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.

+++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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GoStudent
© brutkasten - Felix Ohswald, Gründer GoStudent.

GoStudent verfolgt weiter seine Offline-Strategie. Bereits 2022 hatte man Studienkreis übernommen – brutkasten berichtete. Der bereits 1974 gegründete Studienkreis galt als Deutschlands größtes Nachhilfeunternehmen mit bundesweit über 1.000 Lernzentren.

Im Mai 2025 vermeldete das Unicorn dann die Erweiterung seines Geschäftsmodells und den Plan, künftig verstärkt auf stationäre Nachhilfestandorte zu setzen – siehe hier.

GoStudent erweitert sich

„Das Franchise-Modell mit stationären Nachhilfestandorten, das wir in Deutschland übernommen haben, hat sich äußerst positiv entwickelt. Deshalb ist es für uns ein logischer nächster Schritt, dieses erfolgreiche Modell nun auf weitere europäische Länder auszuweiten, in denen wir bereits mit unserer personalisierten Online-Einzelnachhilfe aktiv sind“, erklärte damals eine Sprecherin des EdTechs die Gründe für diesen Schritt.

Heute schrieb GoStudent-Gründer Felix Ohswald per LinkedIn-Post, dass man bereits am 28. August den Kaufvertrag mit der Berlitz Corporation für die Berlitz Deutschland GmbH unterzeichnet habe und sich damit nun 50 Sprachzentren in ganz Deutschland, öffentlich geförderte Integrations- und berufliche Qualifizierungsprogramme, das Geschäft mit öffentlichen Institutionen, Sprachprüfungen und Zertifizierungen, ein breites Portfolio an Präsenzkursen für Privatkunden, die Rekrutierung internationaler Fachkräfte sowie Programme für Kinder und Jugendliche einverleibt habe.

Sprachkenntnisse im Fokus

Während Berlitz das Geschäft mit Unternehmenskunden und das Online-Sprachtraining weiterführt, ist die Berlitz Deutschland GmbH seit 1. September in einem separaten Unternehmen organisiert. Die Berlitz Deutschland GmbH bleibt dabei unter der Marke Berlitz und als Franchise-Partner der Berlitz Corporation bestehen. Der Abschluss der Transaktion wird bis zum Jahresende erwartet.

Hintergrund des Deals ist die Bedeutung von Sprachkenntnissen für den Zugang zum deutschen Arbeitsmarkt: Rund die Hälfte aller Arbeitgeber verlangt laut dem Unternehmen mindestens Deutschkenntnisse auf B2-Niveau. Die für öffentlich geförderte Sprachprogramme notwendigen Akkreditierungen wurden über zwei Jahrzehnte aufgebaut. Die operative Führung der Berlitz Deutschland GmbH bleibt bei Mattias Schwarz und dem bestehenden Team.

Drei Beobachtungen

Den Grund für diesen Schritt erläutert Ohswald aus drei Beobachtungen und zwei Hypothesen heraus: Erstens sei Deutsch das meistgebuchte Fach in der Nachhilfe: In der Grundschule werde Deutsch sogar häufiger gebucht als Mathematik – und das gelte für Kinder aller Herkünfte.

Zweitens zeige sich ein Zusammenhang mit der Demografie: In Städten und Kreisen, in denen viele Familien zu Hause mehr als eine Sprache sprechen, sei Deutsch häufiger Bestandteil der Nachhilfeverträge. Gleichzeitig würden Familien mit Zuwanderungsgeschichte laut Bildungsforschung seltener Nachhilfe in Anspruch nehmen, obwohl der Bedarf höher wäre.

Drittens zeige sich die Bedeutung von Sprachkompetenz auch in der Mathematik: Bei der zentralen Prüfung am Ende der zehnten Klasse in Nordrhein-Westfalen würde Sprachkompetenz 14 Prozent der Unterschiede in der Mathematikleistung erklären, während es bei sozialer Herkunft und Migrationshintergrund jeweils ein bis drei Prozent seien. Zwischen dem sprachlich schwächsten und stärksten Drittel der Schüler lag dabei mehr als eine Schulnote.

