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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Schon davor, aber spätestens im März dieses Jahres wurde Tractive zu einer der ganz großen Startup-Geschichten des Landes. Mit 900 Millionen US-Dollar (rund 770 Millionen Euro) erzielte das oberösterreichische PetTech diesen Frühling bekanntlich den vermutlich größten Startup-Exit in der heimischen Geschichte. Käufer war das durchaus umstrittene italienische Unternehmen Bending Spoons, das wenige Monate nach der Übernahme, seinem üblichen Vorgehen entsprechend, einen Stellenabbau umsetzte (brutkasten berichtete).

Schon zuvor war – ebenfalls dem Playbook des Mailänder Konzerns folgend – der überwiegende Großteil des Führungsteams ausgetauscht worden. Dieses arbeitet nun aber in einem durchaus außergewöhnlichen Schritt geschlossen an einem neuen Projekt, das heute offiziell launcht: Traxit.

Hurnaus und 18 Leadership-Mitglieder melden sich mit neuem Projekt zurück

Alle 18 Mitglieder des Leadership-Teams zum Zeitpunkt des Exits sowie ein weiteres ehemaliges Leadership-Mitglied sind im neuen Unternehmen an Bord. Tractive-Gründer und Ex-CEO Michael Hurnaus wird damit seiner Aussage gegenüber brutkasten aus dem Mai, er werde sich sechs Monate lang nur Familie und Freizeit widmen, nicht ganz gerecht.

Mit Traxit startet nun ein Early-Stage-Investmentvehikel – zunächst mit einem niedrigen siebenstelligen Kapitalbetrag. „Wir haben alle Kapital eingebracht“, sagt Maria Rupprechter im Gespräch mit brutkasten. Die ehemalige Chief of Staff von Tractive übernahm gemeinsam mit Bernhard Trauner, ehemaligem VP Finance, die Geschäftsführung von Traxit.

„Können wirklich alle Aspekte abdecken“

Vergeben werden sollen von Traxit Tickets zwischen 50.000 und 150.000 Euro pro Unternehmen. Im Fokus stehen dabei Early-Stage-Unternehmen, die bereits erste Umsätze erzielen. Doch natürlich geht es nicht nur um Kapital, sondern auch und vor allem um Expertise für die Startups. „Durch die Breite unseres Teams mit der Erfahrung aus einem sehr erfolgreichen Scaleup können wir wirklich alle Aspekte abdecken“, sagt Rupprechter. Zu den Erfahrungen aus allen Führungsbereichen von Tractive kommen dabei auch Berufserfahrungen aus ehemaligen Jobs, etwa bei anderen Startups und Scaleups oder Unternehmen wie Microsoft, Amazon, Trivago, Zalando und KPMG hinzu.

Maria Rupprechter übernahm gemeinsam mit Bernhard Trauner die Geschäftsführung von Traxit | Foto bereitgestellt

Diese Expertise einzubringen, wolle man sich „nicht nur auf die Fahnen schreiben, sondern den Startups dann auch wirklich zur Verfügung stehen“, so die Co-Geschäftsführerin. Entsprechend gebe es auch von allen 19 Traxit-Gründer:innen das Commitment, Zeit für die Portfolio-Startups aufzuwenden – nicht nur in Sparring-Calls und Workshops, sondern auch bei konkreten strategischen Fragen und operativen Herausforderungen.

Pay-it-forward-Philosophie

„Wir wollen für Gründerinnen und Gründer der Angel Investor sein, den wir uns selbst am Anfang gewünscht hätten“, kommentiert Michael Hurnaus in einer Aussendung zum Launch. „Gleichzeitig hatten wir bei Tractive das große Privileg, gerade in unseren frühen Jahren außergewöhnlich viel Unterstützung aus dem österreichischen Startup-Ökosystem zu bekommen. Die Runtastic-Gründer und Hansi Hansmann haben uns nicht nur Kapital gegeben, sondern waren für uns mit Erfahrung, Kontakten und konkretem Rat da. Auch später waren Gespräche mit anderen Gründerinnen, Gründern und Scaleup-Führungskräften oft unglaublich wertvoll. Mit Traxit möchten wir genau diese Form der Unterstützung weitergeben.“

Vier Investments bereits in Signing-Phase

Die ersten vier Investments von Traxit sind bereits unter Dach und Fach – eines in Oberösterreich, eines in Wien, eines in Deutschland und eines im Vereinigten Königreich. Weitere Details könne man aktuell noch nicht verraten, weil man sich jeweils in der Signing-Phase befinde, sagt Rupprechter. Alle aktuellen Deals kommen dabei aus dem Netzwerk – konkret über Michael Hurnaus. „Unser Dealflow wird generell aus dem Netzwerk kommen. Jedes Mitglied kann Vorschläge einbringen“, erklärt die Co-Geschäftsführerin. Entschieden werde darüber dann „pragmatisch, schnell und auf kurzem Wege“ im internen Investment-Komitee.

Im Fokus stehen werden dabei „Geschäftsmodelle mit Consumer-Fokus, wiederkehrenden Umsätzen, Hardware-plus-Subscription-Modellen sowie Unternehmen aus dem PetTech- und Haustierbereich“. Gleichzeitig will Traxit aber auch „bewusst einen relevanten Teil der Investments“ in Österreich tätigen. „Entscheidend ist dabei natürlich, ob wir eine Opportunity sehen und auch, ob wir glauben, dass wir einen Beitrag über Geld hinaus leisten können“, sagt Rupprechter.

Denn, wie Hurnaus sagt: „Wir haben über viele Jahre gemeinsam Tractive aufgebaut, Probleme gelöst, Fehler gemacht, Chancen genutzt und sehr viel gelernt. Jetzt gemeinsam in großartige Unternehmerinnen und Unternehmer zu investieren und sie ein Stück ihres Weges zu begleiten, fühlt sich wie eine sehr natürliche Fortsetzung dieser gemeinsamen Reise an.“

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

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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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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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