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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KI-Zentrum Wien
Christian Helmenstein; Chefökonom der Industriellenvereinigung | © IV.

Ende Oktober schlug die Bundesregierung vor, ein internationales KI-Zentrum in Wien anzusiedeln. Es soll unter dem Dach der UNO stehen und Staaten, Wissenschaft und Wirtschaft zusammenbringen, um das Potenzial von KI auszuloten, ihre Risiken zu erforschen und gemeinsame Standards zu entwickeln.

KI als emotionales Thema

Eine Umfrage unter Österreichs KI-Experten zeigte größtenteils Zustimmung – siehe hier -, aber auch Kritik und mahnende Worte zur richtigen Vorgangsweise bei solch einem Vorhaben.

KI-Zentren, besonders Rechenzentren, stoßen global auf starke Ablehnung, benötigen sie doch enorme Mengen an Strom, Wasser und Flächen. Der Stern schrieb jüngst im Artikel mit dem Namen „Sie bauen Monster in unsere Landschaften“: „In Ohio sind es die neuen Schimpfwörter: Meta, Amazon, xAI, Google, OpenAI“. Darin wurden Rechenzentren als großes Politikum in den USA beschrieben und es wurde gezeigt, wie Anrainer:innen gegen solche Pläne ankämpfen.

In Österreich formierte sich Widerstand gegen das von Google geplante Datenzentrum in Kronstorf, wie der ORF in seiner Dokumentation „Google an der Enns: Der Streit ums Rechenzentrum“ Mitte September zeigte. Auch brutkasten fing damals Stimmen ein, die von „Standort-Fortschritt“ bis hin zu „Vasall Europa“ sprachen.

Bei dem Vorschlag hier handelt es sich explizit nicht um ein Datenzentrum, sondern um einen: „Ort, an dem Menschen aus der ganzen Welt gemeinsam daran arbeiten, das Potenzial von KI auszuloten, ihre Risiken zu verstehen und ihre Zukunft mitzugestalten“, wie Bundeskanzler Christian Stocker (ÖVP) per Aussendung mitteilte.

Christian Helmenstein, Chefökonom der Industriellenvereinigung, sieht in diesem Sinne in Künstlicher Intelligenz eine Schlüsseltechnologie unserer Zeit und erläutert, welche Rolle Österreich künftig dabei spielen könnte.


brutkasten: Herr Helmenstein, wie stehen Sie zu diesem Vorschlag der Bundesregierung ein internationales KI-Zentrum unter dem Dach der UNO nach Wien zu bringen?

Helmenstein: Die Initiative der Bundesregierung halte ich für einen ausgesprochen aussichtsreichen Vorstoß. Künstliche Intelligenz ist eine globale Schlüsseltechnologie, die nicht nur unsere Arbeitswelt, sondern unsere gesamte Lebensrealität durchdringen wird und weder an Staats- noch an Branchengrenzen haltmacht. Ein solches Zentrum sollte dazu beitragen, die Risiken besonders leistungsfähiger KI-Modelle beherrschbar zu machen, zugleich aber helfen, ihre politischen, ökonomischen und gesellschaftlichen Chancen zu erschließen.

Als einer von vier Amtssitzen der Vereinten Nationen bietet Wien dafür hervorragende Voraussetzungen und kann sein Profil als Standort internationaler Organisationen weiter schärfen. Hier hat auch die Internationale Atomenergie-Organisation ihren Sitz, die in der Debatte über eine globale KI-Aufsicht wiederholt als Vorbild genannt wird. Sie verbindet seit Jahrzehnten die Kontrolle einer Hochrisikotechnologie mit der Förderung ihrer friedlichen Nutzung. Genau an diesem Doppelmandat sollte sich auch ein KI-Zentrum orientieren.

Institutionell bewegt sich die Initiative allerdings in einem Spannungsfeld zweier Taktfrequenzen: Neue KI-Modellgenerationen folgen einander im Abstand weniger Monate, internationale Vereinbarungen reifen über Jahre. Wer das eine Tempo mit dem anderen verwechselt, schreibt Regeln für die Technologie von gestern. Ein KI-Zentrum muss daher mit dem Innovationstempo Schritt halten können.

Welche Bedeutung hätte das für den Standort Wien und Österreich?

Ein solches Zentrum wäre ein erheblicher strategischer Standortgewinn. Österreich wird realistischerweise nicht zu den weltweit führenden Entwicklungsstandorten großer KI-Basismodelle (Foundation Models) wie beispielsweise LLMs zählen. Dieses Rennen entscheiden Volkswirtschaften mit anderen Kapital- und Rechenkapazitäten. Sehr wohl aber kann Österreich international eine führende Rolle dabei spielen, KI sicher und produktiv nutzbar zu machen.

