#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.
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zusammengefasst mit der Unterstützung
des Linzer-Startups Apollo AI.

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“.

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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die Redaktion

Voting: Welches dieser 10 Uni-Spinoffs hat das größte Potenzial?

Voting. Beim S&B Award 2020 des Rudolf Sallinger Fonds treten zehn Teams mit auf Forschung basierenden Business-Ideen gegeneinander an. Der brutkasten vergibt einen Sonderpreis (5000 Euro Mediavolumen), dessen Gewinner hier ermittelt wird.
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S&B Award 2020 - Voting: Welches Spinoff hat das größte Potenzial?
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Die heimischen Universitäten, Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen bringen laufend spannende Startups hervor und fördern diese über zahlreiche Programme. Nicht wenige der erfolgreichsten Jungunternehmen des Landes haben ihren Ursprung in der Forschung. Es sind nicht immer die öffentlichkeitswirksamsten Business-Ideen, die von akademischen Spinoffs kommen. Häufig sind es jedoch jene, die das größte Potenzial aufweisen. Und solche, die in ihrem Bereich wirklich nachhaltige Veränderungen hervorrufen. Genau diese Innovationen sollen beim S&B Award 2020 des Rudolf Sallinger Fonds vor den Vorhang geholt werden, der am 7. Oktober vergeben wird.

Voting zum brutkasten-Sonderpreis beim S&B Award 2020

Beim S&B Award 2020 schafften es zehn Spinoff-Teams in Finale. Neben dem Hauptpreis – 20.000 Euro Cash und weitere Unterstützungsleistungen – vergibt auch der brutkasten einen Sonderpreis. Der Gewinner von 5000 Euro Mediavolumen wird mit diesem Voting ermittelt (Kurzbeschreibungen und Videos zu allen Finalisten unterhalb). Herangezogen werden alle Stimmen, die bis Montag, 5. Oktober 2020 um 12:00 Uhr abgegeben werden:

Voting läuft bis 5. Oktober (12 Uhr)
Voting zum brutkasten-Sonderpreis des S&B Award 2020

Das sind die zehn Finalisten des S&B Award 2020

Auch dieses Jahr haben es wieder zehn sehr unterschiedliche Business-Ideen ins Finale geschafft. Hier werden alle kurz (mit Video) vorgestellt:

Albuplatin by P4 Therapeutics – MedUni Wien und Uni Wien

Im Projekt Albuplatin wurde ein Krebstherapeutikum auf Platin-Basis entwickelt. Es handelt sich dabei um eine sogenannte „Prodrug“, die die aktive Verbindung in ungiftiger Form beinhaltet und gezielt an das Plasmaprotein Albumin im Blut des Patienten bindet. Anschließend wird Albuplatin durch die erhöhte Albuminaufnahme von Krebszellen gezielt im Tumorgewebe angereichert und dort selektiv zum aktiven Therapeutikum umgewandelt. P4 Therapeutics, ein Spinoff der Universität Wien und der Medizinischen Universität arbeitet derzeit gemeinsam mit einem Partner aus der Pharmaindustrie daran, die bereits weit fortgeschrittenen präklinischen Untersuchungen abzuschließen und in Folge die erste klinische Studie von Albuplatin erfolgreich durchzuführen.

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Im Projekt CarboFeed wurde eine Methode entwickelt, mit der CO2 mit Hilfe einer neuartigen Hefe, zu einem Tierfutterzusatz verarbeitet werden kann. Damit soll CO2 als Rohstoffquelle nachhaltig nutzbar gemacht werden. Die Umwelt soll dabei auch davon profitieren, dass damit keine zusätzlichen landwirtschaftlichen Flächen zur Tierfutter-Produktion gebraucht werden. Zudem soll die Abhängigkeit von Sojaimporten aus Übersee reduziert werden, was Versorgungssicherheit bringen und die entstehenden CO2-Emissionen weiter reduzieren soll.

debubbling by usePAT – TU Wien

usePAT hat sich mit Sonicbubble auf die Messung industrieller Flüssigkeiten spezialisiert. Störende Luftbläschen sollen beim „debubbling“ vom Messpunkt ferngehalten werden, Messungen direkt im Prozess werden möglich, heißt es vom TU Wien-Spinoff. In Folge stünden verlässliche Echtzeitdaten zur Verfügung und Fehlentwicklungen des Prozesses könne unmittelbar entgegengesteuert werden. Genutzt werden soll das nicht nur in der chemischen Produktion sondern etwa auch in den Bereichen Food & Beverages, Pharma, Biotech und Konsumgüterproduktion. Dazu gebe es bereits intensive Gespräche mit Kunden.

Eine Humanmaterial-basierte Plattform Technologie für die Zellkultur-Forschung – BOKU Wien

„3R-Reduce, Refine and Replace animal materials in science!“ – das ist das Motto des BOKU-Spinoffs mit dem etwas sperrigen Namen „Eine Humanmaterial-basierte Plattform Technologie für die Zellkultur-Forschung“ bzw. auf englisch „TheHumanTouch – extracellular Platform Technology“. Im Rahmen des Projekts wurde ein nicht-zelluläres Biomaterial aus der menschlichen Plazenta hergestellt, um es Zellkultur-Forschern, Firmen und später auch Arzneimittelherstellern als Alternative zu Tiermaterial-basierten Produkten anbieten zu können. Das soll in der Zellkultur-Forschung bessere Qualität und Sicherheit bieten.

