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. 

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
27.05.2026

Cyclops: US-Stablecoin-Startup errichtet EU-Headquarter in Wien – Austro-Amerikaner als Gründer

Alex Wilson, in den USA geboren und mit einer Mutter aus Innsbruck aufgewachsen, baut mit Cyclops.io eine Stablecoin-Infrastruktur exklusiv für die Payments-Industrie. Wien wird neben Miami der einzige zweite Standort des US-Unternehmens weltweit – und zugleich das EU-Headquarter. Im brutkasten-Interview erklärt der Co-Founder und Co-CEO, warum die Wahl auf Österreich fiel.
/artikel/cyclops-us-stablecoin-startup-errichtet-eu-headquarter-in-wien
27.05.2026

Cyclops: US-Stablecoin-Startup errichtet EU-Headquarter in Wien – Austro-Amerikaner als Gründer

Alex Wilson, in den USA geboren und mit einer Mutter aus Innsbruck aufgewachsen, baut mit Cyclops.io eine Stablecoin-Infrastruktur exklusiv für die Payments-Industrie. Wien wird neben Miami der einzige zweite Standort des US-Unternehmens weltweit – und zugleich das EU-Headquarter. Im brutkasten-Interview erklärt der Co-Founder und Co-CEO, warum die Wahl auf Österreich fiel.
/artikel/cyclops-us-stablecoin-startup-errichtet-eu-headquarter-in-wien
Jonas Jünger (Managing Director, Cyclops Europe) und Alex Wilson | (c) Martin Pacher

Es ist eine Art Homecoming: Alex Wilson, Co-Founder und Co-CEO des US-Stablecoin-Startups Cyclops, wuchs in den USA mit zwei Sprachen und zwei Kulturen auf. Mit seinem Vater sprach er nur Englisch, mit seiner Mutter – einer Tirolerin aus Innsbruck – ausschließlich Deutsch. Die Sommerferien verbrachte er bei den Großeltern in Österreich, Weihnachten ging es zum Skifahren nach Kitzbühel. „Ich hatte das Glück, sozusagen mit zwei Heimatländern aufzuwachsen“, erzählt Wilson im brutkasten-Gespräch.

Jetzt kehrt der Austro-Amerikaner mit seinem aktuellen Unternehmen nach Wien zurück. Vergangene Woche eröffnete Cyclops.io seinen neuen Standort in der Bundeshauptstadt – das EU-Headquarter und gleichzeitig die einzige weitere Niederlassung neben dem Hauptsitz in Miami.

Repeat Founder: Von Giving Block zu Shift4 zu Cyclops

Wilson ist kein Newcomer. Gemeinsam mit seinen Mitgründern Pat Duffy und David Johnson startete er bereits 2018 das Krypto-Startup The Giving Block, eine Plattform, über die Non-Profit-Organisationen Krypto-Spenden entgegennehmen können. „2018 hat man uns angeschaut, als wären wir verrückt“, erinnert sich Wilson. „Aber wir sind dabeigeblieben.“ Das Unternehmen wurde 2022 an den börsennotierten US-Zahlungsdienstleister Shift4 verkauft. Wilson übernahm dort die Verantwortung als Head of Crypto und Head of Stablecoin – und sammelte über drei Jahre lang Erfahrung an der Schnittstelle von Krypto und traditionellem Payments-Business.

Genau diese Jahre wurden zum Ausgangspunkt für Cyclops. „Wir haben bei Shift4 Produkte für Pay-with-Crypto, Stablecoin-Settlement und Stablecoin-Payouts gebaut – mit einem Flickenteppich an bestehenden Lösungen. Es war viel schwieriger, als es hätte sein müssen“, so Wilson. Auf dem Markt habe es zwar viele Krypto-Infrastruktur-Anbieter gegeben, aber keiner sei wirklich auf die Payments-Branche spezialisiert gewesen: „Auf den Websites stand vielleicht: ‚Wir bedienen zehn Industrien, eine davon ist Payments.‘ Aber wenn man unter die Haube schaut, war das Produkt für eine Bank, einen Broker oder einen Payments-Anbieter identisch.“

Cyclops will diese Lücke schließen und fokussiert sich ausschließlich auf Zahlungsdienstleister (PSPs) – ein Hyperfokus, den die Gründer bereits bei The Giving Block (nur Non-Profits) verfolgt hatten. „Wir sind sehr B2B“, betont Wilson. Cyclops ist also keine Kryptobörse für Endkund:innen, sondern eine Infrastruktur-Plattform für Payments-Unternehmen, die ihren Händler-Kund:innen Krypto- und Stablecoin-Funktionalitäten anbieten wollen – ohne selbst zum Krypto-Unternehmen werden zu müssen.

Alex Wilson im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur | brutkasten

Warum Wien? FMA, Bitpanda – und der Talent-Pool

Bei der Standortwahl in Europa habe man einen umfassenden Prozess durchlaufen, betont Wilson: „Wir haben uns Deutschland, Irland, Malta und andere Länder angesehen.“ Ausschlaggebend für Österreich sei am Ende der MiCA-Pfad der Finanzmarktaufsicht (FMA) gewesen: „Die FMA hat einen der klarsten Wege zur Lizenz aufgezeigt. Es gibt viele Länder, die zwar ein MiCA-Framework haben, aber bisher kaum Lizenzen vergeben haben.“

Wilson nennt explizit auch Bitpanda als wichtigen Faktor: „Bitpanda hat hier großartige Vorarbeit geleistet. Danach sind KuCoin, Bybit, Bitget und viele andere gekommen. Das hat eine Community aufgebaut und uns die Tür geöffnet.“

Hinzu komme der Talent-Pool: „Wien ist ein Hub für große Finanzdienstleister. Das ist genau das Profil, das wir für Compliance-, Legal- und Regulatory-Rollen brauchen.“ Die meisten lokalen Hires sollen aus diesen Bereichen kommen, während Vertrieb und Marketing eher remote organisiert werden.

