Menschliches Gehirn als Vorbild f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n\n\n\n Das Thema k\u00fcnstliche Intelligenz ist heutzutage in aller Munde. Neben der technischen Herausforderung werden mittlerweile auch gesellschaftliche und ethische Fragestellungen diskutiert. Dabei ist es unglaublich schwierig zu definieren, was Intelligenz eigentlich genau ist.<\/p>\n\n\n\n
Gerne nehmen sich Wissenschaftler das komplexeste bekannte Objekt in unserem Universum, das menschliche Gehirn, zum Vorbild, wenn sie neue lernende Algorithmen entwerfen. Und auch, wenn die menschliche Intelligenz mit Sicherheit nicht die h\u00f6chste Form von Intelligenz ist, die erreicht werden kann, ist sie bis jetzt dennoch unerreicht von den k\u00fcnstlichen Systemen, mit denen wir heute interagieren. Es macht daher Sinn, sich mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns auseinanderzusetzen, um mehr \u00fcber Intelligenz und schliesslich \u00fcber uns selbst herauszufinden.<\/p>\n\n\n\n
Was ist der Algorithmus unseres Gehirns?<\/h2>\n\n\n\n Gerne werden Computer mit Gehirnen verglichen. Jedes Jahr kommen neue Computer auf den Markt, die mit noch mehr Rechenoperationen pro Zeiteinheit \u00fcberzeugen wollen, sogenannten FLOPS (Floating Point Operations per Second). Ein nahe liegender Vergleich zwischen Gehirn und Computer w\u00e4re nun, die Zahl ihrer FLOPS zu vergleichen. Jedoch ist diese Zahl f\u00fcr unser Gehirn nicht so leicht zu ermitteln. W\u00e4hrend Computer haupts\u00e4chlich seriell (ein Datenpaket nach dem anderen) verarbeiten, ist das menschliche Gehirn ein massiv paralleler Prozessor mit vielen R\u00fcckkopplungen und Schleifen. Ausserdem ist das Arbeitsprinzip von Computer und Gehirn verschieden.<\/p>\n\n\n\n
W\u00e4hrend ein Computer komplett auf das bin\u00e4re System gest\u00fctzt arbeitet, ist das Gehirn teilweise digital, teilweise analog. Um eine m\u00f6gliche obere Grenze f\u00fcr die Rechenleistung des Gehirns zu bestimmen, kann man versuchen ein menschliches Gehirn auf einem digitalen Computer zu simulieren. Das Blue Brain Project (EPFL) versucht genau das zu erreichen indem es einzelne Neuronen auf fundamentaler biologischer Ebene simuliert. Bei gegebenem Zuwachs an Rechenleistung jedes Jahr sollte eine komplette Simulation des menschlichen Gehirns bereits 2023 m\u00f6glich sein.<\/p>\n\n\n\n
Warum aber sehen wir dann bis heute nur sehr rudiment\u00e4re k\u00fcnstliche Intelligenz, die den Menschen nur in sehr spezialisierten Disziplinen \u00fcbertreffen kann? Eine Antwort k\u00f6nnte sein, dass wir einfach noch nicht den richtigen Algorithmus entdeckt haben.<\/p>\n\n\n\n
Aber wie k\u00f6nnte dieser aussehen? Zuerst einmal m\u00fcssen wir absch\u00e4tzen wie komplex dieser \u00fcberhaupt sein kann. In unserer DNA stecken nach verlustfreier Komprimierung etwa 50MB Designinformation. 25MB davon beziehen sich auf das Gehirn. Das ist nicht mehr als ein hochaufl\u00f6sendes digitales Foto und entspricht etwa 2 Millionen Zeilen Programmcode. Verglichen mit Microsoft Windows (50 Millionen Zeilen) und Google (2 Milliarden Zeilen) ist das fast nichts. In unserem Gehirn gibt es 10 000 000 000 000 000 (10 Billiarden) neuronale Verbindungen, welche also nur von 2 000 000 Zeilen Code bestimmt werden. Es kann demnach nicht jede Verbindung – wie manche behaupten – einzeln von der Evolution f\u00fcr einen ganz bestimmten Zweck codiert worden sein. Es muss einen einfacheren und allgemeinen Algorithmus geben.<\/p>\n\n\n\n
Die richtige Reihenfolge unterscheidet das Gehirn von der Maschine<\/h2>\n\n\n\n Wenn wir der Funktionsweise unseres Gehirns weiter nachsp\u00fcren, erkennen wir, dass das Gehirn Ereignisse immer in einer gewissen Ordnung speichert. Wir alle k\u00f6nnen das Alphabet im Geiste aufsagen. R\u00fcckw\u00e4rts ist dies jedoch um einiges schwieriger. Das liegt daran, dass wir das Alphabet in einer gewissen Reihenfolge gelernt haben. F\u00fcr einen digitalen Computer ist die Reihenfolge, in der man Daten speichert und abruft, im Allgemeinen nicht wichtig.<\/p>\n\n\n\n
