GEHIRNE / COMPUTER / ROBOTER
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Ein Computer besitzt einen festen, statischen Aufbau: Input, Output und Prozessor; Im Gegensatz dazu besitzt das menschliche Gehirn neuronale Netze, die sich nach dem Erlernen einer neuen Tätigkeit oder Wissen, neu verdrahten, verdichten und verstärken.
QUELLEN
84zit.n. Kaku, S69ff

85 Rodney Brooks' Ansatz zum Bau von Robotern, die sich in veränderlichen Umgebungen flexibel bewegen können, liegt in der Teilung des Verhaltensrepertoires in viele parallel berechnete Verhaltensmuster, von denen das jeweils adäquate automatisch ausgewählt wird. Anstatt in serieller Art und Weise verschiedene Berechnungsblöcke in Reihe zu schalten (Wahrnehmung, Kognition, Handlung), konstruiert der Roboter keine Repräsentation seiner Umgebung, sondern handelt direkt nach seinen Sensordaten. (zit.n. Wikipedia, http://de.wikipedia.org/wiki/Rodney_A._Brooks, aufgerufen am 01.02.2015)
86 zit.n. Kaku, Die Physik des Bewusstseins, S317
87 Mars Science Laboratory (kurz MSL) ist eine NASA-Mission im Rahmen des Flagship-Programms, die den Mars hinsichtlich seiner aktuellen und vergangenen Eignung als Biosphäre erforscht. Hierzu wurde auf der Oberfläche ein weitgehend autonomer Rover mit dem Namen Curiosity (englisch für ‚Neugier‘) abgesetzt, der mit zehn Instrumenten zur Untersuchung von Gestein, Atmosphäre und Strahlung ausgerüstet ist. (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/ Mars_Science_Laboratory, aufgerufen am 01.02.2015

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GEHIRNE / COMPUTER / ROBOTER
Während der letzten 50 Jahre haben sich die Forscher der künstlichen Intelligenz (KI) damit beschäftigt ein Modell des Gehirns zu schaffen, dass sich analog zu unseren gegenwärtigen Computern verhält. Vielleicht war dieser Ansatz zu simpel, denn während ein Computer beim beim Verlust eines einzigen Transistors bereits unbrauchbar wird, funktioniert unser Gehirn auch nur mit einer Hirnhälfte noch relativ gut. „Das ist so, weil das Gehirn eben kein digitaler Computer ist, sondern gewissermaßen ein höchst raffiniertes neuronales Netzwerk.“ 83
in Computer besitzt einen festen, statischen Aufbau: Input, Output und Prozessor; Im Gegensatz dazu besitzt das menschliche Gehirn neuronale Netze, die sich nach dem Erlernen einer neuen Tätigkeit oder Wissen, neu verdrahten, verdichten und verstärken. Es gibt keine Programmierung, kein
Betriebssystem und keinen Zentralprozessor. Die neuronalen Netze arbeiten parallel – 100 Milliarden Neurone arbeiten gleichzeitig mit nur einem Ziel: Lernen; Diese Erkenntnisse im Bereich der Gehirnforschung veranlasst aktuell die KI-Forscher dazu den Top-Down-Ansatz (von oben nach unten, beispielsweise alle Regeln des gesunden Menschenverstandes auf eine DVD zu packen) loszulassen und einen Blick auf den Bottom-Up-Ansatz zu werfen. „Dieser Ansatz versucht, den Spuren von Mutter Natur zu folgen, die via Evolution intelligente Lebewesen (uns) geschaffen hat, indem sie mit einfachen Tieren (wie Würmern und Fischen) begann, die dann immer komplexer wurden.“ 84
An dieser Stelle sei ein kurzer Einschub erlaubt: Auch Vilém Flusser bediente sich bei seiner kulturtheoretischen Publikation »Vampyroteuthis Infernales« in gewisser Weise der Bottom-Up-Methode um den Menschen objektiv und von einem außermenschlichen Standpunkt her zu beschreiben. Zurück zur KI: Einer der Pioniere des Bottom-Up-Ansatzes im Bereich der künstlichen Intelligenz ist Rodney Brooks 85, früherer Direktor des MIT Artificial Intelligence Laboratory. Er führte einen völlig neuen Ansatz in die Abteilung der KI ein: Anstatt sperriger, großer, mechanisch-ungelenkiger Roboter, konstruierte Brooks vor allem kleine, insektenartige Maschinen. „Er baute eine Reihe bemerkenswert einfacher Roboter, liebevoll »Insektoide« genannt, die auf dem Boden des MIT herumkrabbelten und und in Kreisen um die traditionelleren Roboter herumlaufen konnten.“ 85
Ziel von Brooks war es, eine künstliche Intelligenz zu schaffen, die der Versuch-Irrtum-Methode von Mutter Natur folgt. Anders ausgedrückt lernen diese Roboter indem sie gegen Objekte (Hindernisse) stossen. Man könnte nun meinen, dass ein derartiges Lernverhalten eine enorm komplexe Programmierung voraussetzt, jedoch ist das Gegenteil der Fall: Ein neuronales Netzwerk muss eigentlich gar nicht programmiert werden – das einzige was es im Grunde genommen tut, ist sich selbst neu zu verdrahten und zwar immer dann wenn es eine richtige Entscheidung trifft. Science-Fiction Autoren (Ghost in the Shell bildet dahingehend keine Ausnahme) stellen sich Roboter oftmals als raffinierte Humanoide vor – die laufen wie wir und einen beinahe identischen Bewegungsapparat besitzen (alles ermöglicht durch komplexe Programmierung). Beim aktuellen Stand der Kybernetik ist jedoch das Gegenteil eingetreten: Nehmen wir als Beispiel den NASA Rover Curiosity87: Dieser rollt seit geraumer Zeit auf der Marsoberfläche und entnimmt in regelmäßigen Abständen Bodenproben und sendet Fotomaterial zur Erde. Interessant dabei ist ihre Programmierung: Sie können sich in feinster Weise »humanoid« bewegen oder denken. Vielmehr besitzen sie die Intelligenz eines Insekts und das mit relativ wenig Programmierung – sie lernen wenn sie gegen ein Hindernis stoßen. Es gibt also aktuell noch keinen echten »Roboter-Automaten« die sich hinsichtlich Datenverarbeitung (der menschliche Verstand) oder menschlichen Logik mit uns messen könnten (Der Vollständigkeit halber sei an dieser Stelle nochmals auf das IBM Projekt »Watson« hingewiesen). Durch die Klassifikation verschiedener Bewusstseinsstufen wird wohl am ehesten klar, warum wir technisch gesehen noch sehr weit von einer elektronischen Kopie des Menschen entfernt sind. Das Bewusstsein allgemein definiert Kaku wie folgt: „Bewusstsein ist der Prozess, unter Verwendung zahlreicher Rückkopplungsschleifen bezüglich verschiedener Parameter (zB Temperatur, Raum, Zeit und in Relation zueinander) ein Modell der Welt zu schaffen, um ein Ziel zu erreichen (zB Geschlechtspartner, Nahrung, Unterschlupf usw. zu finden).“ 86Dabei gilt es zwischen verschiedenen Bewusstseinsstufen zu unterscheiden.