, General Manager des Pharma-Startups Complex Pharmaceuticals | 

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 Aufbrechen erschienen.


Wenn über Innovation gesprochen wird, stehen meist Forschung, neue Technologien oder bahnbrechende wissenschaftliche Erkenntnisse im Mittelpunkt. Gerade im Life-Science-Bereich sind es häufig neue Wirkstoffe, innovative Therapieansätze oder vielversprechende Biotech-Unternehmen, die Aufmerksamkeit erzeugen. Der eigentliche Härtetest beginnt aber oft erst dann, wenn aus einer wissenschaftlichen Idee ein marktfähiges Produkt werden soll.

„Zwischen Forschung und erfolgreicher Versorgung liegt die industrielle Umsetzung – eine hochkomplexe Phase“, gibt Christoph Reinwald zu bedenken. Er ist General Manager von Complex Pharmaceuticals, einem österreichischen Pharma-Startup, das mit neuen Ansätzen zur Versorgungssicherheit und Stärkung des Wirtschaftsstandorts Europa beitragen will.

Die unterschätzte Seite der Innovation

Dabei geht es um weit mehr als Produktion im klassischen Sinn: Verpackung, Serialisierung, Dokumentation, Qualitätssicherung, regulatorische Anforderungen, Lagerung und Distribution bilden gemeinsam jene Infrastruktur, die Innovation überhaupt erst für Patient:innen verfügbar macht.

Genau an diesem Punkt stehen viele europäische Life-Science-Unternehmen vor einer zentralen Herausforderung: „Forschungskompetenz ist vorhanden, technologische Ideen ebenfalls. Doch wenn es um flexible Produktions- und Verpackungskapazitäten geht, fehlen oft geeignete Strukturen“, weiß Reinwald aus eigener Erfahrung. Der Biotechnologe mit Spezialisierung auf Qualitäts- und Risikomanagement beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den regulatorischen und industriellen Anforderungen der Pharmabranche. In leitenden Funktionen verantwortete er Entwicklungs-, Produktions- und Qualitätsprozesse entlang der pharmazeutischen Wertschöpfungskette. Als Qualified Person gemäß EU-GMP-Richtlinie kennt er die Herausforderungen, die zwischen wissenschaftlicher Innovation und industrieller Umsetzung liegen, aus erster Hand.

Complex Pharmaceuticals macht vor, wie Innovation Gestalt annehmen kann: Im Logistik Park Tribus in Traiskirchen entwickelt das Unternehmen einen pharmazeutischen Zukunftshub. | © Propel Industries

Warum die Industrie neue Modelle braucht

Während viele industrielle Systeme auf große Produktionsmengen ausgelegt wurden, verändert sich die Branche zunehmend. Spezialisierte Therapien und Produkte, kleinere Chargengrößen und klinische Studien erfordern neue Produktionslogiken. „Gefragt sind heute Produktionssysteme, die schnell skalieren können, kurze Umrüstzeiten ermöglichen und unterschiedlichste Anforderungen des Marktes wirtschaftlich abbilden“, so Reinwald.

Infrastruktur als Innovationsmotor

Genau hier setzt er mit seinem Unternehmen Complex Pharmaceuticals an. In Traiskirchen, südlich von Wien, wird derzeit ein hochmodernes Produktions- und Verpackungszentrum für die pharmazeutische Industrie aufgebaut. Ziel ist es, flexible Kapazitäten für unterschiedliche Marktanforderungen bereitzustellen – von Klein- und Kleinstchargen bis hin zu kommerziellen Produktionsvolumina. Dabei versteht sich das Unternehmen nicht nur als Produktionsdienstleister, sondern als Teil eines größeren Ökosystems.

Denn die beste wissenschaftliche Idee bleibt wirkungslos, wenn sie nicht effizient produziert, verpackt und verteilt werden kann. Wettbewerbsfähigkeit entsteht heute entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Forschung bis zur Auslieferung. Daher braucht erfolgreiche Innovation laut Reinwald die richtige Infrastruktur.

Complex Pharmaceuticals reagiert auf die steigende Nachfrage nach regionalen pharmazeutischen Dienstleistungen und verdoppelt seine Werksfläche in Traiskirchen. Seit August, ein halbes Jahr vor Start des Vollbetriebs, werden Produktion und Verpackung nun auch mit zusätzlichen Lagerflächen ergänzt. | © Complex Pharmaceuticals/APA-Fotoservice/Ben Leitner

Wo Innovation Gestalt annimmt

Aus diesem Grund investiert Complex Pharmaceuticals bereits vor dem Produktionsstart Anfang 2027 in den weiteren Ausbau seines Standorts. Die Gesamtfläche wurde auf 15.200 Quadratmeter erweitert und damit beinahe verdoppelt. Neben den bereits vorhandenen Produktionskapazitäten bilden zusätzliche Lagerflächen sowie Infrastruktur für zukünftige Projekte die Grundlage für umfassende pharmazeutische Services.

Die Investition folgt dabei der Überzeugung, dass Europa nicht nur Forschungsexzellenz braucht, sondern auch die Fähigkeit, Innovationen industriell umzusetzen. Gerade Österreich bietet laut Reinwald dafür ideale Voraussetzungen: Universitäten, Forschungszentren, Startups und etablierte Industrieunternehmen bilden ein starkes Netzwerk. Werden diese Kompetenzen durch moderne Produktionsstrukturen ergänzt, entsteht ein Umfeld, in dem Innovation nicht nur gedeihen, sondern auch erfolgreich skaliert werden kann.

Für den Standort Traiskirchen bedeutet das eine langfristige Perspektive: Bis 2028 entstehen mehr als 60 neue Arbeitsplätze, gleichzeitig wird in Automatisierung, Digitalisierung und eine nachhaltige Gebäudetechnik investiert.

Von Science zu Business

Die eigentliche Bedeutung solcher Projekte reicht jedoch weit über einen einzelnen Standort hinaus. Sie zeigen, dass erfolgreiche Innovation nicht nur durch Forschung entsteht; sie entsteht dort, wo wissenschaftliche Erkenntnisse, unternehmerischer Mut und industrielle Umsetzung zusammenkommen. Oder anders gesagt: Der Weg von Science zu Business führt nicht nur durch das Labor, sondern auch durch die Fabrik.


Infobox:
Complex Pharmaceuticals ist ein 2024 gegründetes Pharmaunternehmen mit Sitz in Wien und einem Produktions- und Verpackungszentrum in Traiskirchen. Mit seinem Fokus auf hochflexible Sekundärverpackung können unterschiedlichste Chargengrößen effizient und exakt hergestellt werden. So trägt das Unternehmen zur Versorgungssicherheit und Stärkung des Produktionsstandorts Europa bei.
www.complex-pharma.com

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AI Summaries

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

Bei dem Projekt „#unchAIn – Demystifying AI“ kooperiert der brutkasten mit Miss AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. 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. Denken wir an das folgende Gedanken-Experiment: Deine Mutter fragt dich: „Willst du Milch zum Frühstück?“ Sicherlich erfordert eine „intelligente“ menschengemachte Maschine eine andere Art der Intelligenz als der Mensch selbst. Maschinen wären nicht in der Lage, genau so zu „fühlen“ wie Menschen, und das würde direkt in eine andere „Intelligenzmatrix“ für Maschinen führen. Nancy 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“.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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