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. 

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Die diesjährigen Nominierten des "Innovator of the Year" in der Kategorie Startups. | © brutkasten

Ein weiteres spannendes Jahr in der heimischen Startup-Welt geht in die finale Phase. Während das tiefe Tal beim Investmentvolumen endlich überwunden ist, sorgen die weiterhin angespannte gesamtwirtschaftliche Lage und immer neue geopolitische Zerwürfnisse nach wie vor für Herausforderungen.

Einige Startups müssen sich geschlagen geben, andere schlagen sich durch und manche schlagen sich richtig gut. Mit Ausdauer, Umsetzungswillen und einzigartigen Innovationen haben auch dieses Jahr viele junge Unternehmen großes geschafft.

Zehn davon holen wir als Nominierte für den Innovator of the Year in der Kategorie Startups vor den Vorhang. Der Preis wird heuer zum 6. Mal vergeben. Am 5. November findet die feierliche Award Ceremony im Rahmen des brutkasten-Jahresevents Momentum im Wiener Palais Berg statt. Neben der Kategorie Startups wird der Award dieses Jahr in den Kategorien Scaleups und Corporate Innovation vergeben. Als Preis in allen drei Kategorien winkt jeweils ein brutkasten-Medienpaket im Wert von 4.100 Euro.


Die „Innovator of the Year“-Kategorie Startups wird durch die Österreichische Notariatskammer unterstützt.


Publikumsvoting zum Innovator of the Year | Kategorie „Startups“

Nun ist, wie jedes Jahr, deine Stimme gefragt. Bis zum 1. November (23:59 Uhr) kannst du für deine:n Favorit:in abstimmen! Jede:r User:in hat pro Tag und Kategorie genau eine Stimme – es lohnt sich also, die eigene Community zu aktivieren.

(Hinweis: Bei mehrfacher Stimmabgabe pro Tag erfolgt zwar keine gesonderte Fehlermeldung im Voting-Tool, Mehrfachvotes werden vom System jedoch automatisiert erkannt und ausgefiltert).

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Ablatic AI

Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | © Ablatic AI

Aktuell schießen sehr viele KI-Startups aus dem Boden. Doch nur ein winziger Bruchteil davon baut ein eigenes KI-Modell. Ablatic AI aus Linz ist eines davon. Im September ging es mit seinem Large Language Model Talos an den Start, das in mehreren Benchmark-Tests mit der Weltklasse mitspielt. In einer Kategorie übertraf man sogar OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol. Das gelang mit einem kleinen Team und bislang ohne VC-Kapital. Trainiert wird das Modell in der AI Factory Austria AI:AT im Rahmen des EuroHPC-Programms.

Aitiologic

Die Aitiologic-Gründer (vlnr.): Andreas Posch, Stephan Beisken und Achim Plum | (c) Aitiologic
Die Aitiologic-Gründer (v.l.n.r.): Andreas Posch, Stephan Beisken und Achim Plum | © Aitiologic

Andreas Posch, Stephan Beisken und Achim Plum, die Gründer von Aitiologic, holten heuer 6,4 Mio. Euro in einer Seed-Runde, angeführt von den Healthcare-Investoren Heal Capital und Ananda Impact Ventures. Aitiologic entwickelt die Plattform „Aitios“, die zellfreie DNA im Blut untersucht und die Daten mit KI auswertet. Die Technologie geht auf die Forschung von Gründer und CEO Andreas Posch bei Siemens Healthineers zurück und wurde vom Startup exklusiv lizenziert. Zudem holte man Gordon Sanghera, den Mitgründer des britischen DNA-Sequenzierungs-Spinoffs Oxford Nanopore Technologies, an Bord. Er führte es 21 Jahre lang als CEO, bis zum Börsengang in London.

Diamens

Diamens
Das Team von Diamens (v.l.n.r.): Clara Ganhör, Marlene Rezk-Füreder, Angelika Lackner, Peter Oppelt und Eva Scharnagl | © Diamens

Das HealthTech-Unternehmen aus Linz entwickelt einen nicht-invasiven Selbsttest zur Diagnose von Endometriose, der auf Menstruationsblut basiert und Frauen operative Eingriffe ersparen soll. Im März 2026 sicherte sich das Team rund um Clara Ganhör ein sechsstelliges Investment, um die Produktentwicklung und wichtige klinische Tests weiter voranzutreiben. Das Jahr 2026 war zudem für Diamens besonders erfolgreich, da das Spinoff den S&B Award sowie den Edison-Preis in Oberösterreich gewann. Hinzu kam eine Nominierung für den EY-Scaleup Award in der Kategorie BioTech und Spin-off.

Iono Robotics

Ümit Bas, Gründer von Iono Robotics | © Iono Robotics

Das Linzer Deep-Tech-Startup Iono Robotics von Gründer und CEO Ümit Bas hat heuer in der Tabakfabrik Linz seinen humanoiden Roboter „Workmate“ erstmals öffentlich präsentiert. Das System soll in knapp zwei Jahren in Serienproduktion gehen und ist speziell für den industriellen Einsatz konzipiert. Erste Pilotkund:innen sind bereits an Bord. Gedacht ist „Workmate“, wie der Name nahelegt, als Unterstützung in Arbeitsumgebungen, konkret in Branchen wie Industrie, Logistik, Handel und Service. Punkten soll er dabei unter anderem mit einer im Kopf integrierten Drohne, die aus der Luft die Umgebung noch besser erfassen kann.

