Interview
"Das ist wie eine Blackbox"
Das "Virtual Brain" haben Jülicher Neurowissenschaftler um Katrin Amunts in Kooperation mit der Virtual Reality Group der RWTH Aachen um Torsten Kuhlen erstellt. Bild: Forschungszentrum Jülich
Ingenieure und Informatiker schauen voller Neid auf das menschliche Gehirn: Es kann zwar nicht so gut rechnen wie ein Computer, dafür aber Zusammenhänge verstehen – und das mit extrem wenig Energieaufwand. Wie es das schafft, ist immer noch ein Rätsel. Was können Computer vom Gehirn lernen? Ein Gespräch mit dem Hirnforscher Wolf Singer und dem Computerexperten Thomas Lippert
Gehirn und Computer haben vor allem eines gemeinsam: Beide verarbeiten Informationen. Aber warum kann ein Gehirn einen Computer bauen, der Computer aber kein Gehirn nachahmen?
Singer: Die enormen Leistungen des Gehirns per Computer zu simulieren ist schwierig; zum Großteil ist immer noch unklar, wie sie überhaupt zustande kommen. Immerhin sind wir soweit, dass wir einzelne Funktionselemente nachahmen können, zum Beispiel bestimmte Zelltypen. Mit geeigneter Software lässt sich die Wirkungsweise solcher Bausteine des Gehirns darstellen und weiter erkunden.
Lippert: Gehirn und Computer unterscheiden sich eben doch in vielem. Spannend ist die Frage: Was kann das Gehirn besser als ein Computer? Beispielsweise kann ein Computer Zahlen besser addieren - aber das Gehirn kann die Zahlen verstehen.
Singer: Gehirne erkennen Muster. Da tut sich jedes Computersystem immer noch schwer.
Lippert: Extrem schwer. Wenn wir etwas erkennen, gibt es im Hirn eine ganze Abfolge von Ereignissen. Wenn es gelänge, alle diese Prozesse zu verstehen, dann wäre das ein unglaublicher Erfolg. Immerhin können wir schon Neurone, also Nervenzellen, mit unseren Rechnern relativ gut nachbauen. Und zwar nicht nur ein paar, sondern eine Milliarde - und in fünf Jahren vielleicht 100 Milliarden. Wenn wir diese Neuron-Imitationen mit all ihren Verschaltungen, den Synapsen, abbilden können, dann könnte man im nächsten Schritt versuchen abzubilden, wie sie interagieren.
Singer: Das Ganze braucht aber sehr, sehr viel Strom.
Wie viel Strom denn?
Lippert: Unser großer Rechner in Jülich braucht fast zwei Megawatt, etwa so viel, wie 6.000 Haushalte. Und es gibt andere, die noch mehr benötigen. Das ist mit Silizium - daraus bestehen unsere Computer im Wesentlichen - heutzutage nicht anders machbar.
Und wie viel Energie braucht das Gehirn?
Singer: Etwa 30 Watt, so viel wie eine Glühbirne.?
Wie genau speichert das Gehirn denn nun Informationen?
Wolf Singer: Der emeritierte Professor für Physiologie leitete dei Abteilung für Neurophysiologie am Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main. Bild: Bernd Weisbrod
Singer?Seit etwa einer Dekade weiß man, dass die fest miteinander verbundenen Neuronen immer wieder neue funktionelle Netzwerke bilden, indem sie mal mit dem einen Nachbarn sprechen und mal mit dem anderen - je nachdem, auf welchen Reiz das Gehirn gerade reagiert. Die Verbindungen zwischen den Nervenzellen arbeiten also mal mehr, mal weniger, abhängig davon, welche Netzwerke gerade gebraucht werden. In diesen neuronalen Netzen überlagern sich Erinnerungsspuren, die nach assoziativen Regeln abrufbar sind - egal, ob es sich um ein Ereignis aus der frühen Kindheit oder von gestern Abend handelt. Computer müssen gespeicherte Inhalte dagegen der Reihe nach suchen. Prozesse im Gehirn laufen hoch parallel ab und weisen eine extrem komplexe Dynamik auf. Diese zu verstehen macht immer noch große Probleme. Zum Teil fehlt sogar die Mathematik dafür. Das Gehirn erzeugt hochdimensionale Zustände und führt in diesen seine Rechenoperationen aus. Da hat die Evolution eine Verarbeitungsstrategie verwirklicht, die wir noch nicht verstehen. Sobald wir mehr wissen, könnten wir beginnen, die Funktionsprinzipien der Großhirnrinde zu simulieren.
Angenommen, Sie hätten genügend Speicher, um ein Gehirn zu simulieren - würde der Rechner genauso schnell arbeiten können wie das Gehirn?
Lippert: In naher Zukunft wahrscheinlich nicht. Die Arbeitsgeschwindigkeit des Gehirns lässt sich nicht mit den elektronischen Rechengeschwindigkeiten erreichen, die wir in den nächsten Jahren zur Verfügung haben werden.
Singer: Ein großes Problem wird sein, diese komplexen Systeme stabil zu bekommen. Im Gehirn wimmelt es von positiven Rückkopplungsschleifen: A spricht erregend mit B und B wieder erregend mit A. Dadurch entsteht eine Dynamik, die Sie analytisch nicht beschreiben und damit auch nicht ingenieurmäßig beherrschen können. Die Natur hat offenbar einen riesigen Aufwand betrieben, diese Rückkopplungsschleifen mit einer Hierarchie von Überwachungssystemen zu dämpfen: Sie sorgen dafür, dass das System einerseits nicht ständig überreagiert und andererseits nicht ständig unter die kritische Erregungsschwelle fällt, wo es dann komatös wird. Diese Stabilitätsprobleme zu lösen ist eine ingenieurtechnische Herausforderung, die sich vermutlich nur über Selbstorganisationsprinzipien lösen lässt.
