Künstliche Intelligenz: Das nachgebaute Hirn

Können Roboter irgendwann denken?
Foto: ddp

Forscher stellen einen neuronalen Computerchip her. Es ist ein erster Schritt auf Weg zum künstlichen Gehirn. Doch das elektronische Netzwerk muss erst noch zeigen, ob es denken lernen kann.

Eine Glühbirne und zwei Wasserflaschen, damit vergleicht Dharmendra Modha das menschliche Gehirn. Der Leiter der Abteilung Cognitive Computing beim US-Elektronikkonzern IBM weiß natürlich, dass das Denkorgan wesentlich komplexer aufgebaut ist, als diese Gebrauchsgegenstände.

„Es ist das komplexeste Gebilde auf diesem Planeten, vielleicht sogar in der Galaxie“, sagte er jüngst auf einer Konferenz in San Diego. Zum Faszinosum Gehirn gehört neben seiner Komplexität aber auch, dass es für bislang unerreichten Leistungen wie selbstständiges Lernen und Entscheidungen treffen, Wahrnehmung und kreatives Denken nur zwei Liter Raum und 20 Watt Leistung braucht – womit Modhas Vergleich gerechtfertigt wäre.

Digitale Gehirne

US-Forscher haben einen Chip aus sogenannten digitalen Nervenzellen und Synapsen gebaut. Er besteht zwar aus Silizium, ahmt jedoch den Aufbau und die Anpassungsfähigkeit des menschlichen Gehirns nach. Der Hersteller IBM nennt den Chip „denkend“.

Der Prozessor konnte zwar handgeschriebene Ziffern erkennen und das einfache Tischtennis-Spiel Pong spielen. Doch von der Performance des menschlichen Hirns ist er Lichtjahre entfernt.

Für Modhas Team ist diese Performance Motivation genug, um einen Computerchip nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns zu bauen. Jüngst verkündeten die Forscher, auf diesem Weg einen Schritt weitergekommen zu sein und eine Art denkenden Chip hergestellt zu haben.

Noch aber träumen Computerbauer wie Modha nur davon, den Leistungen und der Effizienz des menschlichen Gehirns nahe zu kommen. Zur Illustration: für die Simulation der Aktivität des menschlichen Gehirns wäre ein etagenfüllenden Supercomputer und mit 100 Megawatt die elektrische Leistung eines Kraftwerkes nötig, wie Modha vorrechnet. Der Mann hat Erfahrung mit solcherlei Unterfangen, hat er doch die Aktivität einer menschlichen Großhirnrinde simuliert – und dabei trotz Supercomputer-Einsatz nur ein Hundertstel von dessen Tempo erreicht.

Geringe Effizienz

Einen Grund für die vergleichsweise geringe Effizienz herkömmlicher Computerchips sieht Modha in deren grundlegendem Aufbau, der sogenannten von-Neumann-Architektur. Dieser hat sich seit den Anfängen der Computertechnik nicht geändert und macht es nötig, dass ständig Daten zwischen Prozessor und Speicher hin- und hergeschoben werden. Außerdem gibt es im Rechner viel Leerlauf: auch Teile des Prozessors, die gerade nichts zu rechnen haben, ticken dauernd im Gigahertz-Takt.

Im Gehirn sei das ganz anders, sagt Modha. Erstens finde kein Datentransport statt. „Die Synapsen werden nicht zu einer zentralen Stelle im Gehirn transportiert und dann wieder zurückgespeichert“, sagt der Forscher. Zweitens gebe es im Gehirn keinen Gleichtakt der Nervenzellen, wie er in einem Rechner durch den Taktgeber erzwungen wird. „Das Gehirn arbeitet asynchron und ereignisgetrieben“, sagt Modha. „Es tut nur, was nötig ist, und nur dann, wenn es nötig ist.“.