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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna
Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna | Foto: TEDAI

„Es kommt nur selten vor, dass Vertreter:innen der weltweit führenden Frontier-Labs gleichzeitig an einem Ort zusammenkommen“, erklärt Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI. Mit der Ankündigung weiterer hochkarätiger Speaker:innen aus Organisationen wie Anthropic und Google DeepMind nimmt die dritte Auflage der TEDAI, die vom 28. bis 30. Oktober 2026 in der Wiener Hofburg stattfindet, nun konkrete Formen an. Rund 1.200 internationale Entscheidungsträger:innen, Pionier:innen und KI-Enthusiast:innen werden in Wien erwartet und sollen dort die Möglichkeiten, Grenzen und offenen Fragen der nächsten KI-Generation diskutieren.

Praktische Umsetzung im Vordergrund

Schon im März berichtete brutkasten über die ersten bekannten Namen im Line-up, darunter Physik-Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger. Seither hat sich das Programm der weltweit einzigen offiziellen TED-Konferenz zu Künstlicher Intelligenz noch deutlich erweitert und wurde analog zur weiterhin rasanten KI-Entwicklung adaptiert. Während die Konferenz anfangs vor allem breite gesellschaftliche und ethische Themen im Visier hatte, rückt mit den neuesten Speaker:innen-Bestätigungen vom August die praktische Umsetzung in den Vordergrund. „Vom Modell zur Wirkung“ lautet das aktuelle Motto. Es gehe darum, „wie aus leistungsfähigen KI-Modellen verlässliche Anwendungen und KI-Agenten entstehen, die Menschen in Arbeit, Forschung und Wirtschaft konkret unterstützen“.

Zielsetzung der TEDAI im Wandel

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in der personellen Auswahl der Veranstalter:innen wider. Erklärte Alina Nikolaou im März noch, dass im Fokus der Konferenz „die ambitioniertesten KI-Trends und Ideen unserer Zeit: konkrete Lösungen, radikale Paradigmenwechsel, augenöffnende Forschungsergebnisse und schwierige, aber dringend notwendige soziale Fragen“ stünden, so sagte Nikolaou im Juni bereits über die gewünschte Perspektivenvielfalt: „Wenn es um KI geht, entstehen die spannendsten Erkenntnisse oft nicht im Konsens, sondern dort, wo Perspektiven und Paradigmen aufeinanderprallen. Genau diese Spannungsfelder wollen wir auf der TEDAI 2026 sichtbar machen.“ Nun, mit den neuesten Ankündigungen von heute, stehe laut den Organisator:innen die Chance im Fokus, „Einblicke in Ideen zu gewinnen, an denen heute gearbeitet wird: von KI-Agenten in der Wirtschaft bis zur Zukunft der Wissensarbeit“.

Die Top-Speaker:innen

Unter den zahlreichen Neuzugängen sind einige besonders klingende Namen:

Geoffrey Hinton: Der britisch-kanadische Wissenschaftler gilt als einer der „Godfathers of AI“ und ist ein Pionier im Bereich neuronaler Netze und Deep Learning. Für seine grundlegenden Beiträge wurde er 2018 mit dem Turing Award und 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Peter Steinberger: Der gebürtige Österreicher sorgte mit seiner Open-Source-Anwendung OpenClaw für einen internationalen Hype. Inzwischen arbeitet er für das US-Schwergewicht OpenAI an Produkten für eine „Agent-first“-Welt, mit dem Ziel, jedem Menschen einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Felix Rieseberg: Er kommt neu ins Line-up und arbeitet bei Anthropic direkt an der Schnittstelle zwischen Modellen und praktischer Anwendung. Dort entwickelte er unter anderem Claude Cowork und verantwortete Engineering-Teams für Claude.ai sowie Claude Code auf dem Desktop.

Nenad Tomašev: Als Senior Staff Research Scientist bei Google DeepMind forscht er zu Multi-Agenten-Systemen, Agentic Economies sowie KI-Sicherheit. Seine Arbeit fokussiert darauf, wie komplexe KI-Agenten wirksam durch Menschen kontrolliert und an menschlichen Interessen ausgerichtet werden können.

Valeria Pettorino: Die Physikerin ist Project Scientist der Euclid-Weltraummission bei der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Sie bringt eine astrophysikalische Perspektive ein und zeigt, wie KI-Technologie unser Verständnis des Universums, insbesondere im Bereich Kosmologie und Dunkler Energie, erweitert.

Die weiteren Speaker:innen: breites Spektrum von Kosmologie bis Plattformkritik

Um den Anspruch zu erfüllen, die „gesamte Bandbreite der KI-Debatte abbilden“ zu können, bringen die weiteren Speaker:innen höchst diverse Perspektiven nach Wien. Die wissenschaftliche und technologische Grundlagenforschung wird durch die Forscherinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini, Gründerinnen von Recursive Intelligence und ehemalige Leiterinnen des AlphaChip-Projekts bei Google, beleuchtet. Mahmoud „Mido“ Assran forscht an sogenannten World Models und Self-Supervised Learning, um effiziente und sichere KI-Agenten zu ermöglichen. Gehirnaktivitäten mittels KI entschlüsselt wiederum der japanische Neurowissenschaftler Yukiyasu Kamitani, dessen Arbeit bis zur Rekonstruktion von Träumen reicht.

Demgegenüber stehen kritische Stimmen aus Medien, Ethik und Gesellschaft: Nicholas Thompson, CEO von The Atlantic, und der bekannte Autor und Aktivist Cory Doctorow ordnen die gesellschaftlichen und politischen Folgen von KI ein. Um Datenschutz und Ethik dreht sich die Arbeit von Carissa Véliz (Associate Professor in Oxford), während der Rechtswissenschaftler César Rodríguez-Garavito (NYU) zu KI-Governance und Klima- sowie indigenen Rechten forscht. Die nigerianische klinische Psychologin Kauna Ibrahim Malgwi bringt zudem ihre Forschung zu algorithmischem Trauma und mentaler Gesundheit in prekären digitalen Arbeitsbedingungen ein.

Praxisnahe Anwendungen bringen schließlich Kateryna Lopatiuk (räumliche Datenanalyse für den Wiederaufbau), Dr. Layla Hosseini-Gerami (Ignota Labs, Chief Data Science Officer für KI-gestützte Medikamentenentwicklung) und Gabriella Di Laccio (Donne, Women in Music) mit Datenanalysen zur Sichtbarkeit von Komponistinnen ein.

Neben den rund 20 TED-Talks am abschließenden Konferenztag will die TEDAI 2026 den Besucher:innen ein umfassendes „Gesamterlebnis“ bieten. Dazu gehören ein festlicher Eröffnungsball, der Wiener Tradition mit moderner Innovation verbinde, sowie der sogenannte „Discovery Day“ mit interaktiven Workshops.

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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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