Wer denkt für morgen?Die Demokratie der Neuronen

Henry Markram baut das Gehirn im Computer nach und sagt das Ende von Tierversuchen und klassischer Laborarbeit voraus von 

Die Wüste hat Henry Markram viel gelehrt. »Die Buschmänner der Kalahari haben eine faszinierende Gabe«, erzählt der gebürtige Südafrikaner, »sie können eine Landschaft richtiggehend lesen, von einem Punkt aus die ganze Umgebung erfassen – und daraus zum Beispiel schließen: 55 Meilen entfernt sitzt gerade ein Löwe.« Dieses Denken in Zusammenhängen, dieses holistische Weltverständnis, hat den Hirnforscher stark geprägt. Und wenn er heute in das Dickicht der Neuronen vordringt, gleichsam als Fährtenleser des Gehirns, sucht er auch dort nach einer Ganzheit, die – ähnlich wie die Landschaft der Kalahari – in jedem Punkt alle Informationen über das Gesamtsystem enthält.

Äußerlich hat sich Markram vom Leben eines Wüstenbewohners so weit entfernt, wie das auf diesem Planeten nur möglich scheint: Heute arbeitet er in der Schweiz, am eleganten Ufer des Genfer Sees, mit atemberaubenden Blick auf den Montblanc. Hier, an der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), hat der Neurowissenschaftler vor vier Jahren eines der anspruchvollsten, visionärsten – manche sagen auch: verrücktesten – Forschungsprogramme der Gegenwart gestartet: das Blue Brain Project, das nichts weniger zum Ziel hat als den Bau eines künstlichen Gehirns, Zelle für Zelle, Molekül für Molekül – als komplette, detailgetreue Simulation in einem gigantischen Supercomputer völlig neuen Typs.

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Noch ist es nicht so weit. Noch verfügt Markram erst über einen »normalen« Blue-Gene-Supercomputer, der üblicherweise für Genom-Analysen genutzt wird. Und noch sind in Lausanne erst 10.000 Nervenzellen programmiert, gerade der Grundbaustein eines Rattengehirns. Doch wer sieht, wie diese Daten zum Leben erwachen, wer in der Computeranimation durch das pulsierende Neuronengeflecht reist, seine verästelte Architektur und seine Verbindungen studiert, der erhält bereits eine Ahnung davon, welch faszinierende Einblicke dieses Werkzeug einst liefern könnte. Und für Markram ist es nur eine Frage der Zeit (und größerer Rechenkraft), bis er irgendwann ein komplettes Menschengehirn simulieren kann.

Der 47-Jährige, der sich selbst als »obsessiven Forscher« beschreibt, als einen, der nur vier Stunden pro Nacht schläft und sein Leben weitgehend im Labor verbringt, ist in vielerlei Hinsicht der Prototyp des modernen Naturwissenschaftlers. Nicht nur, weil seine Arbeit beispielhaft zeigt, wohin sich die Forschung im 21. Jahrhundert entwickelt; sondern auch, weil sein Aufbruch ins wissenschaftliche Neuland eigentlich nur zwei mögliche Ausgänge kennt: Weltruhm oder glorioses Scheitern.

Denn natürlich weiß der Hirnforscher, dass viele seiner Kollegen das Blue Brain Project für größenwahnsinnig halten. Schließlich besteht das menschliche Gehirn aus 100 Milliarden Neuronen und annähernd einer Billiarde Synapsen. Wie kann er davon träumen, dieses hochkomplexe System jemals zu rekonstruieren? »Ich verstehe die Skepsis«, sagt Markram mit ruhiger, fast sanfter Stimme und einem Anflug von kühler Ironie. »Aber für mich lautet die Frage nicht: Ist es möglich, das Gehirn nachzubauen? Sondern: Was braucht man, damit es möglich wird?«

