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.

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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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Die drei Partner von RM Equity Partners (v.l.) Eugen Benedikt Russ, Nicola Szekely und Chris Wittlinger | (c) RM Equity Partners
Die drei Partner von RM Equity Partners (v.l.) Eugen Benedikt Russ, Nicola Szekely und Chris Wittlinger | (c) RM Equity Partners

Wie brutkasten zuletzt berichtete, wurde die vor rund zehn Jahren als Teil der Voralberger Russmedia-Gruppe gegründete Liechtensteiner Private-Equity-Gesellschaft RM Equity Partners (RMEP) mit rund 500 Millionen Euro Assets under Management von den drei Partnern Eugen Benedikt Russ, Chris Wittlinger und Nicola Szekely übernommen. Im Gespräch mit brutkasten erläuterten Russ und Wittlinger die Hintergründe.

Eugen B. Russ blickt dabei auf die Anfänge zurück: „Wir haben eigentlich schon sehr selbstständig begonnen. Schon damals haben wir vom Medienhaus weitgehende Freiheiten bekommen, und ich glaube, genau das hat uns erfolgreich gemacht: dass man uns dieses Vertrauen gegeben hat. Wir konnten in Themen investieren, während andere in der Gruppe Media-for-Equity machen mussten und in dem, was sie tun konnten, nicht immer frei waren.“

Und Wittlinger ergänzt: „Organisatorisch waren wir schon immer sehr unabhängig, mit wenig Vorgaben. Jetzt übersetzen wir einfach das, was gelebt wurde, in die Realität. Dazu kommt, dass es im Partnerkreis – Eugen, Nicola und ich – über die Jahre sehr gut funktioniert hat. Wir sind ein sehr komplementäres Team, und wir haben alle gesagt: Wir haben Lust, das noch einmal eigenständig anzupacken und weiterzumachen – mit dem Team, das es schon gibt.“

Die Gruppe sei über das vergangen Jahrzehnt stark gewachsen und erwirtschafte im laufenden Jahr ein EBITDA im dreistelligen Millionenbereich. Dabei entfielen nur fünf Prozent des Umsatzes auf Österreich, da das Portfolio komplett europäisch aufgestellt sei.

„Die volle Selbstständigkeit war im Endeffekt der logische Schritt“, erklärt Russ. Seine Schwester übernehme die Generationennachfolge im Verlag der Russmedia-Gruppe, wo zuletzt auch ein Merger mit der Tiroler Tageszeitung stattfand. Während Russmedia den Wachstumsweg im Mediengeschäft verfolge, setze RMEP den Wachstumsweg bei digitalen Plattformen fort.

Dieser Prozess sei über einen Zehnjahresplan angelegt und seit acht Jahren vereinbart gewesen. Im September des vergangenen Jahres habe die konkrete Umsetzung Fahrt aufgenommen. Nach der Umstrukturierung in Liechtenstein um den Jahreswechsel wurde die Management Company RM Consulting im Frühjahr übernommen. Mit der offiziellen Kommunikation sei die Nachfolge nun abgeschlossen. Die Management Company befindet sich nun zu gleichen Teilen im Besitz des Führungstrios.

Neues Vehikel für neue Investments

Das initiale Investment von Russmedia habe damals knapp unter 100 Millionen Euro betragen – eine Summe, die die Gruppe heute jährlich an EBITDA generiere. Für die künftige Ausrichtung gilt nun eine klare Trennung zwischen Altbestand und neuen Beteiligungen.

Russ beschreibt die Strukturierung: „Das Bestehende führen wir so weiter. Wir schaffen jetzt ein neues Investment-Vehikel, in das exklusiv wir drei und das Team investieren. Alle Investments ab jetzt machen wir alleine. Von den bestehenden Investments profitiert natürlich auch die Familie weiter – unter anderem Bergfex, Pure, calimoto und die übrigen Unternehmen im heutigen Portfolio.“ An den bisherigen Beteiligungen halte Russ im Rahmen der Nachfolgelösung weiterhin eine Mehrheit.

