Podcast Brain Code

"Das Hirn ist kein Computer"

04.05.2021
Von Redaktion Computerwoche
Es geht nicht darum, das Gehirn zu kopieren, sondern die Grundprinzipien herauszufinden, wie menschliche Intelligenz funktioniert. Gelingt es, diesen Brain Code zu knacken und in eine KI zu gießen, könnten goldene Zeiten anbrechen, glaubt der Schweizer Neurowissenschaftler Pascal Kaufmann.
Im IDG "Tech Talk"-Podcast setzt sich der Neurowissenschaftler Pascal Kaufmann mit künstlicher Intelligenz auseinander.
Im IDG "Tech Talk"-Podcast setzt sich der Neurowissenschaftler Pascal Kaufmann mit künstlicher Intelligenz auseinander.
Foto: Mindfire Group

Pascal Kaufmann hat eine klare Meinung zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI): "Ich plädiere eindeutig für KI", sagt der Neurowissenschaftler. "Damit könnten wir uns ein Paradies schaffen." Die klassischen KI-Ansätze, die derzeit in Forschung und Entwicklung favorisiert werden, hält er allerdings für eine Sackgasse. "Wenn man 300 Millionen Bilder braucht, um einer KI beizubringen, das ist eine Katze, Kuh oder Pferd, dann ist das nicht besonders intelligent." Kaufmann empfiehlt skeptisch zu sein, wenn KI, Deep Learning und Big Data in einen Topf geworfen würden.

Pascal Kaufmann forscht bereits seit vielen Jahren zum Thema KI. Der 43-jährige Schweizer hat 2012 gemeinsam mit Rolf Pfeifer an der Universität Zürich den humanoiden Roboter "Roboy" entwickelt und gebaut, der 2013 der Öffentlichkeit präsentiert wurde und für viele Schlagzeilen sorgte - unter anderem auf der 40-jährigen Geburtsgala der COMPUTERWOCHE in Berlin. In den Folgejahren entwickelte Kaufmann eigene Ansätze, wie künstliche Intelligenz wirklich funktionieren sollte.

Eigentliche Intelligenz habe mit Big Data wenig zu tun, sondern eher mit Small Data, sagt der aus Zürich stammende Forscher. "Was wir heute haben, ist sicher keine künstliche Intelligenz, sondern eher sehr imposante Statistik." Für Kaufmann gehen die aktuellen Diskussionen in eine falsche Richtung. "Ein kleines Kind schaut sich einmal eine Katze an, knuddelt und fühlt das Tier, und weiß dann, was eine Katze ist."

Wie das funktioniert, ist für den Neurowissenschaftler der Schlüssel. Hier steht die Forschung allerdings noch am Anfang. "Das Hirn ist total Mystery", räumt Kaufmann ein. "Wir verstehen immer noch nicht, wie das menschliche Gehirn funktioniert." Dabei sollte es auch gar nicht darum gehen, das Gehirn im Detail zu verstehen, sondern darum, das Prinzip der Intelligenz zu ergründen. "Das gilt es zu reproduzieren und in eine Maschine zu bauen."

Flugzeuge legen keine Eier

Kaufmann zieht einen Vergleich zu Vögeln und Flugzeugen. Man habe bei den ersten Flugmaschinen auch versucht, Vögel nachzubauen - richtig funktioniert habe das allerdings nicht. Erst Leonardo da Vinci sei darauf gekommen, das Grundprinzip des Fliegens zu ergründen, also das Flügelprofil zu untersuchen. "Ob da dann noch Federn dranhängen, ist sekundär." Die Flugzeuge heute schlügen auch nicht mit ihren Flügeln und sie legten keine Eier.

Bei der Erforschung der menschlichen Intelligenz sollte man ähnlich vorgehen, empfiehlt Kaufmann. "Versuche das Hirn zu kopieren, werden fehlschlagen." Auch die Annahme, dass das Gehirn ein Computer sei, habe die Forschung um Jahrzehnte zurückgeworfen. "Nein, das Hirn ist kein Computer", stellt der Forscher klar. "Das Hirn ist wahrscheinlich eher eine Art Superorganismus. Wie ein Fischschwarm oder Ameisenhaufen - da wissen wir auch noch sehr wenig darüber."

Kaufmann geht davon aus, dass es wahrscheinlich einfache Regeln gibt, wie diese Superorganismen funktionieren, wie man an Fischschwärmen und Ameisenhaufen sehen könne. "Wenn es gelingt, diese Grundprinzipien zu extrahieren und zu reproduzieren, kommen wahrscheinlich erstaunliche Ergebnisse zutage", so seine Hoffnung. Wie man das Feuer für Raketentriebwerke oder Elektrizität für Computer einsetzt, so werde man eines Tages das Prinzip der Intelligenz, also den Brain Code, für künstliche Intelligenz einsetzen können.

Der Schweizer Forscher betont darüber hinaus die Bedeutung des Lernens. "Wir versuchen Systeme zu bauen, die lernen wie ein Kind", sagt Kaufmann. "Am besten wäre es, wenn dieses Ding oder System in die Primarschule gehen könnte, später auf die Universität und so über die menschliche Welt lernen könnte." Schließlich müssten diese Systeme auch in der Lage sein, mit der menschlichen Umgebung interagieren zu können.

In der Mensch-Maschine-Kommunikation könnte sich künftig einiges verändern. "Ich war immer ein großer Fan dieser Neuro-Interface-Technologien", gibt Kaufmann zu. Knowhow ins Gehirn zu transferieren, wäre fantastisch. "Ich habe schon so oft mein iPhone verlegt", erzählt der Forscher. "Am liebsten wäre mir, wenn dieses Gerät direkt an meinem neuronalen Substrat angeschlossen wäre." Leider sei man heute noch nicht so weit. Kaufmann glaubt jedoch fest daran, dass es eines Tages möglich sein wird, Information direkt in das Hirn einzuspeisen.

Angst vor den Maschinen müsste die Menschheit dabei nicht haben. Kaufmann kann die Diskussionen um die Explainable AI nicht so recht nachvollziehen. "Hand aufs Herz - ich weiß auch nicht wie mein Mixer zu Hause funktioniert oder mein Rasenmäher. Trotzdem setze ich ihn ein." Der Wissenschaftler rät, nicht so ängstlich zu sein, auch wenn man sein Vis-a-vis nicht versteht. "Das geht uns bei Menschen ja schließlich genauso. Nur weil ein Mensch intelligent ist, haben wir doch keine Angst vor ihm."

Wie genau eine Brain-Code-basierte KI aussehen wird, lässt sich derzeit noch nicht absehen. "Ich sehe so eine KI als eine Art automatisierte Kreativität, eine automatisierte Problemlösungsmaschine", sagt Kaufmann. Die Menschen seien dann dazu da, Fragen zu stellen, die Maschinen, Lösungen zu finden. "Das wird uns in ein neues Zeitalter katapultieren", gibt sich der Forscher zuversichtlich. "Idealerweise in ein goldenes."