Wenn er in seinem schlichten weißen Büro an der EPFL solche Sätze sagt, mustert Markram sein Gegenüber mit abwägendem Blick. Er weiß, dass Journalisten gerne schreiben, er wolle die Seele in einen Computer verpflanzen oder Ähnliches. Das sei Quatsch, erklärt er geduldig. Ihm gehe es nicht um humanoide Roboter, sondern um Erkenntnisgewinn. Denn all die bisherigen Bemühungen der Hirnforschung, das Gehirn in seine Teile zu zerlegen, es in Areale einzuteilen und die Funktion einzelner Zellen zu erforschen, hätten das Geheimnis des menschlichen Denkorgans nicht gelöst. »Wenn man das Gehirn wirklich verstehen will, muss man es irgendwann auch wieder zusammensetzen.«

Die Regeln in diesem ganz speziellen Organ kann Markram in faszinierenden Metaphern beschreiben. Im Gehirn sieht er zum Beispiel eine »ideale Demokratie« verwirklicht: »Jede Nervenzelle ist einzigartig, und ein und dasselbe Signal wird von tausend Nervenzellen auf tausend unterschiedliche Arten verarbeitet. Doch zugleich respektieren sich die Neuronen vollständig und gleichen permanent ihre Interpretationen miteinander ab – ganz anders als eine menschliche Gesellschaft, in der einer sagt, er habe recht und alle anderen unrecht.« Da schwingt sie wieder mit, die Vision vom großen Ganzen, das alle Teile vereint und zugleich in allen Teilen enthalten ist.

Zugleich sei das Gehirn aber auch die »totale Autokratie«: Denn Entscheidungsprozesse werden meist von einzelnen Neuronen (oder Neuronengruppen) eingeleitet, deren Impulse sich kaskadenartig im Gehirn verbreiten. »Der Unterschied zur Gesellschaft ist, dass im Gehirn der König in jeder Millisekunde wechselt.« Denn nur wer gerade über die meiste Information verfügt, hat Entscheidungsgewalt; doch schon im nächsten Moment wird der Neuronenkönig zum »Straßenkehrer«, und andere Nervenzellen geben die Richtung vor.

Leserkommentare
  1. Die Theorie ist faszinierend, nur stelle ich es mir problematisch vor ein Neuron oder eine Gruppe davon zu definieren. Das wäre ja Voraussetzung für eine Berechnung. Als Laie kann ich mir nicht vorstellen, das wir die Komplexität von Neuronen wirklich erkennen können und daraus Schlüsse ziehen können. Was ist wenn man bei auch nur Einem von Abermilliarden eine falsche Ausgangsdefinition zur Grundlage nimmt. So wie es erklärt wird müsste demnach ein Neuron viele Informationen haben. An diesem Punkt hört mein Vorstellungsvermögen auf um zu verstehen wie man an diese Information, in welcher Form auch immer diese vorhanden sind, überhaupt gelangt.

    Vorstellen könnte ich mir das nur, wenn der Mensch in den kleinsten seiner Teile auch nur mit 0 und 1 zu interpretieren wäre.

    Wenn das bestätigt wäre dann wären wir sicherlich nah dran.

    Trotzalledem ein sehr interessanter Artikel, der sehr anschaulich die Komplexität des Lebens zeigt. Vielleicht geht es ja manchmal auch gar nicht um die Frage ob ich etwas berechnen kann, sondern vielmehr darum ob es Sinn macht gewisse Dinge überhaupt zu berechnen.

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    Im kleinsten seiner Teile besteht der Mensch letztlich immer aus physikalischen bzw. natürlichen Elementen, sprich Atome, Moleküle, Bosonen und was es alles noch auf den niedrigsten Ebenen gibt.