Neuronen als Erinnerungen<\/h2>\n\n\n\n Unser Gehirn speichert weiterhin Erinnerungen nicht als .jpg oder .mp3 Files ab. Eine Erinnerung ist nichts anderes als eine Gruppe von Neuronen, die zum gleichen Zeitpunkt aktiv ist. Prinzipiell existiert kein Unterschied zwischen \u00abErleben\u00bb und \u00abErinnern\u00bb. Dies ist auch der Grund, warum manchmal ein Geruch oder ein Bild eine lang vergessen gedachte Erinnerung wachrufen. Der Geruch stimuliert gewisse Neuronengruppen. Andere Neuronen, welche fr\u00fcher einmal gemeinsam mit diesen aktiv warent haben, werden dadurch auch angeregt. In Summe sind wieder fast dieselben Neuronen aktiv, wie zu dem Zeitpunkt als wir die Erinnerung wirklich erlebt haben.<\/p>\n\n\n\n
Die Funktion von Pattern Recognizers<\/h2>\n\n\n\n Diese Neuronengruppen, die auf Reize und Muster reagieren, nennen wir Pattern Recognizers. Ein Pattern Recognizers besteht typischerweise aus einer Gruppe von etwa 100 Neuronen und unser Gehirn enth\u00e4lt ca. 300 Millionen davon. Diese Pattern Recognizers sind alle ann\u00e4hernd von gleicher Bauart und in Hierarchien angeordnet. Zum Beispiel reagieren Pattern Recognizers, welche am Sehnerv angeschlossen sind, auf einfache Formen und Schatten. Recognizer in einer h\u00f6heren Ebene interpretieren deren Output und reagieren auf Kombinationen von Formen, die ein Buchstabe sein k\u00f6nnen. Recognizers in einer wieder h\u00f6heren Ebene reagieren schliesslich auf W\u00f6rter und S\u00e4tze.
F\u00fcr jedes Konzept, welches wir erlernen, f\u00fcr jedes Wort, welches wir lesen und schreiben k\u00f6nnen, f\u00fcr jede Person, die wir kennen, ist mindestens ein Pattern Recognizers exklusiv zust\u00e4ndig. Es wurde zum Beispiel in Experimenten bewiesen, dass Menschen, die die Schauspielerin Jennifer Aniston kennen, mindestens einen Pattern Recognizers haben, der nur auf Jennifer Aniston reagiert und auf sonst nichts in dieser Welt. Unsere besten Freunde und unsere Familienmitglieder nehmen sogar mehrere solcher Recognizers exklusiv f\u00fcr sich ein.<\/p>\n\n\n\n
Unsere F\u00e4higkeit kreativ zu sein und neue Ideen hervorzubringen, beruht darauf, dass wir viele Pattern Recognizers mit n\u00fctzlichen und vielf\u00e4ltigen Konzepten bedacht haben. Eine neue Idee entsteht dann, wenn verschiedene Pattern Recognizers pl\u00f6tzlich einige Gemeinsamkeiten entdecken. Zum Beispiel kam Charles Darwin auf den Gedanken der Evolutionstheorie, als er von der Art und Weise erfuhr, wie Wasser ganz langsam im Verlauf von Jahrhunderten T\u00e4ler in Felsen graben kann. Er dachte, die Natur k\u00f6nnte auf eine \u00e4hnliche Weise die Arten formen und ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n
Unsere geistigen F\u00e4higkeiten sind daher unter anderem durch die Zahl der verf\u00fcgbaren Pattern Recognizers limitiert. Technologien wie das Internet in Verbindung mit Suchmaschinen k\u00f6nnen jedoch durchaus als externe Erweiterung unseres Neocortex (stammesgeschichtlich j\u00fcngster Teil der Grosshirnrinde) betrachtet werden. In Zukunft werden diese Technologien mit unseren biologischen K\u00f6rpern verschmelzen und uns bisher ungeahnte M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnen. Dabei m\u00fcssen wir immer darauf achten, ethische Aspekte nicht aus den Augen zu verlieren. Denn falls wir es schaffen diesen Algorithmus zu formalisieren und in k\u00fcnstliche, sich selbst verbessernde Systeme einzusetzen, wird dies die letzte Erfindung sein, die die Menschheit jemals machen wird. Zumindest in der Form wie wir sie heute kennen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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