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Ottawa/Wien - Forscher haben ein Computermodell des menschlichen Gehirns gebaut, das in der Lage ist, komplexe Verhaltensweisen zu simulieren und eigenständig Aufgaben zu lösen. Das Modell besteht aus zweieinhalb Millionen miteinander verbundenen "Nervenzellen" und einer Art Arm, der Bewegungen ausführt. Es soll Forschern helfen zu verstehen, wie die Aktivität einzelner Hirnbereiche und bestimmte Verhaltensweisen miteinander zusammenhängen, schrieben Chris Eliasmith und seine Mitarbeiter von der kanadischen Uni von Waterloo im Fachblatt "Science".
Video I: Chris Eliasmith erklärt die Grundlagen des Computermodells SPAUN.
Wie das menschliche Gehirn ist auch das neu entwickelte Modell in Funktionsbereiche unterteilt, die für verschiedene Aufgaben zuständig sind. Die simulierten Nervenzellen sind miteinander vernetzt und werden auf unterschiedlichen Wegen aktiviert. Das Modell kann zum Beispiel Bilder erkennen, sich die Abfolge mehrerer Zahlen merken und wiedergeben oder auch Zahlenreihen vervollständigen.
Video II: Chris Eliasmith beschreibt einige der Aufgaben, die SPAUN in den Tests bewältigt hat.
Solchen scheinbar banalen Operationen liegen hochkomplexe Vorgänge im Gehirn zugrunde, von der rein visuellen Wahrnehmung über die Verarbeitung der Information bis zur Umsetzung in eine Bewegung. Das Modell erreiche in einigen Aufgaben ähnlich gute Ergebnisse wie menschliche Testkandidaten. Allerdings sei es nicht so anpassungsfähig und könne auch keine neuen Aufgaben lernen. (APA, tasch, DER STANDARD, 30.11.2012)
Abstract
Science: A Large-Scale Model of the Functioning Brain
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Ich bin immer wieder über die Vielzahl der Kommentare zu solchen Artikeln erstaunt und es amüsiert mich diese zu lesen.
Leider glaube ich, dass hier (wie in vielen anderen Beiträgen auch) verkannt wird, dass es sich hier nach wie vor um Grundlagenforschung handelt. Wo ist das Problem, wenn Forscher ein Gehirn versuchen nachzubauen? Ich finde es jedenfalls sehr interessant was da alles erreicht wird, wenngleich ich auch ein wenig skeptisch bin ob der Zukunft die uns so evtl. erwarten könnte (siehe Terminator und Co.)...
wenn ich nur dran denk...dem österreichischen wahlvolk so ein ein hirn einzupflanzen und mit den daten der letzten 10 jahre füttere...dann schauen was bei den nächsten wahlen rauskommt...sollte es wider meinen erwartungen sein, könnten wir ja wieder die alten gehirne einpflanzen...rofl
Da will einer Dr. Frankenstein sein und ist nicht einmal der Student im Faust. Millionen... Wie schon unten richtig erwähnt: es handelt sich um Milliarden von Hirnnerven! Und wer lässt in der Redaktion solche Artikel überhaupt zu? Ich weiß, bald ist Weihnachten...
und, was haben sie dazu zu sagen, motschkerer?
wenn sie an der studie was konkret auszusetzen haben, dann veroeffentlichen sie doch eine replik in science, wo der artikel erschienen ist und belehren sie die fachwelt mal gehoerig.
wenn sie es schaffen, dort mit ihrer konstruktiven kritik und ihren stichhaltigen argumenten angenommen zu werden, kriegens von mir ein eis.
aber ich glaub fast, dass ein verweis auf den herrn geheimrat goethe nicht ganz ausreichend sein wird.
Ob man das menschliche Gehirn wirklich durchschauen wird, wenn Menschen ein stark vereinfachtes Gehirn am Computer simulieren?
"Es soll Forschern helfen zu verstehen, wie die Aktivität einzelner Hirnbereiche und bestimmte Verhaltensweisen miteinander zusammenhängen"
Und ich dachte immer man muss zuerst die Funktionen verstehen, bevor man sie simuliert ;).
Naja frei nach dem Motto: die Zusammensetzung der Funktionen ist stetig, weil wir Stetigkeit der einzelnen Funktionen voraussetzen. q.e.d.
"Natürlich, leider baut das wissen dann auf den eigenen Simulationsvorstellungen auf ;)." ja, und?
es funktioniert ja trotzdem! nimm ein einfaches mathematisches problem, wenn du den lösungsweg nicht weißt, löse es durch probieren. hast du das richtige ergebnis, hast du für das nächste mal auch einen lösungsweg.
sprich: wenn ein modell, durch stupides ausprobieren, die realität abbildet, dann hat es auch etwas mit der relität zu tun.
Toller Tipp.
Das erinnert mich an die Beweise im Mathematik Studium und an genau das was ich oben als Motto gewählt habe: Ich weiss was rauskommt also manipulier ich die Angabe so, dass es passt. Diejenigen die es das erste mal rausgefunden haben, haben das wohl anders machen müssen, die hatten die Lösung meistens nicht als Angabe.
Wie gesagt, will man wirklich "neue" Erkenntnisse gewinnen hat man für gewöhnlich die Lösung nicht und hoch komplexe Systeme löst man nicht durch probieren und wenn doch, weiss man trotzdem nicht ob und warum die Lösung richtig sein sollte =).
Deshalb find ich die Herangehensweise mittels einer Simulation in diesem Fall eher fragwürdig.
"hast du das richtige ergebnis" - genau da liegt ja der knackpunkt. solange man mit einem "richtigen ergebnis" abgleichen kann, kann man auch die validitaet seiner simulation einschaetzen (uebrigens sind mE naeherungsverfahren, wie sie sie beschreiben, nicht ohne weiteres mit simulationen gleichzusetzen).
loesen sie mal ein system von 100 PDE's mittels numerischer analyse - wie wollen sie da je herausfinden, ob ihr ergebnis "echt" ist, wenn sie nicht gegen empirische messwerte vergleichen koennen? in der regel gibts keine analytischen loesungen fuer mathematische modelle in der biologie - sind viel zu komplex und nonlinear.
und - ergebnisse koennen auch "zufaellig" richtig sein.
Interessant. Hier sollten in baldiger Zukunft mal ein paar ethische Fragen geklärt werden. Ab wann sind Experimente mit künstlicher Intelligenz ethisch nicht mehr vertretbar? Das wäre um einiges sinnvoller, als was sich bisher so in Ethik-Kommissionen herumtreibt.
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