KI auf Basis neuromorpher "Prozessoren"

Warum wir Menschen lieber Fragen stellen und KI gut im Antworten ist?

Laufende Projekte neuromorpher Prozessoren

1. "True North" Prozessor

von IBM (Wiki)

Neuromorpher Prozessor (Wiki): Neuromorphe Prozessoren sind Turing-vollständig und damit universell programmierbar. Sie eignen sich jedoch besonders für Aufgaben in der Mustererkennung und -analyse. Sie sind besonders gut skalierbar. Es müssen auf die Hardware optimierte Programmiersprachen, Compiler und Betriebssysteme erst entwickelt werden.

Turing hat im Rahmen seiner Forschung zur universellen Rechenmaschine behauptet, dass eine solche Maschine in der Lage sein wird, jedes Problem zu lösen – mit einer Bedingung: Es muss sich durch Algorithmen darstellen lassen.

TrueNorth ist ein neuromorpher Prozessor der zweiten Generation von IBM, welcher im Rahmen des SyNAPSE-Programms der DARPA entwickelt wurde. Der Chip ist von der Funktionsweise des Neocortex inspiriert und bildet diesen funktional stark vereinfacht ab.

Der neue Prozessor arbeitet mit einer neuen Architektur, nicht linear, sondern analog. Das menschliche Gehirn ist allerdings immer noch viel effizienter. Doch mit nur 48 "True North" Prozessoren wurden bereits alle Funktionen eines Ratten-Gehirns nachgebildet. Die Nachbildung eines Menschen-Gehirns ist also "nur noch" ein quantiatives, kein qualitatives Problem mehr. Irgendwann zwischen 2018 und 2023 soll es soweit sein.

Denn wie bei unserem Gehirn werden bei solch einer CPU immer nur die Bereiche gerade aktiv sein, die eine Berechnung durchführen. Das wird den Stromverbrauch ganz erheblich senken.

Damit lassen sich in sehr kurzen Zeitabständen relevante, kontextbasierte Informationen aus einer Flut von Daten herausfiltern, was in Zeiten von unstrukturierten Daten immer wichtiger wird. (Quelle: Interview)

2. BrainScaleS

(Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems) Projekt der Uni-Heidelberg (Full-Text Publikationen)

Interview mit Andreas Grübl als Youtube-Video.

Interview als PDF des Deutschlandfunk / Uni-Heidelberg.

Neuromorphe Computer Video Uni-Heidelberg

3. Neurogrid

(Brains in Silicon) der Standford University (Full-Text Publikationen unten auf der Seite): Brain simulations are difficult because computers operate sequentially, with one or a few cores executing a preprogrammed set of instructions step-by-step, while the brain operates in parallel, with a multitude of highly interconnected neurons processing information distributed throughout the network. The computer can compensate for its lack of parallelism by executing instructions blazingly fast, but it pays a steep cost in energy and time to shuttle far-flung data through its central processing unit—putting cortex-scale simulations out of reach. Our lab has built an affordable supercomputer to address this need—Neurogrid.

4. Zeroth

Snapdragon Machine Learning Prozessor der Firma Qualcomm (Bericht zum SDK für Entwickler)

5. Loihi

Intels neuromorpher Prozessor. Vorgestellt Ende 2017. Natürlich wartet Intel auch gleich dem werbewirksamsten Youtube-Video zum Thema auf :-)

"Während Deep-Learning-Modelle nicht gut generalisieren würden, seien die Möglichkeiten der selbstlernenden Chips „grenzenlos“. So könne ein System etwa selbstständig lernen, Herzschläge zu messen, und normale von abweichenden zu unterscheiden." Linux-Magazin