Thomas Lippert: Der Professor für Computergestützte Theoretische Physik ist Chef des Jülich Supercomputing Centre am Forschungszentrum Jülich, einem Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft. Bild: Bernd Weisbrod
Lippert: Für die Dynamik der Neurone versucht man, einfache Regeln zu finden. Diese Regeln müssen auf riesige Datenmengen angewandt werden, die fast 100 Milliarden Neurone und jeweils bis zu 10.000 Synapsen repräsentieren. In der Simulation erfolgt die wiederholte Anwendung dieser Regeln auf die ganze Struktur, was bestimmt, wie die Neuronen miteinander wechselwirken, wie sich neue Verbindungen bilden und so weiter. Das erfordert, Rechnungen von großer logischer Tiefe durchzuführen, und im Fall des Gehirns braucht das gigantische Rechenleistungen. Der Prozess wird zu sehr komplexen Phänomenen führen, die aber einfachen Regeln folgen.
Singer: Und die Dynamik bekommt man nicht mitgeliefert. Dahinter steckt eine ganz lange evolutionäre Geschichte. Selbst wenn Sie das Gehirn auseinandernehmen und die vollständige Verschaltung aller Neuronen hätten, würde Ihnen das noch nicht sagen, zu welcher Dynamik die Wechselwirkungen führen.
Lippert: Wie es wirklich funktioniert, können wir nicht mal bei einem simplen Nervenzellnetz sagen. Das ist wie eine Blackbox. Da gibt es Überlagerungszustände, die aussehen, als hätten wir es mit Quantenmechanik zu tun. Aber das ist natürlich nicht das gleiche.
Singer: Stimmt, das ist ein anderes Prinzip. Die Evolution hat sich da etwas Ungewöhnliches einfallen lassen.
Lippert: Und dieses Prinzip haben wir noch nicht verstanden. Schneiden Sie mal einen Intel-Prozessorchip durch und schauen Sie sich die Struktur an, was Sie dann an Erkenntnis erlangen.
Singer: Sehr wenig.
Lippert: Null. Das System ist zu komplex, als dass wir auf einfache Weise entwirren könnten, was darin passiert.?
Reicht es denn eigentlich, sich ausschließlich das Gehirn anzusehen, um es hinterher simulieren zu können?
Lippert: Ein Gehirn ohne einen Körper ist ein relativ nutzloses Teil. Es braucht Input und Output, etwa über unsere Sinnesorgane.
Durch die Presse geistert immer mal wieder die Idee eines Superrechners, der alle Ergebnisse schon vorrätig hat, bevor wir eines davon wissen wollen. Könnte so ein Quantencomputer beim Nachbau des Gehirns helfen?
Lippert: Ich glaube aus physikalisch-technischen Gründen nicht, dass es jemals einen funktionsfähigen physikalischen Quantencomputer geben wird, obwohl es das idealisierte Konzept eines Quantencomputers und entsprechende Algorithmen selbstverständlich gibt. Natürlich gibt es Quantenprozesse im Gehirn, aber ob die eine Rolle in der Frage des Speicherns und Transportes von Informationen spielen, weiß ich nicht.
Singer: In meiner Community werden diejenigen belächelt, die sagen, in einem Gehirn gehe es zu wie in einem Quantencomputer. Die werden als Esoteriker nicht ernst genommen. Das Gehirn ist zu warm, zu groß und zu feucht, da kann man nicht von „Wellenfunktionen“ und „Kollaps von Wellenfunktionen“ sprechen. Aber ich glaube, dass die Evolution mit der Großhirnrinde eine Verarbeitungsstrategie erfunden hat, die auf einer analogen Ebene verwirklicht, was Quantencomputer könnten: sehr viele Zustände bereithalten, die dann sehr schnell abgerufen werden können. Und das mit nur 30 Watt.
Wenn wir nun verstünden, wie das Gehirn funktioniert …
Singer:?… dann würden wir auch verstehen, warum es manchmal nicht funktioniert, und das ist momentan nicht der Fall. Deshalb gibt es keine kausale Therapie für Depression, für Schizophrenie oder Autismus.
Lippert: Solches Wissen könnten wir auch nutzen, um neue informationsverarbeitende Prozesse mit unseren Rechnern zu kombinieren. So ein System muss kein Bewusstsein haben, sondern nur in der Lage sein, Muster mit hoher Auflösung zu erkennen. Das wäre eine völlig neue Art von Informationsverarbeitung.
Glauben Sie, wir werden das irgendwann noch erleben?
Singer: Ja, Sie vielleicht.
Lippert?Sie sind ja noch jung.
Fokus@Helmholtz: Der freie Wille - nur eine Illusion?
Veranstaltung: Am 15. Oktober 2014 in Berlin:
Hirnforscher, Philosophen und Computerexperten sind auf der Suche nach dem Kern des Ichs. Wer oder was lenkt unser Denken und Handeln? Wir selbst, unser freie Wille? Oder bestimmen komplexe chemische Prozesse in unserem Gehirn unser Verhalten und Denken? Und: Was würde das eine wie das andere für den Zusammenhalt unserer Gesellschaft bedeuten, für unsere Gesetze, für die Hirnforschung selbst? In der Diskussionsreihe Fokus@Helmholtz bringen wir Forschung, Politik und Gesellschaft ins Gespräch miteinander - dieses Mal über die Frage: "Der freie Wille - nur eine Illusion?"
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