38 | GESELLSCHAFT Herr Schrimpf, trotz intensiver Forschung weiß auch heute noch niemand, wie das menschliche Gehirn funktioniert und zu dem kommt, was wir als Intelligenz wahrnehmen. Was macht Sie so optimistisch, dass die Informatik den Schlüssel zur Erkenntnis liefern könnte? Was sagen die Biologen zu Ihren Forschungen? Martin Schrimpf: Mit den Biologen haben wir tatsächlich eine Kontroverse. Das ergibt sich aus den verschiedenen Ansätzen von Neurowissenschaften und KI-Forschern. Vereinfacht gesagt möchten die Biologen erst einmal verstehen, was genau die einzelnen Nervenzellen tun und wie die Kommunikation unter ihnen abläuft. Da läuft viel über funktionelle Zuordnungen und Kategorisierungen – in der Hoffnung, dass man eines Tages einmal alle Bausteine zusammen hat und zumindest einen Teil des großen Ganzen erklären kann. Das ist in etwa der Ansatz über die letzten 30 Jahre gewesen. Ich glaube inzwischen nicht mehr, dass das bei der biologischen Komplexität – wir haben Billiarden von Neuronen – zeitnah zum Erfolg führen wird. Der modernere Ansatz besteht meiner Meinung nach darin, die neuronalen Netzwerke aus der KI zu nutzen und zu einem Verständnis der Funktionsweise von Intelligenz nicht mehr auf dem Level des einzelnen Neurons, sondern auf einer abstrakteren Ebene des Netzwerks aus den vielen Neuronen zu kommen. Das klingt schon fast nach einer erkenntnistheoretischen Frage. Kann denn der Nicht-Biologe den Biologen das Gehirn erklären? Natürlich wehren sich einige Biologen gegen unseren Ansatz, aber ich denke wir haben aktuell die größere Erkenntnisdynamik auf unserer Seite. Wir sagen „Der klassische Ansatz hat die letzten 30 Jahre nicht zum Ziel geführt“ und versuchen es mit dem speziellen Training von künstlichen neuronalen Netzen. Es gibt natürlich viel Kritik – gerade im Hinblick auf die mangelnde Erklärbarkeit unserer KI, Stichwort „Blackbox“, aber die Erfolge sprechen für uns. Es funktioniert einfach unglaublich gut. Was genau tun KI-Forscher da eigentlich? Wie gehen Sie vor? Die Ansätze in der KI-Forschung sind grundsätzlich von der biologischen Funktionsweise inspiriert. Was tut sich im Gehirn, wenn wir etwas lernen, beispielsweise ein Bild sehen? Rein physisch gesehen beginnen dann Neuronen miteinander zu kommunizieren – es entstehen Verknüpfungen und Aktivitätsmuster im Gehirn beziehungsweise in bestimmten Arealen des Gehirns. Was nun die künstlichen neuronalen Netze tun, ist genau diese Verknüpfungen zu lernen, indem sie auf sehr großen Datenmengen trainiert werden. Das menschliche Gehirn ist die Vorlage? Ja. Wobei die aktuelle KI-Forschung sich oft nicht mehr direkt auf die Neurowissenschaften bezieht. Für Forscher wie mich an der Schnittstelle von KI und Hirnforschung ist jedoch das biologische Vorbild das Ziel und wir versuchen, die Prozesse so genau wie möglich nachzuvollziehen. Am Tiermodell messen wir mit speziellen Sonden bei Rhesusaffen, welche Aktivitätsmuster im Gehirn der Tiere nach welchem beispielsweise optischen Input (Bild) entstehen. Der Forschung am menschlichen Gehirn sind natürlich Grenzen gesetzt. Hier arbeiten wir viel mit funktionellem MRT. Und die KI soll idealerweise die biologischen Prozesse nachbauen … … ja, die KI bekommt ebenso wie der Mensch ein Bild vorgelegt, beispielsweise von einem Hund oder einer Katze, und soll den Inhalt des Bildes dann mithilfe von Kategorisierungen als „Hund“ oder „Katze“ erkennen. Das Ganze lässt sich natürlich durch Training noch viel feiner kategorisieren – der Hund kann als „traurig“, die Katze als „kuschelig“ identifiziert werden. INTERVIEW MIT KI-FORSCHER MARTIN SCHRIMPF „Die KI von ChatGPT arbeitet ähnlich wie Teile des menschlichen Gehirns“ Eine amerikanische Forschergruppe hat herausgefunden, dass das Modell Künstlicher Intelligenz, mit dem ChatGPT arbeitet, ähnlich funktioniert wie das Sprachzentrum im menschlichen Gehirn. Stehen wir tatsächlich vor einem Durchbruch in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz? Wird es in absehbarer Zeit doch möglich sein, Maschinen menschenähnliche Intelligenz beizubringen? Die zm haben mit dem KI-Experten Martin Schrimpf gesprochen. zm113 Nr. 08, 16.04.2023, (632) Martin Schrimpf, PhD, Research Scientist am Massachusetts Institute of Technology (MIT), Quest for Intelligence. Ab dem Sommer 2023 wird Schrimpf als Tenure-Track Assistant Professor an der Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) tätig sein. Er wird dort eine Forschungsgruppe aufbauen, die sich auf gehirnähnliche Modelle des Sehens und der Sprache und mögliche Anwendungen dieser Modelle konzentriert. Foto: Andrés Crane
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