„Wir kaufen Anteile an profitablen Unternehmen, die Cash produzieren“

RMEP investiert pro Beteiligung bis zu 150 Millionen Euro Eigenkapital, während das Gesamtvolumen pro Transaktion bis zu 250 Millionen Euro betragen kann. Chris Wittlinger grenzt den Investmentansatz klar ab: „Wichtig ist: Wir sind kein VC. Wir machen keine Frühphasen-Investments und prinzipiell keine Kapitalerhöhungen, bei denen das Unternehmen Cash braucht. Wir kaufen Anteile an profitablen Unternehmen, die Cash produzieren.“

Das Modell ziele zwar auf eine langfristige Haltedauer ab, doch Exits wie jener der Plattform Alpy (brutkasten berichtete im August) seien bei passenden Rahmenbedingungen vorgesehen. Wittlinger führt dazu aus: „Wir wollen die Möglichkeit haben, das Unternehmen sehr lange zu halten. Aber wenn wie bei Alpy die Situation kommt, in der man sagt: Das ist bei einem Strategen besser aufgehoben, weil der mehr daraus machen kann als wir – dann verkaufen wir auch.“ Gleichzeitig mache man auch strategische Zukäufe kleinerer, profitabler Wettbewerber von portfolio-Unternehmen, wie das aktuelle Beispiel Digital Heaven in der Schweiz veranschauliche.

„Wir sprechen auf Augenhöhe, von Unternehmer zu Unternehmer“

Und es gebe auch einen zentralen Unterschied zwischen RMEP und klassischen Private-Equity-Gesellschaften, die fremdes Kapital verwalten, betont Russ: „Das Geld, das wir investieren, ist ausschließlich unser eigenes und das der Unternehmer-Partner, mit denen wir arbeiten. Viele wählen uns, weil sie nicht mit einem anonymen Private-Equity-Investor zusammenarbeiten wollen, der nicht sein eigenes Geld investiert. Sie spüren, dass wir unser eigenes Geld investieren – wir sind selbst Unternehmer. Das ist der riesige Unterschied: Wir sprechen auf Augenhöhe, von Unternehmer zu Unternehmer.“

Dieses Unternehmer-Setup spiegelt sich auch in der Anbahnung neuer Investments wider. Wittlinger erklärt das Sourcing: „Der Dealflow ist dreigeteilt. Erstens gibt es ein Netzwerk von Tausenden M&A-Beratern in Europa, mit denen wir in Kontakt sind, die wissen, was wir suchen, und sich regelmäßig bei uns melden. Zweitens unser aktiver Outreach, bei dem wir schon sehr stark mit KI arbeiten: Wir schreiben Unternehmen an, die aus unserer Sicht gut ins Raster passen, gehen auf Messen und Branchenveranstaltungen und stellen sicher, dass uns die Unternehmer in den Industrien kennen, die uns interessieren. Drittens gibt es Unternehmer, die auf uns zukommen, weil sie von uns gehört haben – zum Beispiel, weil sie jetzt diesen Artikel lesen.“

Am Fokus auf asset-light und digitale Geschäftsmodelle ändere sich durch die Eigenständigkeit nichts, wobei der technologische Wandel berücksichtigt werde. Wittlinger ergänzt zur Rolle von KI: „Natürlich muss man immer schauen, wie sich KI auf ein Geschäftsmodell auswirkt. Wir fokussieren uns darauf, Geschäftsmodelle zu finden, für die KI ein Enabler sein kann oder die sehr resilient dagegen sind.“

„Wir haben die Kriegskasse gefüllt“

Für die kommenden Jahre stehe nun der Ausbau des eigenen Netzwerks und das gemeinsame Wachstum mit Gründern im Vordergrund. Russ betont: „Unsere Story sind eigentlich individuelle Unternehmer-Erfolgsgeschichten.“ RMEP verstehe sich als langfristiger Partner für Unternehmer, um Potenziale zu heben und gemeinsam zu wachsen.

Wittlinger richtet den Blick auf die Zehn-Jahres-Perspektive: „Natürlich wollen wir nicht stillstehen. Wir wollen größer werden, weiterhin Deals machen, das Netzwerk erweitern und dafür sorgen, dass die Assets under Management in zehn Jahren deutlich höher sind als heute. Das ist der Anspruch.“

Der Wechsel in die Unabhängigkeit soll dabei als Ansporn für die nächste Phase dienen. „Wichtig ist: Das Team bleibt gleich, die Investmenthypothese bleibt gleich, und unsere Ambition und unser Hunger bleiben gleich. Wir sind noch lange nicht am Ende der Reise“, unterstreicht Wittlinger. Und Russ wird noch einmal deutlich: „Wir haben die Kriegskasse gefüllt und suchen nach den nächsten Deals.“

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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“.

AI Kontextualisierung

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

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