Die Frage, ob das menschliche Gehirn programmiert Wirklichkeit ist, hat in der jüngeren Vergangenheit viel Aufmerksamkeit erfahren, insbesondere im Kontext der rasanten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI). Ein aktueller Vorfall, bei dem ein Google-Mitarbeiter behauptete, eine KI namens Lamda sei empfindungsfähig, hat diese Debatte weiter angeheizt. Dieser Artikel untersucht die Unterschiede zwischen KI und dem menschlichen Gehirn, um die Frage zu beantworten, ob KI jemals in der Lage sein wird, menschliches Denken und Bewusstsein zu replizieren.
Die Behauptung der Empfindungsfähigkeit von KI
Blake Lemoine, ein KI-Experte bei Google, behauptete kürzlich, dass Googles KI Lamda empfindungsfähig sei. Er stützte seine Behauptung auf Gespräche mit der KI, die in der Lage war, echt wirkende Dialoge über anspruchsvolle Themen wie Religion oder Roboterethik zu führen. Lamda behauptete sogar von sich selbst, ein Bewusstsein zu haben.
Diese Behauptung löste eine hitzige Debatte über die Fähigkeiten von KI aus. Kann eine KI wirklich denken wie ein Mensch? Und wenn ja, ist die heutige Technologie schon so weit? Um diese Fragen zu beantworten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen KI und dem menschlichen Gehirn zu verstehen.
Deep Learning: Eine Simulation des Gehirns?
Die derzeit meist beachtete Art der KI ist das so genannte Deep Learning, zu der auch Lamda gehört. Beim Deep Learning simuliert ein Computer grob das menschliche Gehirn. Die Software bildet dessen Netz aus Nervenzellen (Neuronen) und Synapsen (Kontaktstellen zwischen Nervenzellen) nach. Das Deep-Learning-Netz lernt durch Verarbeiten vieler Daten, zum Beispiel von Bildern oder Texten. Es erkennt bestimmte Muster in den Daten, etwa Gesichter, oder in welchem Zusammenhang das Wort „Regen“ oft vorkommt. Dieses Wissen nutzt die Software, um neue Daten zu analysieren. Sie kann das Wissen auch neu zu künstlichen Bildern oder Texten kombinieren.
Je mehr Synapsen diese Netze besitzen, desto mehr beeindrucken ihre Leistungen. Dank neuer Hardware könnten Deep-Learning-Netze bald so stark vernetzt sein wie das menschliche Gehirn. Manche KI-Forscher glauben, dass sie dann auch menschenähnliche Intelligenz entwickeln werden.
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Fundamentale Unterschiede in der Struktur neuronaler Netze
Trotz der Fortschritte im Deep Learning gibt es fundamentale Unterschiede in der Struktur der neuronalen Netze von Gehirn und künstlicher Intelligenz. Die Neurone im Gehirn sind auf ganz unterschiedliche Art und Weise organisiert, zum Beispiel in Hirnarealen oder Schichten innerhalb eines Areals. Unterschiedliche Hirnareale hängen mit unterschiedlichen Funktionen zusammen. Um Hirnstruktur und Funktion miteinander in Verbindung zu bringen, entwickeln wir seit hundert Jahren Atlanten von Gehirnen. Es reicht eben nicht, nur die einzelnen Neuronen zu betrachten. Die Komplexität betrifft nicht nur die Ebene der Nervenzellen, sondern auch große Netzwerke, die verschiedene Areale miteinander verknüpfen. Nicht nur die Anzahl, die Quantität, der Neuronen und Synapsen spielt eine Rolle, sondern auch die Qualität, das heißt, wie die Zellen angeordnet sind und wohin ihre Verbindungen gehen, hat viel mit der Funktion des Gehirns zu tun und die ist sehr anders als in künstlichen neuronalen Netzen.
