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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GoStudent
© brutkasten - Felix Ohswald, Gründer GoStudent.

Im November 2024 habe ich hier geschrieben, dass wir bei KI in der Bildung an einem Wendepunkt stehen. Die entscheidende Frage war damals, ob wir KI nutzen, um Lernen zu verbessern, oder nur, um es zu beschleunigen. Zwei Jahre später haben wir die Antwort, zumindest für die Schule: Die Kinder beschleunigen. Verbessert wird wenig.

Ich sage es direkt: Die Debatte über KI an Schulen läuft in die falsche Richtung. Wir reden über Tablets, Apps und Prompt-Kurse. Dabei fehlt vielen Jugendlichen die Voraussetzung, um mit KI überhaupt etwas Sinnvolles anzufangen.

Was die Zahlen zeigen

Für den GoStudent Bericht zur Zukunft der Bildung 2026 haben wir in sechs europäischen Ländern 3.001 Eltern, ihre Kinder zwischen 8 und 16 Jahren und 300 Lehrkräfte befragt, in Österreich 500 Familien.

  • 65 Prozent der österreichischen Schülerinnen und Schüler, die KI für die Schule nutzen, haben nach eigenen Angaben schon KI-Inhalte als eigene Arbeit abgegeben.
  • 43 Prozent wurden noch nie im Umgang mit KI unterrichtet. Nur 15 Prozent hatten eine strukturierte Stunde dazu.
  • Nur 24 Prozent der Eltern meinen, die Regierung tue genug für klare KI-Regeln an Schulen. Das ist der niedrigste Wert aller sechs Länder.
  • Nur 36 Prozent sehen ihr Kind gut auf das Leben nach der Schule vorbereitet. Auch das ist der niedrigste Wert.

Die Kinder nutzen KI also längst. Die Schule bringt ihnen nicht bei, wie man es richtig macht. Und sie sichert immer seltener das, was man dafür braucht.

Wer nicht lesen kann, kann keine KI prüfen

Eine KI schreibt in Sekunden einen Aufsatz, löst eine Textaufgabe, fasst ein Buch zusammen. Ob das Ergebnis stimmt, erkennt nur, wer selbst genau lesen kann, ein Ergebnis im Kopf überschlagen kann und einen eigenen Gedanken zu Papier bringt. Der größte Teil von KI-Kompetenz ist schlicht Grundkompetenz.

Genau dort verlieren wir gerade. Bei PISA 2025 liegt Österreich in Lesen und Mathematik auf dem niedrigsten Stand seit Beginn der Erhebung. Die Hälfte der von uns befragten Lehrkräfte sagt, das Leseverständnis ihrer Schülerinnen und Schüler sei in den letzten fünf Jahren schlechter geworden, 42 Prozent sehen einen Rückgang in Mathematik.

Ein Jugendlicher, der einen Text nicht versteht, wird durch KI nicht klüger. Er wird nur schneller darin, Dinge abzugeben, die er nicht versteht. Deshalb ist mein erster Punkt nicht technisch: Lesen, Schreiben und Rechnen zuerst. Jeden Tag, auch in der Oberstufe.

Handys gehören nicht in die Schule

Ich bin persönlich dafür, dass private Smartphones an allen Schulen tabu sind, nicht nur bis zur achten Schulstufe, sondern bis zur Matura. Frankreich hat sein Verbot im September auf die Oberstufe ausgeweitet. Österreich sollte nachziehen.

Die Gründe stehen in unseren Daten. Fast zwei Drittel der befragten Lehrkräfte sagen, ihre Schülerinnen und Schüler können sich schlechter konzentrieren als vor fünf Jahren. Mehr als die Hälfte der österreichischen Eltern ist ohnehin für ein vollständiges Handyverbot.

Das ist kein Widerspruch zu mehr KI im Unterricht. KI gehört in die Schule, gezielt, angeleitet und auf Schulgeräten. Der private Feed mit TikTok und Messenger gehört nicht in die Klasse. Wer beides gleichsetzt, verwechselt ein Werkzeug mit einer Ablenkung.