Künstliche Intelligenz mit klassischen Prozessoren

Unabhängig von einer Schlüsselstellung im Bereich Zukunftstechnologien ist künstliche Intelligenz aber leider ein Sammelbegriff für fast jedwede Form der maschinellen Datenverarbeitung. Egal was für Algorithmen im Hintergrund laufen, wie herkömmlich und veraltet eingesetzte maschinelle Methoden sind – sie werden als künstliche Intelligenz bezeichnet, weil sich aktuell nahezu jedes Software-Startup mit dem Hypebegriff schmücken will. „Im Hintergrund arbeitet eine künstliche Intelligenz“, „Eine KI sorgt für die Auswahl“ oder „Ohne KI wäre das nicht möglich“. Meist gilt jedoch: Mit künstlicher Intelligenz hat dies alles herzlich wenig zu tun.

Bei den heute entwickelten Systemen sprechen die Forscher von schwacher KI – also einer künstlichen Intelligenz, die auf einen sehr eingegrenzten Bereich angewendet wird, zum Beispiel bei der Analyse von Patientendaten zwecks der besseren Diagnose oder im Bereich der Bilderkennung für die Sortierung großer Fotobestände.

Menschliche Intelligenz (humanoid intelligence Hi)

- Kurz gesagt, ist das menschliche Gehirn gut bei den großen Zusammenhängen, aber nicht so gut in der Genauigkeit.

- Wir stellen lieber Fragen, anstatt Antworten zu geben und wir mögen es, Muster auch zu brechen.

- Das Ergebnis interpretieren. Das ist etwas, das wir Menschen machen müssen und auch weiterhin machen werden.

- Knowledge-Work und Kreativwirtschaft werden Domänen der Menschen bleiben.

- Vielleicht sind 99 Prozent der Dinge vergleichbar und korrelierbar, aber dieses eine Prozent macht den Unterschied und entscheidet über den Erfolg.

- Das menschliche Gehirn trifft nach aktuellen Erkenntnissen täglich etwa 35.000 Entscheidungen.

- Diskrepanz bezüglich unserer Wahrnehmung, wie wir unsere Zeit verbringen, und der Art und Weise, wie wir es tatsächlich tun.

- Davon abgesehen können wir inzwischen Menschen mit künstlichen Gliedmaßen, künstlichen Organen und sogar künstlichen Sinnesorganen (z.B. Cochlear-Implantate) ausstatten. Sind diese „reparierten“ Menschen noch Menschen?

- Grundlagen für Würde und Moral sind Bewusstsein, Urteilskraft und Vernunft.

- Software lässt sich von einem Computer auf einen anderen übertragen; ein Geist kann nur in genau einem Gehirn funktionieren.

- Ein Gehirn ist nur mit einem Geist verbunden. Ein Computer, auf dem eine Software läuft, ist ein Es, ein Mensch mit einem Geist ist Jemand. Es gibt viele weitere tiefgreifende Unterschiede.(?)

- Oftmals wird für sehr unterschiedliche maschinelle Verfahren der Begriff künstliche Intelligenz verwendet, weil er aktuell den meisten Buzz erzeugt.

Künstliche Intelligenz (artificial intelligence Ai)

- Große Datenmengen abspeichern oder analysieren, Muster erkennen, oder aufgrund der Faktenlage eine Auswahl aus vielen hundert Optionen zu treffen.

- Die KI ist besser darin, Muster in großen Datenbergen zu entdecken oder viele Daten besonders schnell und fehlerfrei zu verarbeiten – das können Bilder sein, Töne, Dokumente oder Schrift.

- Immer, wenn ich sagen kann, eine Tätigkeit ist langweilig und stumpfsinnig und kann eigentlich noch effizienter gemacht werden, dann bedeutet das, dass diese Tätigkeit ersetzt werden kann und sehr wahrscheinlich bald von Maschinen übernommen wird.

- Bei Vergleichsportalen habe ich immer noch viel Arbeit, muss eintippen, sichten und auswerten. KI macht das kundenfreundlicher.