Der persönliche Bezug habe geholfen, sei aber nicht der Hauptgrund gewesen: „Wir hätten Österreich nicht gewählt, wenn die Rahmenbedingungen nicht gepasst hätten.“

Zehn Mitarbeiter:innen bis Jahresende, MiCA-Lizenz erwartet

Aktuell beschäftigt Cyclops weltweit rund 30 Mitarbeiter:innen, das lokale Team in Wien startet in kleiner Besetzung. Bis Ende 2026 soll der Wiener Standort auf rund zehn Mitarbeiter:innen wachsen. Geleitet wird das Büro von Managing Director Jonas Jünger, dazu wurden bereits ein MLRO und ein Deputy MLRO eingestellt – beides regulatorisch verpflichtende Compliance-Funktionen. Die MiCA-Lizenz selbst erwartet Wilson „hoffentlich bis Ende des Jahres“.

Damit reiht sich Cyclops in eine wachsende Liste internationaler Krypto-Unternehmen ein, die Österreich als Tor zum europäischen Markt wählen. Nach Bitpanda, Bybit, KuCoin, Cryptonow und 21bitcoin geht das nächste Unternehmen den MiCA-Lizenzweg über die FMA – mit dem Unterschied, dass es sich bei Cyclops nicht um eine Kryptobörse handelt.

Funding: Acht Millionen im Rücken – und mehr in Vorbereitung

Bereits im Oktober 2025 schloss Cyclops eine Finanzierungsrunde über acht Millionen US-Dollar ab, öffentlich kommuniziert wurde sie aber erst Anfang März 2026 – zeitgleich mit dem Stealth-Launch. Investoren waren Castle Island Ventures, F-Prime sowie strategisch Shift4 Payments selbst – also der ehemalige Arbeitgeber, der nun gleichzeitig Anchor-Kunde des Startups ist.

Im brutkasten-Interview bestätigt Wilson, dass aktuell eine weitere strategische Runde über zehn Millionen US-Dollar von Payments-Unternehmen geschlossen wird – noch vor einer formellen Series A, die im kommenden Jahr angepeilt wird. „Wir hatten gar nicht geplant, jetzt zu fundraisen“, so Wilson. „Aber nach dem Stealth-Launch im März waren wir überwältigt vom Inbound – von Kunden, Partnern, aber auch Investoren. Das hat unseren Zeitplan nach vorne gezogen.“

Zu den ersten Kunden zählen unter anderem Blue Origin – wer ein Ticket für einen Weltraumflug des Jeff-Bezos-Unternehmens kaufen möchte, kann die Zahlung über Cyclops in Krypto abwickeln – sowie der New Yorker Helikopter-Service Blade.

EU einfacher als USA – aber Mindset-Frage in Österreich

Wilson, der den US-Lizenzprozess parallel durchläuft, sieht in der EU-weiten MiCA-Regulierung einen klaren Vorteil gegenüber dem US-System: „In den USA brauchen wir Money-Transmitter-Lizenzen in rund 50 Bundesstaaten. In Europa ist es eine hohe Mauer statt 50 kleinen – aber dafür ein einheitlicher Ansatz.“

Kritischer äußert sich der Co-Founder zum unternehmerischen Klima in Österreich und der EU: „Man denkt bei Österreich nicht automatisch an Entrepreneurship. In den USA verbindet man Startup mit Hustle, Silicon Valley. Hier gibt es viele bürokratische Hürden – beim Firmen-Setup, beim Office-Lease, bei den Papier-Anforderungen.“ Es brauche aber nicht nur Vereinfachung der Prozesse, sondern auch einen kulturellen Wandel: „Wenn du wirklich ein Startup-Hub sein willst, musst du in der Schule anfangen, Unternehmertum zu vermitteln. Du musst Risikobereitschaft fördern.“

Gleichzeitig sieht Wilson Chancen in der europäischen Souveränitäts-Debatte: „Wenn man Innovation wie Stablecoins und Blockchain richtig nutzt, kann man digitale Souveränität tatsächlich neu denken – Wallets, Private Keys, alles lässt sich anders organisieren als im traditionellen System.“

Ausblick: B2B-Stablecoins und Agentic Payments

Für 2026 und 2027 erwartet Wilson, dass sich der Stablecoin-Markt primär im B2B-Segment entwickelt – konkret bei der Abwicklung von Merchant-Settlements: „Statt Wire Transfer oder SEPA werden Payments-Unternehmen zunehmend in USDC oder EURC abrechnen. Sieben Tage die Woche, auch an Wochenenden und Feiertagen. Das modernisiert Treasury-Prozesse, gerade für global agierende Unternehmen.“

Zum Hype-Thema Agentic Payments – also KI-gestützte, automatisierte Zahlungen – äußert sich Wilson zurückhaltend, aber überzeugt: „Das ist das Buzzword des Jahres, aber es steckt etwas Echtes dahinter. Wir bauen AI-first, weil wir glauben, dass die Welt dort hingeht. Ob das in einem, zwei, fünf oder zehn Jahren wirklich skaliert – wir müssen bereit sein.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

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 …

#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 wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

#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 Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

#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

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

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

#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

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

#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

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

#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“.