    Aber interessant ist ja letztlich, was Moleküle, die sich zu Gewebe und schließlich z.B. zu Muskeln zusammengeschlossen haben in Bewegung versetzt. Die Antwort ist bereits bekannt. Der Auslöser sind nämlich u.a. mit Elektroden messbare Stromimpulse, ausgesendet von den Neuronen um den "Willen" in die Tat umzusetzen. Letztendlich fließt dieser Strom oder er fließt nicht. Eine Muskelzelle wird angeregt oder nicht. Hier ist man genau bei den zwei Zuständen, die uns antreiben und die man mindestens braucht um damit mathematisch etwas anzustellen, wie es der Computer ja letztendlich tut.

    Das "unheimliche" an der binären Informationsdarstellung ist genau diese Eigenschaft. Man braucht nur zwei unterscheidbare und messbare Zustände und die Informationstheorie ist anwendbar um einige Dinge ganz gut in einem formalen, mathematischen Modell zu beschreiben. Die Zustände müssen nicht einmal elektrischer Natur sein, denn das spielt mathematisch ohnehin keine Rolle mehr.

    Ein Neuron reagiert - wie im Artikel angedeutet - letztendlich auch nur auf Impulse also Zustandswechsel in Spannungen, chemischen Gegebenheiten etc. die eine Außeneinwirkung auf das Neuron darstellen und z.B. zur Bildung von Synapsen führen. Eine interessante Frage ist hierbei wie Neuronen auf das Erreichen ganz bestimmter Zustände reagieren. Reagieren sie immer gleich? Reagieren Sie auf verschiedene Zustände (wie Spannungspegel) unterschiedlich? Synapsenbildung ist quasi Voraussetzung für oder Teil der Vernetzung von Neuronen. Obwohl die Funktionsweise eines Neurons vergleichsweise einfach ist, ist das Gesamtsystem derart dynamisch, dass sich so etwas wie Verstand und Bewusstsein - die "Metaebene" - ausprägen kann - mit all dem was uns auch anfällig für Ideologien macht. Das sei hier mal lakonisch hinzugefügt.

    Ich glaube man spricht in diesem Zusammenhang auch von der kritischen Masse / Menge an Neuronen, die es braucht um Bewusstsein hervorzubringen. Letztendlich ist wohl auch dieser Umstand ein Teil von dem, was Markram meint wenn er sagt, dass noch mehr Rechenleistung nötig ist um das Gehirn zu simulieren. Für alle Zeit unmöglich würde ich den Beweis für die These aber schon aufgrund der oben (laienhaft) geschilderten Zusammenhänge nicht.

    Ich bin also, wie gesagt (leider) nur interessierter Laie. Wenn ich deshalb ein paar Begrifflichkeiten zu fahrlässig benutzt habe oder an falscher Stelle den als Populärwissenschaft unters Volk gestreuten Vereinfachungen erlegen bin, möge man mich bitte korrigieren. Wenn sich ein fachkundiger Leser dieser Diskussion anschließt bestehe ich sogar darauf ;-).

  2. Selbst wenn er Erfolg hat, weshalb nimmt Herr Markram an, seine Kopie einmal besser verstehen zu können, als ein echtes Gehirn heute?

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    Warum sollte er das nicht annehmen, schließlich wurde so ein Rechner noch nie gebaut. Und die Beobachtungen welche man an so einer Simulation machen kann unterscheiden sich denke ich schon erheblich von dem was man an einem menschlichen Gehirn z.B. mit fMRT beobachten kann.
    Die direkte Kommunikation "beliebig" großer Gruppen von Neuronen stelle ich mir schon etwas aufschlussreicher vor als den Sauerstoffgehalt in recht groben Arealen zu messen und daraus Schlüsse auf die Funktion dieser Bereiche zu ziehen.
    Ich persönlich fände es übrigens schon sehr aufschlussreich wenn wir (Menschen) es schaffen würden überhaupt eine Maschine zu bauen die sich so verhält wie wir es für Intelligent oder Menschlich oder "mit Bewusstsein" halten. Ob die dann so komplex ist, dass wir sie selbst nicht mehr verstehen können ist dann wieder ein anderes Thema.
    Dennoch glaube ich, dass das die KI Forschung noch an ihren großen Versprechungen leidet. Lieber erst Ergebnisse und dann an die große Glocke hängen, zu oft haben wir uns schon über die tatsächliche Komplexität dieser Aufgabe getäuscht und auch wenn wir einen Computer bauen können, der so viele Neuronen simulieren kann wie wir sie in unserem eigenen Hirn finden muss der "Funke" immernoch in die Maschine "springen". Die Hardware allein macht noch keine Intelligenz aus und nach welcher Idee der Rechner programmiert wird ist für mich aus dem Artikel leider nicht hervorgegangen.