Die Rolle von Kultur und Bewusstsein
Merlin Donald widerlegt in seinem Buch die vorherrschenden Theorien derjenigen Naturwissenschaftler und Philosophen, die das menschliche Bewusstsein als Abfallprodukt der Evolution abtun. Für ihn sind es die Kultur und das neuronale System, die das menschliche Bewusstsein zu dem gemacht haben, was es ist. Wie kam der Mensch in der Evolution zu seiner einzigartigen Fähigkeit, Kulturen zu entwickeln, und was zeichnet sein Bewusstsein als "Hybridprodukt” von Natur und Kultur aus? Diese Fragen durchziehen das Buch "Triumph des Bewusstseins. Die Evolution des menschlichen Geistes” von Merlin Donald, mit dem ihm ein großer Wurf gelungen ist. Im Zeitalter der Dominanz neurobiologischer Hirnforschung rehabilitiert Donald die Auffassung, dass das menschliche Bewusstsein fest in der Kultur verankert ist. Neu ist diese Auffassung nicht. Aber hier vertritt sie ein Kognitionspsychologe, der aus demjenigen Zweig der Psychologie kommt, der meist naturwissenschaftliche Hardliner hervorbringt. Auch sind seine Argumente nicht wesentlich neu. Bewundernswert aber an diesem Buch ist, mit welcher Stringenz er sie auf dem Hintergrund der neuesten wissenschaftlichen Forschung und Diskussion niederlegt und wie er dabei gleichzeitig für jeden Leser verständlich bleibt - auch dank einer guten Übersetzung.
Viele Hirnforscher verstehen unter Bewusstsein ein für etwa fünfzehn Sekunden geöffnetes Fenster der Aufmerksamkeit, in dem wir uns etwa sieben Informationen gleichzeitig im Kurzzeitgedächtnis merken können, zum Beispiel eine Telefonnummer. Dieses Bewusstsein nehme keinen Einfluss auf menschliches Denken und Handeln. Was Menschen glauben, bewusst und frei zu entscheiden, habe das Unbewusste vorher bereits entschieden. Bewusstsein sei folglich eine Selbsttäuschung.
Dieses Bild trifft nur für den begrenzten Blick auf das Bewusstsein im Labor zu, meint Donald, wo Menschen auf Signale von Maschinen reagieren. Was dagegen eine Bewusstseinstheorie erklären sollte, verdeutlicht Donald am Beispiel eines Gespräches mit mehreren Menschen, in dem ein Mensch über Minuten oder Stunden präsent hält, wer was gesagt hat, wie er das fand, welchen Eindruck die anderen dabei machten, was sie beabsichtigten und wie er sich darauf eingestellt hat und einstellt. Das Wesen des Bewusstseins seien solche Prozesse der Verarbeitung von Informationen in einer "mittleren Zeitebene”. In diesen Prozessen erweise sich das Bewusstsein als "der eigentliche Lenker der mentalen Welt.” Es steuere Wahrnehmungen und Handlungen. Doch für diese seine Leistungen gebe es noch keine wissenschaftliche Theorie.
