Heyne - Das Science Fiction Jahr 2012

nur aus toten Bausteinen wie zum Beispiel Zahnrädern bestanden. Die makroskopischen Abläufe gehen jedenfalls in der Tat hinunter bis auf die subzellulare Ebene, wo Proteine miteinander wechselwirken und anderes passiert, bis schließlich eine Beinbewegung zustande kommt. Davon sind wir in der Robotik noch weit entfernt. Doch schauen wir uns den ASIMO an: Mit den Mitteln, die uns zur Verfügung stehen – einer relativ einfachen Mechatronik, aber einer hoch aufwendigen Rechentechnik –, haben wir etwas Ähnliches erreicht. Denn dieses System bewegt sich im Sinne des Turing-Tests nicht unterscheidbar von einer menschlichen Bewegung: durchaus elegant und adaptiv. Und hier
spielt die Rechentechnik eine zentrale Rolle, sie ist unser großes Plus. Ich würde sogar so weit gehen, als Zukunftsprognose zu postulieren: Das geheime, versteckte Gesetz, das unsere Technologie antreibt, ist das Moore’sche Gesetz …
    F:  … wonach sich etwa alle achtzehn Monate die zur Verfügung stehende Rechenleistung verdoppelt.
    A: Stimmt, und das wird mindestens in die 2020er-Jahre anhalten. Möglicherweise kommen wir dann mit der Miniaturisierung an eine Grenze, wo wir über andere Technologie nachdenken müssen.
    F: Zum Beispiel Quantencomputer.
    A: Ja, aber bis dahin steht eine ungeheure Rechenpower zur Verfügung. Sie kennen vielleicht diese Überschlagsrechnung, welche als exponentielle Kurve das Anwachsen der Rechenleistung im Vergleich zur Leistung des menschlichen Gehirns zeigt …
    F: Ich habe sie hier am Laptop: nach dieser Kurve werden Computer zwischen 2010 und 2020 sowohl die Speicherkapazität als auch die Rechenleistung unseres Gehirns erreichen. Wir stecken also schon mitten in diesem Prozess.
     
    Wir betrachten zwei Diagramme der britischen Wissenschaftler Cochrane, Pearson und Winter. Sie zeigen, wie sich die Leistungen von Gehirn und Computer demnächst überschneiden müssten, wenn die Entwicklung so weitergeht.
     
    A: Exakt. Es ist ja so, dass das menschliche Gehirn nach heutigen Schätzungen 10 11 Neuronen besitzt – um sich die Größenordnungen klarzumachen. Wenn man jetzt vereinfacht annimmt, dass jedes Neuron 1000 synaptische Verbindungen hat – das stimmt natürlich nicht genau, manchmal sind es mehr, manchmal weniger –, das wären 10 3 , somit käme
man auf 10 14 Verschaltungen. Die gute Nachricht an unserem Gehirn ist diese ungeheure Vernetzungstechnik. Die schlechte Nachricht: Das Gehirn ist relativ langsam. Ich schätze 200 Rechenschritte pro Sekunde, das wären 2 x 10 2 , damit wäre man größenordnungsmäßig bei 2 x 10 16 Rechenschritten pro Sekunde. Das ist exakt die Rechenleistung heutiger Superrechner. Diese kalkuliert man in Peta-FLOPs, der Zuse-Rechner von 1941 lag noch bei zwei FLOPs, peta hingegen ist 10 15 . Wir haben einen neuen Superrechner hier in München mit drei Peta-FLOPs, und die schnellsten Rechner stehen in Japan und haben zehn Peta-FLOPs. Heutige Superrechner haben also insgesamt eine dem Gehirn vergleichbare Rechenleistung.
    F: So viel zur Rechenleistung. Bei der Speicherkapazität dürfte menschliches Niveau allerdings erst kurz vor 2020 erreicht werden. Man muss sich auch fragen, was Rechenleistung an sich überhaupt aussagt …
    A:  … und ob die heute verwendeten Geräte ihre Rechenleistung überhaupt ausnutzen, das tun die meisten nämlich nicht. Entscheidend ist natürlich: Wie organisiert man die Rechenleistung? Das Geschickte am Gehirn ist ja auch, wie sich Verfahren und Algorithmen herausbildeten. Und wann wir nun in der Lage sind, mit Computern menschenähnliche Leistungen zu erbringen, das sei mal dahingestellt. Aber wenn wir auf den Turing-Test zurückkommen und die besprochenen Beispiele hernehmen, sieht man, dass es bereits einzelne Funktionen gibt, die man noch vor Jahren eigentlich nur dem Menschen zugeschrieben hätte – und siehe da: Einzelne Systeme haben das schon überholt. Das wird sicherlich so weitergehen.
    F: Da muss man sich schließlich fragen, was vom Menschen bleibt. Oder anders gesagt: Können Computer mit hohen Rechenleistungen beispielsweise eine dem menschlichen Gehirn
vergleichbare Mustererkennung schaffen, ihre Umwelt und Empfindungen erfahren?
    A: Das reine Erkennen von Emotionen ist ein Thema, das schon vor vielen Jahren von Robotern gelöst wurde: eine Forschergruppe in Lausanne entwickelte einen Roboterkopf, der zurücklächelte, wenn man ihn anlächelte. Wie machte er das? Man geht heute davon aus, dass Menschen – im