    "Selbst wenn er Erfolg hat, weshalb nimmt Herr Markram an, seine Kopie einmal besser verstehen zu können, als ein echtes Gehirn heute?"
    Weil er seine Kopie dann selber zusammengebaut hætte.
    Das ist wie frueher beim Lego-spielen: Angucken alleine verræt einem so manches, aber man versteht doch viel mehr, wenn man die Chance hat, Dinge selber zusammen zu setzen.

  3. Im kleinsten seiner Teile besteht der Mensch letztlich immer aus physikalischen bzw. natürlichen Elementen, sprich Atome, Moleküle, Bosonen und was es alles noch auf den niedrigsten Ebenen gibt.

    Aber interessant ist ja letztlich, was Moleküle, die sich zu Gewebe und schließlich z.B. zu Muskeln zusammengeschlossen haben in Bewegung versetzt. Die Antwort ist bereits bekannt. Der Auslöser sind nämlich u.a. mit Elektroden messbare Stromimpulse, ausgesendet von den Neuronen um den "Willen" in die Tat umzusetzen. Letztendlich fließt dieser Strom oder er fließt nicht. Eine Muskelzelle wird angeregt oder nicht. Hier ist man genau bei den zwei Zuständen, die uns antreiben und die man mindestens braucht um damit mathematisch etwas anzustellen, wie es der Computer ja letztendlich tut.

    Das "unheimliche" an der binären Informationsdarstellung ist genau diese Eigenschaft. Man braucht nur zwei unterscheidbare und messbare Zustände und die Informationstheorie ist anwendbar um einige Dinge ganz gut in einem formalen, mathematischen Modell zu beschreiben. Die Zustände müssen nicht einmal elektrischer Natur sein, denn das spielt mathematisch ohnehin keine Rolle mehr.

    Ein Neuron reagiert - wie im Artikel angedeutet - letztendlich auch nur auf Impulse also Zustandswechsel in Spannungen, chemischen Gegebenheiten etc. die eine Außeneinwirkung auf das Neuron darstellen und z.B. zur Bildung von Synapsen führen. Eine interessante Frage ist hierbei wie Neuronen auf das Erreichen ganz bestimmter Zustände reagieren. Reagieren sie immer gleich? Reagieren Sie auf verschiedene Zustände (wie Spannungspegel) unterschiedlich? Synapsenbildung ist quasi Voraussetzung für oder Teil der Vernetzung von Neuronen. Obwohl die Funktionsweise eines Neurons vergleichsweise einfach ist, ist das Gesamtsystem derart dynamisch, dass sich so etwas wie Verstand und Bewusstsein - die "Metaebene" - ausprägen kann - mit all dem was uns auch anfällig für Ideologien macht. Das sei hier mal lakonisch hinzugefügt.

    Ich glaube man spricht in diesem Zusammenhang auch von der kritischen Masse / Menge an Neuronen, die es braucht um Bewusstsein hervorzubringen. Letztendlich ist wohl auch dieser Umstand ein Teil von dem, was Markram meint wenn er sagt, dass noch mehr Rechenleistung nötig ist um das Gehirn zu simulieren. Für alle Zeit unmöglich würde ich den Beweis für die These aber schon aufgrund der oben (laienhaft) geschilderten Zusammenhänge nicht.

