Künstliche Intelligenz oder das menschliche Gehirn – wer gewinnt?

Henning Beck, Neurobiologie, Gehirn

Die Hirnforschung ist ein spannendes Thema. Doch was ist der Unterschied zwischen dem menschlichen Gehirn und der Künstlichen Intelligenz? Dr. Henning Beck beantwortet diese Frage in seinem Interview und wirft einen Blick hinter die Kulissen des wohl komplexesten Organs unseres Körpers: Dem Gehirn.

Dr. Henning Beck ist Neurowissenschaftler, Autor und Experte für Innovationen und Kreativität. Er studierte von 2003 bis 2008 Biochemie in Tübingen. Nach seiner Diplomarbeit forschte er am Hertie Institut für klinische Hirnforschung und promovierte 2012 an der Graduate School of Cellular & Molecular Neuroscience in Tübingen. Anschließend arbeitete er an der University of California in Berkeley und entwickelte für Unternehmen in der San Francisco Bay Area moderne Präsentations- und Marketingstrategien, indem er neurobiologische Erkenntnisse mit innovativen Wirtschaftskonzepten kombinierte.

Künstliche Intelligenz versus menschliches Gehirn

Herr Dr. Henning Beck, Sie sind Neurowissenschaftler und Keynote Referent auf der Veranstaltung „KI in der Finanzbranche“ mit dem Thema KI versus Gehirn. KI ist momentan das Thema – Welchen Vergleich ziehen Sie zwischen den Möglichkeiten der KI und den Fähigkeiten unseres Gehirns?

Das Gehirn ist besonders schlecht in dem, was KI gut kann – und umgekehrt. Künstliche Intelligenz spielt immer dann seine Stärke aus, wenn es darum geht, in großen Datenmengen Muster zu erkennen oder Trends aufzuspüren, die uns sonst verborgen blieben. Ein menschliches Gehirn ist im Vergleich zu Rechenmaschinen viel ungenauer, vergesslicher und unkonzentrierter. Dafür verstehen wir, was wir tun. Wir planen aktiv die Zukunft, können uns „Was-wäre-wenn“-Szenarien überlegen und Regeln brechen, anstatt sie zu stur befolgen.

Das, was wir derzeit Künstliche Intelligenz nennen, ist in Wirklichkeit nicht besonders clever. Man versucht lediglich die Mustererkennung mit selbstlernenden Systemen auf ein neues Level zu heben. Doch das ist gefährlich, denn die dafür nötigen Datenmengen sind passives Material von gestern. Daten haben eine Vergangenheit, aber nicht immer eine Zukunft – und wer nur in die Datenwelt zurückschaut und per KI analysiert, sieht vielleicht nicht, was in der Zukunft auf ihn zukommt. Denn der nächste große Trend oder die nächste bahnbrechende Produktidee wird man nicht erkennen, indem man nur in die Vergangenheit schaut. Genau das tun jedoch KI-Systeme und sind deswegen dem menschlichen Denken unterlegen.

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Nichtsdestotrotz profitieren wir natürlich von den Möglichkeiten selbstlernender Algorithmen und können zum Beispiel Zusammenhänge erkennen, die wir sonst nie aufgespürt hätten. Dann liegt es an uns, diese neuen durch KI gewonnen Informationen richtig zu interpretieren. KI an sich ist nichts weiter als ein Informationswerkzeug und damit, wie jedes andere Werkzeug, wertlos. Ein Hammer schlägt auch nicht von selbst einen Nagel in die Wand – genauso wird KI auch nicht selbstständig verstehen, was sie gerade tut.

Das Merkmal Verantwortung

Wie funktioniert unser Gehirn in einem Entscheidungsprozess im Vergleich zu einem Computer? Und welche zentralen Unterschiede gibt es?

Entscheidungen haben immer ein Moment der Unsicherheit an sich. Man weiß eben nie zu hundert Prozent, ob eine Entscheidung erfolgreich sein wird. Darin unterscheiden sich unsere Entscheidungen von Computerhandlungen. Die Gleichung 5+5=? ist nicht lösbar, indem eine Entscheidung getroffen wird, denn Entscheidungen sind mehr als das Ausrechnen einer Rechenaufgabe. Das ist jedoch das Vorgehen eines Computers. Erst wenn eine Aufgabe messbar ist, kommen sie ins Spiel.