- Der Unterschied liegt darin, dass unsere heutigen Computer Aufgaben überwiegend seriell bearbeiten, während das Gehirn als neuronales Netz in hohem Maße parallel arbeitet. Die Entwicklung geht aber bei den Computern in Richtung auf parallele Informations­verarbeitung, so dass das Problem immer geringer wird.

- Bei der Informationsverarbeitung spielt aber der konkrete Aufbau der Hardware nur eine Rolle in Bezug auf die Effizienz aber nicht auf die Qualität. Unterschiede in der Hardware führen zu keinen prinzipiellen Unterschieden im Ergebnis der Informationsverarbeitung, solange es sich um universelle Rechenmaschinen handelt.

- Unsere bekannten Naturgesetze sind als Algorithmen (mathematische Formeln) darstellbar. Das trifft auch auf die Quantenmechanik zu.

- Es gibt aber noch die andere Möglichkeit, dass man die Evolution des Bewusstseins in einem Großrechner im Schnellverfahren nachvollzieht.

- Ähnlich wie bei den Menschen müssen diese Ziele einen gewissen Selbsterhaltungstrieb und so etwas wie Neugier enthalten. Eine auf diese Weise optimierte Maschine kann dann schließlich als Hardware aufgebaut werden und in die reale Welt entlassen werden.

- Die Gefühle anderer Menschen können wir ausschließlich über deren Verhalten und durch Kommunikation mit ihnen feststellen. Verhalten sich Maschinen (z.B. menschenähnliche Roboter) gleichermaßen, so gibt es keinen Grund, ihnen Gefühle abzusprechen.

- Wenn der Mensch wirklich über einen freien Willen (im Sinne I.Kants) verfügen sollte, was mittlerweile von der modernen Hirnforschung stark bezweifelt wird, so gibt es kein Naturgesetz, das diesen auf den Menschen beschränkt. Die Form des eingeschränkten Willens, die man als Handlungsfreiheit bezeichnet, ist problemlos auf Maschinen implementierbar, da sie auf algorithmischen Gesetzmäßigkeiten basiert. Fazit: wenn es einen freien Willen gibt, dann können ihn auch Maschinen haben, wenn nicht, dann stellt sich das Problem nicht.

- Grundlegende Emotionen wie Freude, Überraschung, Ekel oder Traurigkeit spiegeln sich in Gesichtern immer auf die gleiche Weise wider, unabhängig von Herkunft, Geschlecht oder Alter. Inzwischen ist dieses Deep-Learning-System bei der Gefühlserkennung präziser und schneller als die meisten Menschen. Mehr noch: Es kann sogar ein echtes von einem falschen Lächeln unterscheiden.

- Die Algorithmen lernten, verdächtige Merkmale zu finden, die helfen, die Krebszellen von gesunden Zellen zu unterscheiden. Zur Verblüffung der Wissenschaftler entdeckte der Computer am Ende sogar mehr solche Merkmale, als bis dahin in der medizinischen Literatur bekannt waren.

- Schon heute werden Implantate – so genannte Hirnschrittmacher – zur Linderung der Symptome bei Parkinson-Patienten eingesetzt. In den USA forscht die Militäragentur Darpa in einem Programm namens „ElectRx“ an Implantaten, die mit dem zentralen Nervensystem verbunden sind.

- Diese Maschinen, glaubt Moravec, könnten ab einem bestimmten Grad ihrer technischen Entwicklung eine eigene Evolution starten und sich dabei selbst vervollkommnen.

- Irgendwann nach 2100 sollen Neurologen und Informatiker es schaffen, Geist und Persönlichkeit von Menschen in einen Computer zu laden. Diese immaterielle Existenz macht die von ihm „Exe“ genannten Personen unsterblich.

 

 

Quellen: Neurowissenschaftler Dr. Henning Beck im Interview, IT-Zoom,Was ist der Mensch?, Zeit-Online, Focus 2016, Rotary (?), T3N Begriff KI, TrueNorth Wiki,

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