Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

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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✨ AI Kontextualisierung

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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#unchAIn, Teil 1: Was ist eigentlich Intelligenz?

16.12.2019

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brutkasten: Scalable Capital war in Österreich schon länger aktiv, seit Anfang Oktober gibt es eine Bankniederlassung in Wien. Warum gerade jetzt?

Erik Podzuweit: Wir sind als App auf den Systemen einer anderen Bank gestartet und haben in den letzten Jahren unsere gesamte technische Infrastruktur selbst entwickelt und vertikalisiert: mit eigenem Kernbankensystem, eigenem Market Making über einen Handelsplatz, den wir gemeinsam mit der Börse Hannover betreiben, sowie eigener Konto- und Depotführung. Diese Plattform können wir jetzt nutzen, um viel schneller und flexibler in andere Länder wie Österreich zu gehen.

Man konnte schon vor Jahren als Österreicher Kunde werden, aber nicht steuereinfach. Dafür mussten wir zwei Dinge tun: eine offizielle Bankniederlassung gründen, wie wir es auch vor kurzem in Italien getan haben, und die Steuersoftware entweder einkaufen oder selbst bauen. Für Österreich haben wir sie selbst gebaut. Dank moderner KI-Anwendungen geht das heute extrem effizient im eigenen Haus. Das waren die letzten Schritte zu einem massentauglichen Produkt in Österreich. Jetzt bauen wir das lokale Team weiter aus und fahren das Marketing hoch. Ab Mitte Oktober werden wir in ganz Österreich mit Werbung deutlich präsenter sein. Und es kommen weitere Produkte: im November Festgeld und später ein Kreditangebot.

Wie wollt ihr in die breite Masse gehen? Anbieter wie Bitpanda setzen stark auf Sportsponsoring.

Wir setzen sehr stark auf Außenwerbung, parallel spielen wir die ganze Klaviatur des Online-Marketings. Sportsponsoring machen wir nur in kleinem Umfang, da gibt es viele Streuverluste. Und wir sind in einem zyklischen Markt: Bei volatilen Börsen muss man das Marketing zurückfahren können. Bei Krypto hat man das gesehen, da ist das Handelsvolumen eingebrochen, und es war schwer, aus mehrjährigen Verträgen wieder rauszukommen.

Welche Zielgruppe sprecht ihr in Österreich an?

Vor ein paar Jahren waren wir viel nischiger. Unsere klassische Kundschaft waren die sogenannten Smart Busy Professionals: Menschen, die noch nicht zwangsläufig reich sind, aber gut ausgebildet, mit gutem Einkommen, oft städtisch, die in der Wirtschaft oder als Programmierer arbeiten. Bei einer klassischen Bank fallen diese Kundinnen und Kunden oft durchs Raster: Sie passen noch nicht ins Private Banking, sind aber auch keine Retailkunden, denen man irgendeinen Fonds verkauft. Mit der Zeit werden sie immer attraktiver. Heute gehen wir eine viel breitere Masse an. Neben dem Investieren haben wir mit Tagesgeld und Festgeld auch den Bereich Sparen. 2,6 Prozent Zinsen versteht jeder. Damit gewinnt man auch Kunden, die wenig Risiko wollen oder in Rente sind, und zwar von klassischen Banken. Die Smart Busy Professionals kommen eher von anderen Online-Banken zu uns.

Wer ist euer direkter Mitbewerber?

Mit Bitpanda sehen wir wenig Überschneidung. Wir haben ein Kryptoangebot, Bitpanda hat ein Aktienangebot, aber das sind zwei getrennte Welten. Dann schon eher alle Banken. Wenn man aber auf Preis, Zins, Gebühren und das Nutzererlebnis schaut, sind die klassischen Banken keine direkte Konkurrenz für uns. Der direkteste Mitbewerber ist Trade Republic. Aber es gibt Unterschiede im Preismodell und bei den Zinsen. Unser Zins ist etwas besser. Wir liegen bei 2,6 Prozent versus 2,5 Prozent.