REPS

Das REPS-Team mit CEO Alfons Huber (r.), COO Laura Wiedmann (5. v.l) und CTO Sai Kumar Konduru (4. v.l.) | © Patrick Lux

Das Tiroler Startup REPS von Gründer Alfons Huber macht Straßen zu Kraftwerken: Sein Road Energy Production System wandelt die Bremsenergie von Lkw über Platten in der Fahrbahn in Strom um. Seit November 2025 läuft die erste kommerzielle Anlage im Hamburger Hafen, über 115.000 Lkw haben dort in sechs Monaten rund 6.700 Kilowattstunden erzeugt. Im Mai holte sich REPS 23,6 Millionen US-Dollar mit einem britischen VC-Fonds im Lead, nur acht Monate nach dem 1,3-Millionen-Seed. Mit dem Kapital will das Unternehmen aus Mils, an dem auch Elisabeth Köstinger beteiligt ist, international ausrollen. Über 90 Interessenten aus der Hafen- und Logistikbranche stehen laut eigenen Angaben in Gesprächen.

R-Space Technologies

Das R-Space Team mit den Gründern (1. Reihe v.l. Christof Obertscheider, Carsten Scharlemann und Wolfgang Treberspurg) | © R-Space

Viele Raumfahrt-Startups scheitern daran, dass sie ihre Technologien vor dem Markteintritt nie im All testen können. R-Space, mit Sitz am Flughafen Wien-Schwechat, will diese Hürde abbauen und bietet mit ihrem eigens entwickelten Satelliten In-Orbit-Tests als Rundum-Service an. Das Ziel: Firmen innerhalb von nur sechs Monaten ins All zu bringen. Ende 2026 soll die erste Mission an Bord einer Rakete des deutschen Herstellers Isar Aerospace mit Technologien von drei Partnerunternehmen starten. Das 2021 gegründete Unternehmen will damit die Weichen für die nächste Generation europäischer Raumfahrt stellen; die nächsten drei Satelliten sind laut eigenen Angaben bereits in Vorbereitung.

Straion

Straion
(v.l.) Fabian Friedl, Lukas Holzer, und Katrin Freihofner von Straion | © Straion

Der KI-Boom bringt eine neue Geschwindigkeit mit sich. Auch für etablierte Unternehmen führt daher kein Weg an KI-generiertem Code vorbei. Dieser birgt aber bekanntlich (noch) erhebliche Risiken. Das Linzer Startup Straion nimmt sich des Problems an und sorgt mit seiner Anwendung dafür, dass der KI-generierte Code interne Standards, Sicherheitsanforderungen und Architekturvorgaben von Unternehmen erfüllt. Damit konnte sich das Startup dieses Jahr auch ein 1,1-Mio.-Euro-Investment sichern.

Tumbleweed

Das Tumbleweed-Team | © Tumbleweed

Das Wiener Space-Tech-Startup Tumbleweed hat dieses Jahr bewiesen, dass der Zugang zum Weltall in Rekordgeschwindigkeit möglich ist: Die Hardware für die erste Orbit-Mission „Oasis Alpha“ wurde in unter neun Monaten fertiggestellt und war laut eigenen Angaben bereits frühzeitig ausgebucht. Am 7. Juli 2026 feierte das Unternehmen einen weiteren Meilenstein, als der Satellit im Rahmen einer SpaceX Transporter-17-Mission erfolgreich in eine erdnahe Umlaufbahn gebracht wurde.

Turn-Motion

Die Turn-Motion-Gründer v.l. Chien-hua Huang, Georg Popp und Manuel Lachmayr | (c) Stefan Fuertbauer
Die Turn-Motion-Gründer v.l. Chien-hua Huang, Georg Popp und Manuel Lachmayr | © Stefan Fuertbauer

Das Wiener Startup Turn-Motion von Georg Popp, Chien-hua Huang und Manuel Lachmayr fertigt maßgeschneiderte Orthesen mit KI und 3D-Druck, bis zu 15 Stück in der Zeit, die bisher für eine einzige gebraucht wurde. Die Gründungsgeschichte ist persönlich: Popp erkrankte als Kind an Polio und sollte laut Prognose den Rollstuhl kaum verlassen können. Heuer holte sich das Startup sein erstes privates Kapital, und das mit Signalwirkung: Noctua Science Ventures, der Spinoff-Fonds von Speedinvest und TU Wien, führte die Pre-Seed-Runde an, sein erstes bekanntes Investment überhaupt. Mit dabei sind das Wiener Tech-Scaleup Squer und drei Business Angels.

zone14

Tobias Gahleitner, Lukas Grömer und Simon Schmiderer (v.l.n.r.) von zone14 | © zone14

Das Wiener Startup zone14 von Simon Schmiderer, Tobias Gahleitner und Lukas Grömer baute sein Engagement im heimischen Fußball aus und schloss heuer eine Partnerschaft mit dem Wiener Sport-Club. Das Team will mit seiner Technologie Video- und Performance-Analysen im Fußball breiter zugänglich machen und konnte neben dem Hernalser Kultklub auch Ex-ÖFB-Kapitän Marc Janko als strategischen Investor für sich gewinnen. Die Technologie des Startups ist in über zehn Ländern verfügbar: Mehr als 200 Systeme sind global im Einsatz – von flächendeckenden Ausstattungen ganzer Ligen wie der ersten Profiliga Zyperns bis hin zu Traditionsvereinen wie dem SK Rapid, dem FK Austria Wien und dem SV Darmstadt 98.

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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 …

#unchAIn, Teil 2: Können Maschinen das menschliche Gehirn kopieren?

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

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