    Ich bin also, wie gesagt (leider) nur interessierter Laie. Wenn ich deshalb ein paar Begrifflichkeiten zu fahrlässig benutzt habe oder an falscher Stelle den als Populärwissenschaft unters Volk gestreuten Vereinfachungen erlegen bin, möge man mich bitte korrigieren. Wenn sich ein fachkundiger Leser dieser Diskussion anschließt bestehe ich sogar darauf ;-).

    Antwort auf "Die Theorie ist"
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    Grundsätzlich reagiert ein Neuron auf einen (oder mehrere) Eingangsimpuls(e) aber schlicht mit einem (oder mehreren) Ausgangsimpuls(en) oder nicht. Interessant ist aber wie es zu der Entscheidung "senden" oder "nicht senden" kommt.

    der Mensch kann individuell jede Information verschlüsseln mit einem Muster zudem nur er selbst den Schlüssel hat. Das wäre eine Tatsache welche willkürlich gewählt werden kann. Da es unzählige Methoden zum bilden von fachfremden und verschlüsselten Synonymen gibt, frage ich mich wie dies berechnet werden können sollte wenn die Information nicht lesbar ist bzw eine Information mit falschen Daten verknüpft ist. So würde ich jetzt zu meinem Schluss kommen, das der Mensch doch wenn er denn mehr oder weniger intelligent genug ist, unberechenbar ist.

  4. Grundsätzlich reagiert ein Neuron auf einen (oder mehrere) Eingangsimpuls(e) aber schlicht mit einem (oder mehreren) Ausgangsimpuls(en) oder nicht. Interessant ist aber wie es zu der Entscheidung "senden" oder "nicht senden" kommt.

    Antwort auf "Ein kleiner Beitrag"
  5. Warum sollte er das nicht annehmen, schließlich wurde so ein Rechner noch nie gebaut. Und die Beobachtungen welche man an so einer Simulation machen kann unterscheiden sich denke ich schon erheblich von dem was man an einem menschlichen Gehirn z.B. mit fMRT beobachten kann.
    Die direkte Kommunikation "beliebig" großer Gruppen von Neuronen stelle ich mir schon etwas aufschlussreicher vor als den Sauerstoffgehalt in recht groben Arealen zu messen und daraus Schlüsse auf die Funktion dieser Bereiche zu ziehen.
    Ich persönlich fände es übrigens schon sehr aufschlussreich wenn wir (Menschen) es schaffen würden überhaupt eine Maschine zu bauen die sich so verhält wie wir es für Intelligent oder Menschlich oder "mit Bewusstsein" halten. Ob die dann so komplex ist, dass wir sie selbst nicht mehr verstehen können ist dann wieder ein anderes Thema.
    Dennoch glaube ich, dass das die KI Forschung noch an ihren großen Versprechungen leidet. Lieber erst Ergebnisse und dann an die große Glocke hängen, zu oft haben wir uns schon über die tatsächliche Komplexität dieser Aufgabe getäuscht und auch wenn wir einen Computer bauen können, der so viele Neuronen simulieren kann wie wir sie in unserem eigenen Hirn finden muss der "Funke" immernoch in die Maschine "springen". Die Hardware allein macht noch keine Intelligenz aus und nach welcher Idee der Rechner programmiert wird ist für mich aus dem Artikel leider nicht hervorgegangen.

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    Die Hardware allein macht noch keine Intelligenz aus und nach welcher Idee der Rechner programmiert wird ist für mich aus dem Artikel leider nicht hervorgegangen.

    Die Software simuliert im Detail das Verhalten des Gehirns auf passender Hardware, so habe ich das verstanden.

  6. Die Hardware allein macht noch keine Intelligenz aus und nach welcher Idee der Rechner programmiert wird ist für mich aus dem Artikel leider nicht hervorgegangen.

    Die Software simuliert im Detail das Verhalten des Gehirns auf passender Hardware, so habe ich das verstanden.