Und die Rolle von Wien konkret?

Wien könnte sich als Knotenpunkt für KI-Governance, KI-Anwendungen und den damit verbundenen Technologietransfer etablieren. Der eigentliche wirtschaftliche Mehrwert entsteht allerdings nicht durch das Türschild einer weiteren internationalen Institution, sondern durch die Forschungsprojekte, Investitionen und Kooperationen, die sie auslöst. Ein Zentrum, das nur tagt, belebt den Kongresstourismus. Ein Zentrum, das prüft, forscht und Anwendungen begleitet, zieht internationale Spitzenkräfte, Forschungseinrichtungen sowie innovative Unternehmen und damit Wertschöpfung an.

Das Thema „Rechenzentren“ wird oftmals emotional und kontrovers diskutiert: Gibt es Einwände gegen das KI-Zentrum?

Gegen die Zielsetzung per se nicht, wohl aber gegen eine Umsetzung ohne klares Profil. Das Feld ist zum Teil bereits besetzt, auch innerhalb der UNO, die erst im Vorjahr ein wissenschaftliches KI-Panel und einen globalen Dialog über KI-Governance eingerichtet hat. Genf, Sitz der Internationalen Fernmeldeunion und im Juli Gastgeber der ersten Dialogrunde, ist ein ernstzunehmender Mitbewerber. Ein Wiener Zentrum braucht daher ein eindeutig abgegrenztes Mandat mit operativem Zusatznutzen.

Gerade die Einbettung in die UNO bietet dabei eine besondere Chance. Die EU hat mit dem AI Act ihr Hauptaugenmerk auf Regulierung gelegt und die Fristen für Hochrisikosysteme inzwischen verschoben, unter anderem, weil die notwendigen technischen Standards noch nicht vorlagen. Die UNO kann demgegenüber zusätzlich die Perspektive der Entwicklungs- und Schwellenländer einbringen und den Zugang zu KI sowie ihren Nutzen für die wirtschaftliche Entwicklung stärker in den Vordergrund stellen.

Was bedeutet das für den Umgang mit den KI-Großmächten?

Darin liegt auch ein Schlüssel, um die führenden KI-Nationen einzubinden, allen voran die USA und China. Sie gewinnt man durch den erkennbaren Nutzen gemeinsamer Standards, nicht durch zusätzliche Auflagen allein. Wir brauchen internationale Sicherheitsstandards, aber keine internationale Innovationsbremse.

Was müsste Wien konkret tun, um sich als Zentrum für die Entwicklung und praktische Anwendung von KI zu positionieren? Und auch um praxisnahe Anwendungen in Wirtschaft und Verwaltung einzubringen?

Vielversprechend wäre es, an vorhandene Kompetenzen in Wien anzuknüpfen. Mit der UNIDO ist bereits eine UNO-Organisation ansässig, die sich intensiv mit dem Einsatz von KI für nachhaltige industrielle Entwicklung beschäftigt. Sie betreibt gemeinsam mit Partnern in Shanghai ein KI-Exzellenzzentrum für Industrie und Produktion, das den Technologietransfer in Entwicklungsländer unterstützt, und treibt zugleich im eigenen Haus die Nutzung von KI voran.

Economica unterstützt die UNIDO bei der praktischen Implementierung von KI in ihren Arbeitsabläufen. Aus dieser Zusammenarbeit wissen wir, welch hoher Stellenwert konkreten Anwendungen über die grundsätzlichen Fragestellungen hinaus zukommt. Dabei bestätigt sich: Auch im öffentlichen Sektor hängt die Akzeptanz von KI davon ab, dass Prozessänderungen erklärt werden und sensible Daten unter eigener Kontrolle bleiben. Ein Wiener KI-Zentrum könnte daher eine besonders wertvolle Brücke schlagen: zwischen globaler Governance, technologischer Innovation und ihrer praktischen Umsetzung in Unternehmen und öffentlicher Verwaltung.

Was bedeutet das schlussendlich für eine mögliche Ausrichtung des Zentrums?

Konkret hieße das, Sicherheitsstandards nicht nur zu formulieren, sondern an realen Anwendungen zu erproben und bewährte Lösungen in jene Länder zu tragen, denen dafür die Kapazitäten fehlen. Die besondere Chance Wiens liegt darin, zwei Welten zusammenzubringen, die einander bislang zu selten begegnen: die internationale Verständigung über die Spielregeln der KI und ihre konkrete Anwendung zur Steigerung von Produktivität, Wertschöpfung und Wohlstand. Regeln ohne Anwendung bleiben Papier. Anwendung ohne Regeln verspielt Vertrauen.

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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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