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.

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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 EnerCube-Gründer Laurenz Sutterlüty und David Riedl | (c) Kathrin Gollackner Fotografie
Die EnerCube-Gründer Laurenz Sutterlüty und David Riedl | (c) Kathrin Gollackner Fotografie

Der Anteil fossiler Energieträger bei Heizungen liegt im EU-Schnitt nach wie vor über 75 Prozent. Die Umrüstung muss aber in den kommenden 15 bis 20 Jahren erfolgen. Und dabei erfreuen sich Wärmepumpen immer größerer Beliebtheit. So ein System in einem bestehenden Gebäude zu installieren, kann das aber ganz schön aufwändig werden. EnerCube aus dem Salzburger Seekirchen am Wallersee setzt mit seinem Produkt hier an und wird dabei von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt.

Gesamte Anlage in einem Modul

“Die Installation, Planung und Koordination eines gängigen Wärmepumpen-Systems für ein Mehrfamilienhaus braucht vor Ort zwischen 200 und 500 Stunden. Mit unserem System sind es nur etwa 100 Stunden”, erklären die beiden EnerCube-Gründer Laurenz Sutterlüty und David Riedl. Und wie machen sie und ihr aktuell sechs Personen starke Team das? “Wir bauen die gesamte Anlage inklusive Heizraum in ein einziges, bei uns im Werk vorgefertigtes Modul, das etwa so groß ist, wie ein Autoparklplatz und vor dem Gebäude installiert wird”, erklärt Sutterlüty. Es müsse also kein Platz im Gebäude geschaffen werden und man könne auch im Winter umrüsten.

So sieht das Modul aus | (c) EnerCube

Bis zu 40 Wohneinheiten mit einer EnerCube-Einheit

Je nach Ausführung – EnerCube bietet drei verschiedene – können damit bis zu 40 Wohneinheiten beheizt werden – auch in voneinander getrennten Mehrparteienhäusern. “Durch eine optimierte Anordnung des Hydraulik- und Schichtspeichersystems, sowie den Einsatz hochwertigster Anlagenkomponenten, kommen wir auf 36 Prozent mehr Effizienz als durchschnittliche Systeme. Und mit einem FFG-geförderten und patentierten System haben wir den Schall um die Hälfte reduziert, damit die Anlagen selbst in eng bebauten Wohngebieten eingesetzt werden können”, erklärt Sutterlüty.

“Wir bleiben im B2B-Segment”

Aufgrund der Außeninstallation liegt der Fokus von EnerCube aktuell klar auf Mehrparteienhäusern im suburbanen Bereich. “Wir arbeiten aber auch an einer Lösung für den innerstädtischen Bereich”, verraten die beiden Gründer. Klar ist für sie aber: “Wir bleiben im B2B-Segment mit größeren Wohneinheiten. Dort ist unser System richtig skalierbar. Für Einfamilienhäuser gibt es schon kostengünstige Lösungen am Markt – da wollen wir nicht mitspielen. Bei großen Wohnanlagen tun sich andere Hersteller dagegen schwer mit standardisierten Lösungen.”

Großes Immobilienunternehmen erteilt Großaufträge

Und das Konzept geht wirtschaftlich auf. Im Februar 2023 gegründet, kommt EnerCube dieses Jahr auf zehn Module für insgesamt 200 Wohneinheiten – allesamt für ein bekanntes, großes Immobilienunternehmen. Im kommenden Jahr gibt es bereits Zusagen für Aufträge von über 30 Modulen. “Wir haben ein siebenstelliges Auftragsvolumen und sind Cashflow-positiv”, so Riedl.

Bis zu 80 Module im Jahr im EnerCube-Werk

Doch es gibt natürlich auch klare Wachstumspläne. Das maximale Produktionsvolumen in der Werkshalle in Salzburg liege bei 80 Einheiten pro Jahr, sagt der Gründer: “Wir haben auch schon Überlegungen für eine Produktionserweiterung.” Aktuell fertigt das Team seine Systeme hauptsächlich für Deutschland. Zielmarkt ist aber der gesamte DACH-Raum – und perspektivisch noch mehr.

“Ohne aws Preseed wäre das alles gar nicht möglich gewesen”

In der Finanzierung von all dem verzichtete EnerCube bislang auf klassische Startup-Investments. “Die Überlegung besteht aber für die Zukunft, um noch schneller skalieren zu können”, erklärt Riedl. Kapital von außen holte sich das Startup aber durchaus. “Wir haben das Material für unseren Prototypen über aws Preseed finanziert. Ohne das wäre das alles gar nicht möglich gewesen. So konnten wir schon aus der Garage hinaus das Produkt erfolgreich am Markt platzieren”, erzählen die Gründer.

Auch aws Seedfinancing und hilfreiche Workshops für EnerCube

Mittlerweile hat EnerCube auch eine aws-Seedfinancing-Förderung über die Programmschiene Innovative Solutions in Anspruch genommen, um den Ausbau voranzutreiben. Mit diesem Seed-Förderprogramm unterstützt die aws innovative Gründungsideen, die über die Unternehmensgrenzen hinaus einen positiven gesellschaftlichen Impact bewirken. Der Fokus liegt auf skalierbaren Geschäftsmodellen. Und auch sonst half die aws dem Startup in mehreren Bereichen weiter, wie Sutterlüty sagt: “Die Workshops waren für uns sehr hilfreich, etwa beim Thema IP. Das hat uns einen klaren Anreiz gebracht, Patente einzureichen und dieses Thema stärker anzugehen.” Denn auch bei der Weiterentwicklung des Produkts, hat EnerCube noch einiges vor.

*Disclaimer: Das Porträt entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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

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