    Antwort auf "warum nicht"
  7. 7. Lego

    "Selbst wenn er Erfolg hat, weshalb nimmt Herr Markram an, seine Kopie einmal besser verstehen zu können, als ein echtes Gehirn heute?"
    Weil er seine Kopie dann selber zusammengebaut hætte.
    Das ist wie frueher beim Lego-spielen: Angucken alleine verræt einem so manches, aber man versteht doch viel mehr, wenn man die Chance hat, Dinge selber zusammen zu setzen.

  8. der Mensch kann individuell jede Information verschlüsseln mit einem Muster zudem nur er selbst den Schlüssel hat. Das wäre eine Tatsache welche willkürlich gewählt werden kann. Da es unzählige Methoden zum bilden von fachfremden und verschlüsselten Synonymen gibt, frage ich mich wie dies berechnet werden können sollte wenn die Information nicht lesbar ist bzw eine Information mit falschen Daten verknüpft ist. So würde ich jetzt zu meinem Schluss kommen, das der Mensch doch wenn er denn mehr oder weniger intelligent genug ist, unberechenbar ist.

    Antwort auf "Ein kleiner Beitrag"
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    ist vermutlich nicht das Ziel. Ich glaube auch ein Mensch als Individuum ist nicht berechenbar. Das Ziel dürfte eher sein, ein Computersystem zu bauen, dass ebenso individuell "Information verschlüsselt" und sich nach den einfachen Regeln verhält, die aus der Hirnforschung bekannt sind woraus dann etwas entsteht, dass sich mit dem Begriff Intelligenz sehr unscharf umschreiben lässt.

    Ich denke, was genau dabei herauskommen könnte, wissen die Forscher selbst nicht genau, denn dass würde voraussetzen, dass sie in der Lage sind eine Unmenge von Parametern in einer mathematischen Gesetzmäßigkeit unterzubringen die auch noch in entsprechender Zeit - wenn überhaupt - berechenbar ist und zu einem eindeutigen Resultat führt. Das halte ich in der Tat für unmöglich und dies ist wohl auch nicht der Kern der Sache.

    Aber in der Natur gibt es bereits genügend Beispiele, wie einfache Regeln zu mehr oder weniger intelligentem Verhalten führen. Ein Beispiel sind Ameisenkolonien. Jede Ameise setzt eine Duftmarke, wenn sie an einen Ort kommt, der für die Kolonie interessantes Material bereithält. Je mehr Ameisen an diesen Ort kommen und Duftmarken hinterlassen, desto intensiver wird der Duft. Umgekehrt wird diese Ameise nur wenige andere dort hin bewegen können, wenn sie die einzige ist, die ihre Duftmarke hinterlässt (Stichwort: Demokratie). Dazu gibt es noch ein paar verschiedene Typen von Ameisen in einer Kolonie, die jeweils mit speziellen Aufgaben betraut sind.

    Obwohl nun jede Ameise entsprechend ihrer Aufgabe simplen Regeln folgt, gibt es Ameisenarten, die in der Lage sind Hügel von 2m Höhe oder Tunnelsysteme mit Ablufteinrichtungen zu bauen, die strömungstechnisch auch noch so angeordnet sind, dass an jeder Stelle im Bau immer genügend Frischluft vorhanden ist. Wer gab diese "Intelligenz" vor? Ab welcher Anzahl von Ameisen (vgl. Neuronen) funktioniert dieses System? Wer würde diesen Wesen so etwas zutrauen, wenn er nur ihr individuelles Verhalten studieren würde?

    Um zum Anfang zurück zu kommen. Obwohl davon auszugehen ist, dass eine Ameisenart immer nach den selben einfachen Regeln funktioniert, wird das Ameisentunnelsystem kaum überall absolut gleich und damit eindeutig (berechenbar) sein. Genauso dürfte es sich mit dem menschlichen Gehirn verhalten.

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