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Noch steht künstlich hergestellte Intelligenz der menschlichen in vielen Punkten nach. Doch einige Entwicklungen verzeichnen sprunghafte Fortschritte.

Bild: Unsplash, Alex Iby

Kolumne über KI Mit Brain-on-a-Chip zu KI-Lösungen

08.10.2020

Natürlich sind wir stolz darauf, dass wir heute weit mehr als die Rechenleistung des einst raumgroßen Zuse Z3 in der Jackentasche tragen. Doch im Vergleich zur Natur hinken wir nach wie vor meilenweit hinterher.

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Das menschliche Gehirn, das komplexeste Gebilde des Universums, verbindet in einem Volumen etwas mehr als einem Liter etwa eine Billion (1012) Nervenzellen (Neuronen) und verknüpft sie durch Billiarden synaptischer Verbindungen über Nervenbahnen von rund 5,8 Millionen Kilometer Länge (145-mal um die Erde) zu einem Netzwerk. Bei minimaler Leistungsaufnahme von 20 W, und einer exzeptionellen Fehlertoleranz.

Die Neuronen verarbeiten Informationen, lernen, erinnern sich und organisieren sich eigenständig zu Ensembles mit besonderen Aufgaben. Echte Intelligenz also, von der die Künstlichen Intelligenz noch weit entfernt ist, deren angepeilte Fähigkeiten indes mehr mit der menschlichen Kognition als mit der konventionellen Computerlogik gemeinsam haben.

Fragile KI

Denn trotz mancher Ähnlichkeiten unterscheidet sich ein Computer grundsätzlich von der Informationsverarbeitung beim Menschen. Das Gehirn enthält keinen fertigen Satz vordefinierter Software-Algorithmen: Es muss sich in einem Prozess der Selbstorganisation an die jeweiligen Lebenssituationen anpassen und kann durch Lernprozesse zu mehr oder weniger bemerkenswerten Leistungen befähigt werden.

Unser Hirn versetzt uns in die Lage, mit völlig neuen und unerwarteten Situationen fertig zu werden – eine Aufgabe, an der digitale Computer regelmäßig scheitern. Es kann selbst dann noch sehr leistungsfähig arbeiten, wenn es durch Unfall oder Krankheit Schaden genommen hat, wohingegen ein einziger fehlerhafter Transistor in einem Mikroprozessor bereits das komplette fragile System lahmlegen kann.

Human Brain Project

Was ein Wunder, dass die Forscher angesichts solcher Vorgaben fieberhaft nach Annäherungen an die Ergebnisse ringen, die ihnen zum Beispiel das Großforschungsprojekt Human Brain Project (HBP) der Europäischen Kommission geliefert hat. Dieses sollte das gesamte Wissen über das menschliche Gehirn zusammenfassen und mittels computerbasierten Modellen und Simulationen nachbilden: So entstanden neue Erkenntnisse über unseren Denkapparat und seine Erkrankungen sowie neue Computer- und Robotertechnologien.

Zur Annäherung an diese Ziele bedienen sich die Forscher „neuromorpher“ gepulster (englisch „spiking“) neuronaler Netzwerke (SNN). Der Intel-Labs-Bereich Neuromorphic Computing beispielsweise emuliert die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns. Dessen Test-Chip „Loihi“ umfasst 130.000 Neuronen, die für asynchrone SNN optimiert sind, stellt der weltweiten Forschungsgemeinschaft Loihi-basierte Systeme zur Verfügung und arbeitet bei der KI der nächsten Generation mit Experten zusammen.

Konfettigroßes Gehirn

Und vor kurzem haben Ingenieure des renommierten MIT in Massachusetts ein „Gehirn auf einem Chip“ entworfen, kleiner als ein Stück Konfetti. Es besteht aus Zehntausenden von künstlichen Gehirnsynapsen, bei denen Memristoren die informationsübertragenden Synapsen im menschlichen Gehirn imitieren.

Die aus Legierungen von Silber und Kupfer sowie Silizium hergestellten Memristoren konnten sich an gespeicherte Bilder „erinnern“ und sie um ein Vielfaches reproduzieren. Solche vom Gehirn inspirierten Schaltkreise könnten in kleine, tragbare Geräte eingebaut werden und würden komplexe Rechenaufgaben ausführen, die bislang nur die Supercomputer bewältigen können.

Das ist doch schon mal was, finden Sie nicht?

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  • Autor Roland Ackermann begleitet die Branche seit den späten 1950er-Jahren als Chefredakteur, Verlagsleiter und Macher des „Technischen Reports“ im BR.

    Bild: Roland Ackermann

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