„Aus diesen Beobachtungen sind zwei Hypothesen geworden, und aus den Hypothesen eine Entscheidung. Sie fällt in einen Markt, dessen Etat der Bund 2027 fast halbieren will, und in Wochen, in denen der Bundestag genau darüber berät. Man kann das den falschen Moment nennen. Wir halten es für den richtigen und erklären, warum“, beschreibt Ohswald seine Gedanken.

Hypothese 1: „Die Arbeitswelt sortiert nach Sprache, bevor sie nach Qualifikation sortiert“

Die erste Sortierung beginne Ohswald zufolge bereits in der Schule. „2021 sprachen noch 62 Prozent der Viertklässler zu Hause immer Deutsch, zehn Jahre davor 84. Jedes vierte Kind verließ die Grundschule, ohne so lesen zu können, wie es die weiterführende Schule voraussetzt. Ein Kind, das zu Hause nie Deutsch spricht, liegt im Lesen 36 Punkte zurück, auch im Vergleich mit Kindern gleicher sozialer Herkunft. Ein Teil des Rückstands ist Armut. Ein Teil ist Sprache. Der zweite Teil ist der, den Bildung beheben kann“, betont Ohswald.

Die zweite Sortierung würde an der Tür zum Arbeitsmarkt stattfinden. Sie treffe Erwachsene, die neu kommen: „Die Hälfte der Betriebe verlangt bei Einstellungen immer mindestens B2, in Gesundheit, Bildung und Finanzen drei Viertel und mehr. Die andere Hälfte stellt auch darunter ein, im Gastgewerbe, in Lager und Verkehr, in der Leiharbeit. Die Sprachschwelle entscheidet nicht, ob jemand arbeitet. Sie entscheidet, in welchem Segment. In den reglementierten Berufen ist sie Zulassungsbedingung: Ärztinnen und Ärzte brauchen überall B2 und eine Fachsprachprüfung auf C1, Pflegekräfte B2, obwohl viele mit B1 einreisen“, erklärt der GoStudent-Gründer.

Als Beispiel führt Ohswald an, dass 72 Prozent der Geflüchteten aus der Ukraine über einen Hochschul- oder vergleichbaren Abschluss verfügen, doch nur fünf Prozent bei ihrer Ankunft gut Deutsch sprechen würden. Laut Studien seien es bessere Sprachkenntnisse, die die Einstellungsbereitschaft deutlich erhöhen, während fehlende Kinderbetreuung und nicht anerkannte Abschlüsse weitere Hürden darstellen. Sprache sei damit eine zentrale Voraussetzung dafür, dass vorhandene Qualifikationen auf dem deutschen Arbeitsmarkt sichtbar und nutzbar werden, so Ohswald.

Hypothese 2: Sprache hört nicht bei B1 auf

Der Integrationskurs – um auf seine zweite These zu kommen – zielt auf B1 ab. Für viele berufliche Wege seien jedoch weitergehende Sprachkenntnisse erforderlich, was für Ohswald bedeutet, dass auch nach dem Spracherwerb berufliche Weiterbildung schlicht ein wichtiger Schritt bleibe.

„Das IAB hat bei Geflüchteten gemessen, was nach dem Sprachkurs wirkt: Ein Sprachkurs mit Aktivierung bringt nach fünf bis sechs Jahren rund 3,5 Prozentpunkte mehr Beschäftigung“, zeigt sich der Founder auf LinkedIn überzeugt. „Eine geförderte Weiterbildung bringt rund 13 Prozentpunkte und etwa 800 Euro mehr Monatsbrutto. Sprache öffnet die Tür. Qualifikation bringt durch.“

All dies im Hinterkopf, scheint nun klar, was GoStudent mit der Berlitz-Übernahme möchte: Seine beiden Hypothesen in die Praxis übersetzen: Sprache als Schlüssel für Bildung und Arbeitsmarkt – und als Ausgangspunkt für den nächsten Schritt, die berufliche Qualifizierung, und sich weiter als stationärer Anbieter verfestigen.

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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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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 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 Investor:in?

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

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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