Warum braucht es ein lokales Team in Wien, wenn Geldanlage ein globales Geschäft ist?

Wenn ein österreichischer Kunde eine Tesla-Aktie kauft, ist das dieselbe Aktie wie für einen italienischen Kunden. Aber im Kundengeschäft braucht man lokale Präsenz. Auch BlackRock hat ein Büro in Wien und eins in Mailand, man kann Europa nicht allein aus New York steuern, und wir nicht allein aus München. Die regionalen Unterschiede liegen vor allem auf der Steuerseite. Jetzt fangen auch einzelne Staaten der EU an, gezielte steuerliche Anreize und Zuschüsse zum Investieren zu geben. In Deutschland kommt das Altersvorsorgedepot, in Österreich wird das Zukunftsdepot diskutiert. Da muss man die Entscheidungen nah verfolgen und ein lokales Produkt bauen. Sobald das Zukunftsdepot kommt, werden wir es maßgeschneidert in Österreich anbieten.

Welche Ziele habt ihr euch für Österreich gesetzt?

Der österreichische Markt ist zwar kleiner als der deutsche, aber die durchschnittlichen Depotgrößen sind hier sogar etwas höher. Ziel ist es, in den nächsten Jahren ein Kundenvolumen von zehn bis zwanzig Milliarden Euro in Österreich aufzubauen. Aktuell liegen wir bei über 60 Milliarden auf der gesamten Plattform. In vier bis sechs Jahren soll die Hälfte des Kundenstamms von außerhalb Deutschlands kommen. Dabei sind wir klar auf Europa fokussiert, eine Expansion darüber hinaus planen wir nicht.

Ihr habt Agentic Investing eingeführt. Was ist die Idee, und wer nutzt das?

Wir haben zwei Schnittstellen geöffnet – technisch nennt sich die eine CLI (Command Line Interface) und die andere MCP (Model Context Protocol). Über die erste kann ein Kunde seine eigene KI-Anwendung anschließen. Über die MCP-Schnittstelle können auch Leute ohne Programmierkenntnisse in wenigen Minuten beispielsweise ChatGPT oder Claude mit ihrem Scalable-Konto verknüpfen. Man stellt die Freiheitsgrade ein: Im Read-Only-Modus sieht und analysiert der Agent das Portfolio, erstellt Charts oder aggregiert Newsfeeds. Wer möchte, kann ihn aber auch bis zum Ausführen von Trades und Trading-Strategien freischalten. Geblockt ist aus Sicherheitsgründen jede Zahlung, es kann nie Geld abfließen. Das Feature ist vor ein paar Wochen gestartet, die ersten 20.000 Agenten sind täglich aktiv. Noch nutzt es eher die technologieaffine Kundschaft, vor allem für Portfolioanalysen, manche fahren aber bereits aktive Strategien.

Und die Zukunft?

Ich erwarte nicht, dass jeder Kunde komplexe Trading-Strategien umsetzt, das macht für die meisten auch gar keinen Sinn. Die Vision ist eine Welt, in der jeder einen persönlichen Agenten hat. Der sagt nicht nur, dein Konto bei Bank XY hat zu wenig Zinsen, sondern eröffnet direkt ein Konto und Depot bei Scalable. Man sagt: “Ich habe zehn Euro im Monat übrig und möchte mit mittlerem Risiko anlegen” und der Agent sucht die passenden ETFs heraus und setzt einen Sparplan auf. Der Anspruch ist dabei nicht die zusätzliche Rendite, sondern dass der Zugang zum Kapitalmarkt einfacher wird. 80 Prozent der Menschen haben noch nie investiert. Ein Finanzcoach in der Tasche, der auch aktiv werden kann, das ist die Zukunft der Geldanlage. Das kommt nicht von heute auf morgen, aber in den nächsten Jahren. Private Geldanlage ist im Aufwind, Anbieter wie wir senken Hürden und Gebühren, und jetzt kommt KI dazu. Das ist ein ideales Zusammenspiel.

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