Endobentall – MedUni Wien

Das Projekt Endobetall entwickelt ein System zur Behandlung einer (Typ A) Aortendissektion (stark vereinfacht: ein Riss in der Hauptschlagader). Bislang brauchte es zur Behandlung eine Not-Operation am offenen Herzen. Mit dem laut Spinoff „minimal invasiven System“, das eine biologische Aortenklappe integriert, soll es Ärztinnen und Ärzten nun möglich sein, diesen akut lebensbedrohlichen Zustand zu behandeln, ohne dass eine spezialisierte Gefäß- und Thoraxchirurgie verfügbar sein muss.

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Gegen Pilzkrankheiten, die in der Landwirtschaft enorme Ertragseinbußen und Qualitätsverluste verursachen, kommen üblicherweise Fungizide zum Einsatz. „Diese chemisch synthetische Mittel besitzen aber erhebliche Nebenwirkungen und stellen ein immer größer werdendes Problem für den Anwender und die Natur dar“, heißt es vom Team des Projekts „FusariumPrevent“. Das Team hat mit Hilfe von natürlichen Mikroorganismen und Calcium-Kationen eine biologische Alternative entwickelt, die Pflanzen präventiv gegen Pilzkrankheiten stärkt. Im Unterschied zu chemisch synthetischen Fungiziden hinterließe diese nach der Anwendung keine toxikologisch relevanten Rückstände auf der Pflanze, heißt es vom BOKU und IFA Tulln-Spinoff.

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Das BOKU Wien und Universität Göteborg-Spinoff Legendary Vish hat sich auf die Produktion von pflanzenbasierten Fischersatzprodukten mit einem 3D-Druckverfahren spezialisiert. Im Gegensatz zu untexturierten Konkurrenzprodukten, wie zum Beispiel vegetarischen „Fischstäbchen“, wird es durch die Methode des 3D-Printings ermöglicht, die Konsistenz und das Aussehen von verschiedenen Fischarten, etwa Lachsfilets, detailgetreu nachzustellen. Das soll unter anderem den negativen Auswirkungen der industriellen Fischerei (Überfischung, Meeresverschmutzung) entgegenwirken.

NovoArc – TU Wien

„Kapsel statt Spritze“: das ist – sehr eng zusammengefasst – das Ziel des TU Wien-Spinoffs NovoArc. „Viele Wirkstoffe müssen derzeit über Spritzen verabreicht werden, da sie bei oraler Einnahme im Magen zersetzt werden. Zudem werden die Arzneimittel durch deren kurze Aufenthaltszeit im Darm nur teilweise vom Körper aufgenommen. Unsere Technologie hat das Potential, circa 20 Prozent aller Spritzen durch Tabletten zu ersetzen“, heißt es vom Projektteam. Ziel des Teams ist daher die industrielle Produktion von „stabilen Lipiden“ für die Schutzhülle oraler Pharmazeutika, die sich noch nicht im Magen, sondern erst später im Verdauungstrakt auflösen.

Purency – TU Wien

Die Analyse von Mikroplastik (v.a. unter 100 μm) stellt Labore vor ein Software-Problem. Die zu analysierenden Datenmengen sind nämlich extrem groß. Das TU Wien-Spinoff Purency will diese Herausforderung meistern – denn bislang gebe es keine praktikable Methode. „Wir haben über mehrere Jahre ein tiefes Fachverständnis für die Datenanalyse von Mikroplastik erworben, und haben schnelle, präzise und robuste Algorithmen zur Detektion von Mikroplastik entwickelt. Diese erkennen Anzahl, Art und Größe der Partikel“, heißt es vom Team. Das Machine Learning Modell von Purency verarbeite enorme Datenvolumina (Bilder mit 1 Mio. Spektren und 5 GB) in weniger als zehn Minuten auf gewöhnlichen Office-PCs. Dabei würden mehr als 20 Polymerarten erkannt. „Damit ist die Mikroplastik-Analyse skalierbar und der Wasser- und Lebensmittelindustrie wird Risikobewertung, Qualitätskontrolle und Vorbereitung auf erwartete Gesetzgebung ermöglicht“, so das Projektteam.

Viwax – Heilwachs für die Biene – KFU Graz

Wenn ein Bienenvolk von der „Amerikanischen Faulbrut“, einer hochansteckenden Bienenseuche, die die gesamte Brut vernichtet, befallen ist, muss es in Europa verbrannt werden. In anderen Teilen der Erde wird die weltweit verbreitete Krankheit mit Antibiotika behandelt, die große Folgeprobleme verursachen. Auslöser der Krankheit ist ein sporenbildendes Bakterium, gegen das die erwachsenen Bienen aufgrund eines in ihrem Darm vorkommenden Stoffes immun sind. „Hier setzt ein Behandlungskonzept an, das diesen Stoff via Eingießen in Wachs-Mittelwände für die Larven verfügbar macht“, heißt es vom Team Viwax. Nach der gründlichen Beforschung dieses Naturstoffes und seiner Wirkung gegen Faulbrut werde die Methode, für die bereits internationaler Patentschutz bestehe, nun für eine Feldanwendung tauglich gemacht.


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