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.
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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.

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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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USB-Stick Erfinder Dov Moran im Interview. (c) LinkedIn/Dov Moran

Mit der Gründung von M-Systems und der Erfindung des USB-Flash-Laufwerks sowie revolutionärer Speicherlösungen schrieb der israelische Halbleiter-Pionier Dov Moran Technologiegeschichte, bevor er sein Unternehmen für rund 1,6 Milliarden US-Dollar an SanDisk verkaufte. Heute lenkt er als Managing Partner beim Deep-Tech-Fonds Grove Ventures als einer der angesehensten Tech-Investoren Israels die Zukunft von KI, Halbleitern, Cloud-Infrastruktur und digitaler Gesundheit.

Der Tech-Pionier und Investor erklärt im Interview, dass im aktuellen KI-Boom vor allem die physische Infrastruktur entscheidend ist und sich Europa statt auf Defense-Tech auf Nischen wie Quantentechnologie konzentrieren sollte. Darüber hinaus empfiehlt er staatliche Unternehmensbeteiligungen nach taiwanesischem Vorbild sowie eine Kultur, die echten Gründergeist und Mut zum Risiko fördert.

brutkasten: Sie haben geholfen, mit dem USB-Flash-Laufwerk eine der am weitesten verbreiteten Technologien der Welt zu erfinden. Wenn Sie zurückblicken: Was unterscheidet bahnbrechende Innovationen von Technologien, die niemals skalieren?

Dov Moran: Zunächst einmal ist der USB-Stick heute ein totes Produkt. Nur noch sehr wenige Menschen benutzen ihn, aber genau das ist das Wesen von Technologie: Man baut etwas auf, und das dient dann als Fundament für etwas Fortschrittlicheres. Ich bin sehr stolz darauf, dass ich einen kleinen Teil zu dieser Infrastruktur beitragen konnte.

Bei M-Systems haben wir damals allerdings noch andere Dinge erfunden, die ich für fast noch wichtiger halte, auch wenn sie für Endkunden weniger sichtbar waren. Damals gab es zwei Arten von Flash-Speicher: NAND-Flash für reine Daten und NOR-Flash – dominiert von Intel und AMD –, um den Code für das Betriebssystem zu speichern. Das gesamte Marktkonzept sah vor, dass jedes System beide Komponenten benötigt. Wir haben damals eine technologische Lösung gefunden, um den NOR-Flash komplett zu eliminieren und den Code direkt in den NAND-Flash zu integrieren. Unser Weg, dieses Problem zu lösen, hat das NOR-Flash-Geschäft für Intel und AMD grundlegend verändert, aber gleichzeitig in jedem einzelnen Telefon auf der Welt den Platzbedarf reduziert und etwa drei Dollar pro Gerät gespart. Bei rund einer Milliarde produzierten Telefonen pro Jahr haben wir der Welt somit jährlich drei Milliarden Dollar eingespart.

Welche Technologie erinnert Sie heute am meisten an die Anfangstage des Flash-Speichers?

Ich denke, wir sehen derzeit eine grundlegende Wende auf dem Markt – weg von einer rein softwaregetriebenen Welt hin zu einer Welt der Infrastruktur. Marc Andreessen sagte einmal: „Software eats the world.“ Heute geht es jedoch vor allem darum, die richtige Hardware- und Infrastrukturbasis zu schaffen: Wir brauchen die richtigen CPUs, wir müssen das enorme Problem des Energieverbrauchs und der Kühlung lösen und wir müssen Rechenzentren bauen, die deutlich effizienter und effektiver sind.

Was heute an Infrastruktur existiert, kann die weltweite Nachfrage schlichtweg nicht bedienen, wenn bald jeder Mensch KI nutzt, forscht und eigene Agenten baut. Wenn auch nur zehn Prozent der Bevölkerung anfangen, intensiv KI-Agenten zu bauen und zu nutzen, würden unsere heutigen Systeme zusammenbrechen. Die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz steht genau vor solchen fundamentalen technologischen Skalierungsaufgaben.

Alle sprechen über KI. Wo sehen Sie die größten Chancen jenseits der aktuellen KI-Welle beziehungsweise wo sollte sich Europa positionieren?

KI ist eine gewaltige Revolution, die das Leben aller Menschen beeinflussen wird – vom Reinigungspersonal bis hin zum Leiter einer Onkologie-Abteilung, dessen Diagnostik und Behandlungsweisen sich grundlegend verändern werden. Eine so große Transformation bringt natürlich für jeden enorme Chancen mit sich – für Einzelpersonen, Krankenhäuser, das Bildungswesen und für ganze Staaten.

Wenn ein Land wie Österreich entscheidet, in diesen Markt zu investieren, sollte der Fokus auf der Infrastrukturebene oder auf sehr gezielten Nischen liegen, nicht auf reinen Anwendungen. Ich glaube zum Beispiel nicht, dass Österreich versuchen sollte, im Bereich Defense Tech zu konkurrieren. Dieser Markt erfordert gewaltige Kapazitäten, riesige Budgets und spezifisches Know-how, wie es in den USA oder aufgrund ständiger Konflikte in Israel und der Ukraine existiert.