Warum das eine Standortfrage ist

Jedes Unternehmen, mit dem ich spreche, baut Prozesse gerade um KI herum neu: Angebote, Kundenservice, Buchhaltung, Software. Gesucht werden nicht Menschen, die KI bedienen können. Bedienen kann jeder. Gesucht werden Menschen, die eine KI-Antwort prüfen, verbessern und dafür geradestehen. Das ist dieselbe Fähigkeit wie vor hundert Jahren: lesen, verstehen, rechnen, urteilen.

Die Politik antwortet darauf mit einem neuen Fach: „Informatik und KI“ in der AHS-Oberstufe ab 2027/28. Ich halte das für die falsche Antwort. Ich hatte in meiner Schulzeit selbst Informatik als Fach. Es war ein Witz, und an diesem Muster ändert ein neuer Name wenig. KI-Kompetenz entsteht nicht in einer Stunde pro Woche mit eigenem Lehrplan. Sie entsteht in jeder Deutschstunde, in der ein Text wirklich verstanden wird, und in jeder Mathestunde, in der ein Kind ein Ergebnis selbst überschlagen kann. Wer gut lesen, schreiben und rechnen kann, lernt den Umgang mit KI in wenigen Wochen. Wer es nicht kann, lernt ihn auch in einem eigenen Fach nicht.

Was Schulen morgen tun können, ohne Verordnung

1. Grundlagen täglich trainieren. Zwanzig Minuten Lesen pro Tag, Kopfrechnen, Texte mit der Hand schreiben. Unspektakulär, aber die Basis für alles andere.

2. Bei der Hausübung den Weg bewerten. KI ist erlaubt, aber mit drei Beilagen: der Prompt, die ursprüngliche KI-Antwort und drei Sätze dazu, was das Kind geändert hat und warum. Dazu fünf Minuten mündliche Nachfrage in der nächsten Stunde.

3. Mehr mündlich prüfen. 44 Prozent der befragten Lehrkräfte halten Präsentationen und Prüfungsgespräche inzwischen für die wirksamste Form der Leistungsbewertung. Einen Aufsatz schreibt ChatGPT in Sekunden. Spontane Rückfragen beantwortet er nicht für das Kind.

4. KI als Fehlersuche unterrichten. Die Klasse lässt die KI eine Mathematikaufgabe lösen und sucht den Fehler. Die KI fasst einen Zeitungsartikel zusammen, die Schüler prüfen jede Aussage gegen das Original. So trainiert KI genau die Grundkompetenzen, die sie sonst ersetzt.

5. Die Lehre mitdenken. 42 Prozent der österreichischen Eltern mit klarer Präferenz wünschen sich zuerst eine Lehre für ihr Kind, nur 34 Prozent ein Studium. Dann gehört KI auch in die Berufsschule: der Elektriker-Lehrling, der ein Angebot mit KI vorbereitet und jede Position selbst nachrechnet.

Was wir selbst gelernt haben

Bei GoStudent setzen wir KI im Unterricht ein, für Zusammenfassungen und Übungsfragen nach jeder Stunde. Unsere Erfahrung: KI macht gute Lehrpersonen wirksamer, ersetzt sie aber nicht. Nur 1 Prozent der befragten Lehrkräfte glaubt, dass KI sie ersetzen könnte. Ich glaube das auch nicht.

Handy raus, Grundlagen rein, KI mit Anleitung. Dafür braucht es kein neues Fach und kein zusätzliches Budget, nur Entscheidungen der Direktionen und den Mut der Politik.

Methodik: Der GoStudent Bericht zur Zukunft der Bildung 2026 basiert auf einer Erhebung von Censuswide unter 3.001 Eltern und ihren Kindern (8 bis 16 Jahre) sowie 300 Lehrkräften in Österreich, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien und dem Vereinigten Königreich (Juni/Juli 2026). Der vollständige Bericht: gostudent.org/de-at/education-report/2026

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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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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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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

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

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