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Künstliche Intelligenz – Status Quo
Aus dem Unterricht des CAS Digital Finance zum Thema «Artificial and Biological Intelligence» (auf Deutsch künstliche und biologische Intelligenz) mit Pascal Kaufmann, Founder von Starmind/Mindfire, berichten Anna Meier und Ingo Sievers:
Pascal Kaufmann hat an der ETH Neuroscience and Economics studiert. Zusammen mit Prof. Rolf Pfeifer hat er den Roboy entwickelt. Im Jahre 2000 hat er als Hirnforscher menschliche Gehirne mit Robotern verbunden – das war einer der ersten „Cyborgs“. Seine Vision war eine künstliche Intelligenz (KI), die all seine Fragen beantwortet.
Die KI ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Hinsichtlich bereits existierender und zukünftiger möglicher Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution.
Was aber ist der „Brain Code?“
Nachfolgende Abbildung zeigt die Entwicklung der letzten zwei Jahrzehnte. 1999 wurden erste künstliche Elektroden entwickelt, gefolgt von den ersten neuronalen Interfaces und dem ersten Neurochip. Im Jahre 2004 wurde versucht mit Lasern Neuronen zu stimulieren, um so eine Aktion zu generieren. Parallel dazu wurde von Prof. Rolf Pfeifer der Versuch gestartet die ersten virtuellen, neuronalen „Gewebe“ herzustellen.
Neuroscience Crash Course
Schon im Mittelalter wurde Leonardo da Vinci entgegnet, dass etwas das schwerer als Luft ist, niemals fliegen kann (obschon Vögel es können). Wenn man die Prinzipien der Natur versteht anstatt sie „plump“ zu kopieren, kann man vermeintlich „mentale Grenzen“ überwinden. Nachfolgende Abbildung zeigt den Aufbau eines Neurons:
Axone sind die Sender und Dendriten die Empfänger. Die Beobachtung, dass Axone in Abhängigkeit von der Dynamik der zugrunde liegenden Mikroelemente (Mikrotubuli) wachsen und sich verzweigen können, fördert die Umsetzung lokaler Assembling-Strategien, die sowohl aus konzeptioneller als auch aus mathematischer Sicht interessant sind. Das Scannen der lokalen Umgebung nach chemischen Gradienten durch den Wachstumskegel erfolgt ununterbrochen und stellt eine interessante Strategie dar, die in der Natur weit verbreitet ist. Durch Variation der Empfindlichkeit der Rezeptoren kann der Wachstumskegel verschiedene, in eine chemische Umgebung eingebettete Wege wählen. Ebenfalls relevant ist die neuronale Plastizität. Darunter versteht man die Eigenart von Synapsen, Nervenzellen oder auch ganzen Hirnarealen, sich zwecks Optimierung laufender Prozesse nutzungsabhängig in ihrer Anatomie und Funktion zu verändern.
Doch wo stehen wir heute? Ein Vergleich zwischen Mensch und Maschine:
Unterschiede zwischen Gehirn & Computer
- Effizienz | Gehirnzellen sind zwar „mega langsam“ – sie „feuern“ meist gar nicht und wenn, dann durchschnittlich mit ca. 15 Hz. Zum Vergleich: ein iPhone „feuert“ mit 1 GHz. Allerdings ist das Hirn viel effizienter als der Computer – da es sehr viele Hirnzellen hat und Synapsen, d.h. nicht der Takt ist relevant, sondern die Vernetzung.
- Energie | Maschine braucht rund 1 Mio. mal mehr Energie als das menschliches Gehirn.
- Material | Gehirn ist biologisch, Computer ist technologisch.
- Mobilität | Gehirn kann nicht verpflanzt werden, Computer kann „repliziert“ werden.
- Lernfähigkeit | Gehirn ist intelligent, d.h. es ist lernfähig und kann das Gelernte auch in einem neuen, vorher unbekannten Kontext adaptieren.
Heute gibt es gemäss Pascal Kaufmann noch keine (echte) künstliche Intelligenz, da meist menschliche Intelligenz in Maschinen „gepresst“ wird. Dies gab’s schon vor einigen Hundert Jahren mit dem ersten „Schach-Automaten“. Der Unterschied zwischen Mensch und Maschine ist die Kompetenz! Anekdote: „Frage eine Maschine, was man mit einem Schuh machen kann. Die Maschine wird „schnell & funktional“ antworten, der Mensch „überlegt & kreativ“.“
Let us become Cyborgs?
Werden wir uns in der Zukunft zu Cyborgs entwickeln? Die Kernfrage ist, ob es unsere Zukunft ist „Wissen anzuhäufen“ oder doch eher Wissen kompetent einzusetzen. These: Maschinen können Wissen viel effizienter speichern und verarbeiten, d.h. Transaktionen abwickeln oder (einfachere) Probleme lösen. Die Frage, ob die Maschinen in Zukunft unsere Jobs und dann die „Weltherrschaft“ übernehmen oder ob wir dank der Technologie auf eine neue Evolutionsstufe „gehoben“ werden, bleibt eine ungewisse und weitgehend philosophische.
Wesentlich scheint, dass wir Menschen die Technologie (bspw. AI) als „modernes Werkzeug“ nutzen und uns auf Kompetenzen wie Fragen stellen, Empathie haben, Innovation betreiben, Kreativität nutzen, menschliche Interaktion pflegen etc. fokussieren.
Wir sollten nicht versuchen, mit (starker) KI in den Wettbewerb zu treten – diese entwickelt sich exponentiell und damit rasant schneller als wir Menschen. Stattdessen sollten wir lernen, diese zu nutzen und uns auf eine „höhere Entwicklungsstufe“ zu bringen.