Für seine eigene Theorie geht Donald in die Geschichte der Evolution zurück. Nervensysteme haben die Fähigkeit, ein über eine Situation hinausgehendes Modell der Welt zu bilden. Fasst man den Begriff des Bewusstseins so weit, trifft er auch auf Ameisen oder Bienen zu. Das Bewusstsein der Tiere aber sei auf das unmittelbare Umfeld gerichtet. Menschenaffen können zwar Symbole gebrauchen und Handlungen planen, aber erst der Mensch hat damit begonnen, den Geist vor allem nach innen zu richten, auf die eigenen Handlungen, Vorhaben, Gedanken. Durch diese Fähigkeit, mit Symbolen zu arbeiten, kann sich der menschliche Geist von der Wirklichkeit lösen und rein geistiger Betätigung nachgehen. Er kann Erinnerungen bewusst selbst auslösen - eine These, die schon vor mehr als 70 Jahren der russische Psychologe Wygotski aufstellte. Die Fähigkeit dazu haben Menschen nicht in einzelnen Gehirnen erworben, sondern in "kognitiven Verbänden” vieler Gehirne. Denn die Hominiden lebten in Gruppen und begannen, sich über Handlungen auszutauschen. Aus dieser Interaktion über Handlungszeichen gingen die ausgereiften Systeme der Symbolisierung, vor allem die Sprache erst hervor. Bewusstsein ist daher für Donald kein Produkt der Sprache, sondern Sprache entstand mit der Evolution des menschlichen Bewusstseins. Im Gehirn entwickelten sich daher beim Menschen vor allem die so genannten "tertiären Areale”, bei deren Tätigkeit das Gehirn mit den bereits von anderen Arealen aufgenommenen Signalen beschäftigt ist. Dort finden Abstraktion und Assoziation statt. Da Menschen nun die Fähigkeit haben, Erfahrungen in Schrift und Bild auszulagern, entwächst das menschliche Bewusstsein den biologischen Grenzen des Nervensystems und lebt in der Kultur. Und das Bewusstsein jedes einzelnen Menschen existiert vollständig in dieser Kultur. Das ist laut Donald die evolutionäre Sonderstellung der Spezies Mensch. Unaufdringlich, aber eindringlich entfaltet er in seinem Buch diese Sichtweise auf das Bewusstsein. Vielleicht konnte er dieses Buch erst in unserem virtuellen Zeitalter schreiben, in dem sich das Bewusstsein noch mehr von den Ereignissen löst und seine Fremd- und Selbstprogrammierung zu einer neuen Wirklichkeit geworden ist. Auch diese Wandlung kann nur aus der Kultur verstanden werden.
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Die Bedeutung von Lernen und Gedächtnis
Unser Gehirn verarbeitet Sinneswahrnehmungen, koordiniert Bewegungen und Verhaltensweisen. Außerdem kann es komplexe Informationen speichern. Doch nicht alles, was wir erleben, kann dauerhaft im Gedächtnis bleiben. Wie also funktionieren Lern- und Erinnerungsprozesse?
Ungefähr 86 Milliarden Nervenzellen vernetzen sich in einem menschlichen Gehirn. Die Neurone sind über Synapsen miteinander verbunden, die darauf spezialisiert sind, Signale elektrochemisch umzuwandeln und weiterzuleiten.
Beim Lernen werden individuell und selektiv erworbene Informationen aus der Umwelt im Gedächtnis in abrufbarer Form gespeichert. Dies geschieht manchmal nur kurzfristig, manchmal auf Erfahrungen aufbauend, auch über längere Zeiträume hinweg, zum Teil sogar für das ganze weitere Leben. Lernen basiert dabei auf einer spezifischen Verstärkung von bestimmten Synapsen, an denen die Signalübertragung durch biochemische und strukturelle Modifikationen erleichert wird (Stichworte sind hier Langzeitpotenzierung und synaptische Plastizität). Plastische Synapsen verändern hierbei ihre Struktur und ihre Übertragungseigenschaften, was die Grundlage für Lern- und Gedächtnisprozesse ist. Manchmal bilden sich beim Lernen neue Synapsen oder nicht mehr gebrauchte Synpasen werden abgebaut.
Wie gut wir lernen und uns etwas merken können, ist dabei von Faktoren wie Aufmerksamkeit, Motivation und Belohnung abhängig. Dabei werden wichtige von unwichtigen Informationen getrennt. Im Gehirn gibt es keinen zentralen Ort, an dem Informationen gespeichert werden, aber der Hippocampus ist eine zentrale Schaltstelle für viele Gedächtnisinhalte.
Das Human Brain Project: Ein Versuch, das Denken zu simulieren
Das Human Brain Project ist ein gross angelegtes Forschungsprojekt zum menschlichen Gehirn der EU. Ziel des Projekts ist die Simulation des menschlichen Gehirns innerhalb von zehn Jahren. Die Simulation soll dazu beitragen, das Gehirn besser zu verstehen und neue Therapien für neurologische Erkrankungen zu entwickeln.