„Menschen treffen Entscheidungen. Computer nicht, weil ihnen die Verantwortung fehlt.“

Für uns ist es hingegen weniger wichtig, ob eine Handlung vollständig berechenbar ist. Denn um eine Entscheidung zu treffen, spielt etwas anderes eine viel wichtigere Rolle: Wir kalkulieren die Unsicherheit, den ungewissen Ausgang mit ein und handeln trotzdem. Nur deswegen sind wir in der Lage, etwas wirklich Neues zu schaffen. Im Grunde genommen treffen Computer also niemals eine Entscheidung, denn das wesentliche Merkmal einer Entscheidung fehlt: die Verantwortung. Für ein Gehirn ist beim Entscheidungsprozess hingegen nur wichtig, dass später gesagt werden kann, dass man wieder so handeln würde (nach „bestem Wissen und Gewissen“ aber nie hundertprozentig sicher) und dafür später gerade steht. Diese Denkprozesse sind bei einer Maschine nicht möglich.

Innovationen entstehen durch Fehler

Oft werden Fehler und Unaufmerksamkeiten beim Menschen im Arbeitsalltag als Schwäche angesehen. Aus der Perspektive eines Hirnforschers, wie denken Sie darüber? Und wie ist es dadurch vielen Unternehmen möglich. erfolgreich zu sein?

Natürlich sind Fehler nichts Gutes. Wer ein Auto fahren möchte, darf keine Fehler machen. Doch wer ein neues Auto erfinden will, muss sich trauen so zu denken wie keiner zuvor. Denn wer wirklich niemals einen Fehler macht, schafft auch nie etwas Neues. Der Mensch ist am Ende genauso leistungsfähig wie ein monokultiviertes Getreidefeld: Super effizient, bei gleichen Umständen – schnell kaputt, bei bereits kleinen Änderungen.

Ungenauigkeiten, Abweichungen und Fehler sind für das Gehirn unvermeidlich. Doch das Gehirn kalkuliert dieses unpräzise Denken geradezu ein.

„Fehler im Denken unterscheiden uns von der unkreativen Maschine.“

Zusammenfassend ist zu sagen, dass das Gehirn und KI sich ergänzen. Während KI den Vorteil hat, aus großen Datenmengen Zusammenhänge zu erschließen, können auf Basis des menschlichen Gehirns Entscheidungen mit Verantwortung getroffen werden. Erst die Fehler im Denken lassen den Menschen innovative und kreative Ideen entwickeln.

Lesen Sie einen weiteren Artikel von Herrn Beck über die Biologie des Geistesblitzes, indem Sie drei Tipps bekommen, damit Ihre Ideen sprudeln!

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Dieser Beitrag hat 2 Kommentare

  1. Als Neurowissenschaftler muss man ja nicht zwingend Fachmann in der Informatik sein, aber wer über KI schreibt, sollte schon ein gutes Verständnis des Themas mitbringen. Das fehlt hier offenbar an einigen Stellen. Die Haupteigenschaft der KI ist eben nicht “aus grossen Datenmengen Zusammenhänge zu erschliessen”, wie sie mehrfach schreiben – das ist die Domäne der Analytics oder BI (Business Intelligence) und Datamining. Ich empfehle beispielsweise den Wikipedia Eintrag zur KI aufmerksam zu lesen, danach sollten dann auch einige inhaltliche Schnitzer, wie z.B. “Menschen treffen Entscheidungen, Computer nicht” nicht mehr passieren.
    Und was das Lernen von KI Systemen angeht, empfehle ich Ihnen zu lesen, wie AlphaGo trainiert wurde. Danach schreiben Sie nie wieder “die Datenmengen sind passives Material von Gestern” (woher übrigens Menschen beim Lernen prinzipiell anderen Input bekommen sollen als von Dingen, die bereits passiert sind, würde ich auch gerne verstehen. Wer unser Bildungssytem durchlaufen hat, weiss, was ich meine).
    Also bitte schön: etwas mehr Sachkenntnis der aktuellen Informatik aneignen, wenn man sich darüber als ‘Experte’ auslässt. Oder einfach bei den Neurowissenschaften bleiben. Ist ja auch ein spannendes Feld.

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