Man muss Nischen finden, in denen man wirkliche Wettbewerbsvorteile aufbauen kann. Das könnte zum Beispiel die Quantentechnologie sein, die Kombination aus Gesundheitswesen und KI oder hochentwickelte Sensorik für eine bessere medizinische Überwachung von zu Hause aus.

Israel bringt trotz seines relativ kleinen Marktes kontinuierlich globale Technologie-Champions hervor. Was erklärt diesen Erfolg und wie wird Unternehmertum dort gefördert?

Es gibt einen großen Unterschied zwischen Erfindern, Unternehmern und operativen Managern. Viele Erfinder kommen von Universitäten, aber selbst die beste Erfindung oder das beste Patent scheitert, wenn man nicht weiß, wie man ein Unternehmen führt und skaliert. Ich bin der festen Überzeugung, dass Unternehmertum und Innovation viel früher im Bildungssystem verankert werden müssen – spätestens an den weiterführenden Schulen.

Das Bildungssystem muss weg vom reinen Frontalunterricht und Auswendiglernen, hin zu echter Interaktion, Teamwork und praktischer Projektarbeit. Ich bin selbst Verwaltungsratsmitglied einer 150 Jahre alten jüdischen Schulkette namens ORT. Um den Schülern dieses Denken nahezubringen, habe ich ein Buch über Unternehmer geschrieben, das nach jedem Kapitel Diskussionsfragen aufwirft. Ich beginne darin mit Abraham als dem „ersten jüdischen Unternehmer“, der den Monotheismus erfunden hat.

Im Talmud gibt es die Geschichte, dass Abraham die Götzenstatuen im Laden seines Vaters zerstörte, weil er die Logik dahinter hinterfragte, und danach seine Heimat verließ, um ins Ungewisse nach Israel zu ziehen. Genau das passiert vielen Gründerinnen und Gründern: Sie haben eine Vision, jeder sagt ihnen, dass es unmöglich ist, und sie müssen bereit sein, ihre gewohnte Umgebung zu verlassen, um ihr Ziel zu erreichen. Schüler müssen lernen, solche kritischen Fragen zu diskutieren: Was bedeutet es, ins Ungewisse zu gehen? Ist Unternehmertum immer gut oder birgt es auch Risiken? Diese mentale Vorbereitung ist die Basis für eine Innovationskultur.

Was kann Europa und speziell ein Land wie Österreich von der israelischen Innovationskultur und anderen globalen Vorreitern lernen?

Zunächst einmal können auch wir viel von Europa lernen – zum Beispiel, wie man ein Land so lebenswert und friedlich gestaltet. Was die Förderung von Technologie betrifft, lohnt sich für Europa jedoch ein Blick nach Taiwan, speziell auf das ITRI-Institut (Industrial Technology Research Institute).

Der Staat dort verteilt nicht einfach nur passiv Fördergelder an Unternehmen, was oft nicht der klügste Weg ist. Stattdessen definieren kluge Köpfe alle paar Jahre strategische Zukunftsmärkte. So wurde vor Jahrzehnten entschieden, dass der Bau von Halbleiterwerken entscheidend sein wird, woraufhin man gezielt den Gründer von TSMC aus den USA zurückholte. Heute hängt die gesamte Weltwirtschaft von TSMC ab, was für Taiwan zugleich ein enorm starkes sicherheitspolitisches Instrument ist.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist, wie Staaten investieren: Wenn staatliche Innovationsbehörden Unternehmen mit Kapital unterstützen, sollten sie dafür im Gegenzug auch Unternehmensanteile (Equity) erhalten, anstatt nur verlorene Zuschüsse zu verteilen. Der Staat sollte sich als stiller Gesellschafter beteiligen, sich nicht in das operative Tagesgeschäft einmischen, aber bei einem erfolgreichen Exit sein Geld inklusive Rendite zurückerhalten. So kann ein Staat mit Innovation tatsächlich Geld verdienen, das wieder in das Ökosystem zurückfließen kann.

Welchen Rat würden Sie Gründern geben, die heute in Europa Deep-Tech-Unternehmen aufbauen?

Schauen Sie sich genau an, wer in der aktuellen Marktphase wirklich Geld verdient. Im KI-Bereich verlieren viele Software- und Anwendungsunternehmen derzeit Milliarden, während diejenigen, die die Infrastruktur und Hardware bereitstellen – wie Nvidia oder TSMC als deren Auftragsfertiger –, enorm erfolgreich sind.

Wir erleben eine Wende: Es reicht nicht mehr aus, nur auf reine Software-Anwendungen zu setzen. Die wahren Deep-Tech-Chancen liegen heute in der Lösung fundamentaler physischer und technischer Probleme – sei es bei der Energieeffizienz, der Kühlung von Rechenzentren, fortschrittlichen Halbleitern oder auch in der Weltraumtechnologie (Space Tech). Wenn Sie ein Unternehmen aufbauen, fokussieren Sie sich auf diese harten Infrastruktur- und Technologieprobleme, die die Welt zwingend lösen muss.

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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“.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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