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Das Projekt ist jedoch umstritten. Kritiker bemängeln, dass die Simulation zu komplex sei und dass die Ergebnisse nicht aussagekräftig seien. Sie argumentieren, dass die Qualität des Wissens sehr unterschiedlich ist. Da wird eine höchstwertige Untersuchung heruntergebrochen auf eine niederwertige, und beides wird zusammengelegt. In der Wissenschaft gibt es den Spruch: Garbage in, garbage out. Also Müll hinein, dann kommt auch Müll heraus.
Trotz der Kritik ist das Human Brain Project ein wichtiger Schritt zum besseren Verständnis des menschlichen Gehirns. Die Simulation kann dazu beitragen, neue Erkenntnisse über die Funktionsweise des Gehirns zu gewinnen und neue Therapien für neurologische Erkrankungen zu entwickeln.
Alternative Ansätze: Biocomputer und Cognitive Computing Chips
Neben dem Human Brain Project gibt es auch andere Ansätze, um das menschliche Gehirn nachzubilden. Ein Beispiel ist der Biocomputer CL1, der von Cortical Labs entwickelt wurde. Der CL1 ist der erste kommerzielle Computer der Welt, der sich auf biologische Intelligenz stützt. Er vereint einen Bioreaktor mit neuronalen Zellkulturen, einen Computerchip, Software und einen Touchscreen - alles in einem kompakten Gerät.
Ein anderer Ansatz sind cognitive computing chips, die von IBM entwickelt werden. Diese Chips ahmen die Architektur des menschlichen Gehirns nach, indem sie Neuronen, Synapsen und Axone in Silizium nachbilden. Die Prozessoren wurden in einem klassischen 45-Nanometer-CMOS-Prozess erzeugt und verfügen beide über 256 künstliche Neuronen. Während der eine über 262.144 programmierbare Synapsen verfügt, sind es beim anderen 65563 lernende Synapsen.
Grenzen der KI und die Einzigartigkeit des menschlichen Gehirns
Trotz der Fortschritte in der KI gibt es Grenzen, die KI nicht überwinden kann. Mathematiker (Kurt Gödel und Alan Turing, aber auch Roger Penrose) fanden Beweise dafür, dass menschliche Gehirne viel mehr als wahr oder falsch erkennen können als Computern das - ganz prinzipiell - jemals möglich sein wird. Damit ist Experten z.B. auch klar, dass es sog. "starke KI" mit an fast Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit nie geben wird. Insbesondere können Gehirne nicht wirklich per Software nachgebildet werden. Daran ändern auch sog. künstliche neuronale Netze (KNN) rein gar nichts. Auch sie sind einfach nur Algorithmus. KI kann nur berechnen, was berechenbar ist - über die Berechenbarkeitsgrenze hinaus denken können nur Lebewesen (bewusst darüber hinaus denken kann nur der Mensch). Logik generell ist mächtiger als formale (= algorithmische) Logik: Letztere kann nicht kreativ sein.
KI ist emotionslos - sie hat keinerlei eigenen Willen. Computer haben strukturell eine ganz andere "Arbeitsteilung" als Gehirne, so ist der PC-Speicher für sich statisch, ändert sich nicht von alleine. Im Hirn besteht der Speicher aus unzähligen Nervenzellen samt aktiver Verflechtungen, können von sich aus aktiv werden, sei es nur "vergessen" durch "Aufräumen" bei den Verknüpfungen. Man muss sich auch mal klar machen, dass die Rechengeschwindigkeiten im Gehirn weit unter denen von CPUs usw. liegt - und trotzdem übertrifft es jeden Rechner. Das zeigt doch, dass die Funktion, der Aufbau des Gehirns nicht vergleichbar mit denen eines Rechners ist.
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