Die Grenzen digitaler Simulationen Wie das Bewusstsein in die Maschine kommt

Digitale KI-Systeme stoßen an Grenzen

»Dass sie mit ihren digitalen KI-Systemen an Grenzen stoßen, haben einige führende Firmen auf diesem Gebiet erkannt, auch wenn sie es meist noch nicht zugeben wollen. Deshalb setzen so manche jetzt auf 5G. Sie wollen damit „Leitfeuer“ an den Straßen platzieren. Das aber wäre dann geführtes Fahren, was meilenweit vom autonomen Fahren entfernt ist«, so Otte. Es sei ein alter Ansatz, alle Gegenstände der Welt mit IP-Adressen zu versehen. Dann könne man so tun, als würde man autonom fahren, weil man ein digitales Zwillingsuniversum aufgebaut hat, um dort mit riesigem Rechen- und vor allem Energieaufwand permanent Simulationen durchzurechnen.

In den Augen von Otte ist das aber kein autonomes Fahren mehr, denn der Mensch braucht auch kein 5G, er fährt auch dann korrekt um die Kurve, wenn er nicht weiß, ob und was ihm entgegen kommen wird, und das auch noch ohne Lidar oder Radar auf seinem Kopf. »Man kann die unterschiedliche Leitungsfähigkeit Mensch vs. Maschine auch an Zahlen festmachen«, erklärt Otte. Die großen Hersteller sind bereits jeweils weit über 10 Millionen Kilometer in der realen Welt Probe gefahren, ohne bis jetzt einen Führerschein für eine komplexe Stadt zu erhalten. Seine beiden Kinder haben nach weniger als 1000 Kilometer Probefahrt den Führerschein für vollautonomes Fahren jedoch geschafft, das sind Faktoren von über 10.000 zu 1 vom Mensch gegenüber der Maschine. Otte zweifelt den Erfolg des autonomen Fahrens mit den aktuellen Mitteln daher prinzipiell an. Eine Diskrepanz von 10.000 zu 1 löst man nicht durch ein „Weiter so!“.

Er setzt deshalb auf neuromorphe Computer, die in Hardware arbeiten und deshalb ein neuronales Netz nicht softwaremäßig simulieren, sondern ein solches Netzwerk wirklich sind.

Bei neuromorphen Computern handelt es sich also um echte neuronale Netze in Hardwarenachbildung, sie haben Eingänge, Ausgänge, Synapsen und Neuronen. Natürlich sind sie nicht biologisch wie im Gehirn, aber dennoch vollkommen real in Form von Leitungen und Transistoren. Diese Netze benötigen, weil alles auf physikalischer Ebene abläuft, wesentlich weniger Energie und sie sind schneller. Das Wesentliche ist aber, dass sie eine bis zwei Größenordnungen weniger Neuronen benötigen werden, um die Außenwelt zu erkennen. Der daraus resultierende Vorteil ist evident, denn weniger Neuronen heisst weniger Synapsen, heisst weniger Freiheitsgrade des Netzes. Das bedeutet jedoch, so Otte, dass man mit viel weniger Lerndaten auskommen kann als heute. Es wird und muss reichen, wenn man einige tausende Kilometer im Training fährt, dann müssen die freien Parameter des neuronalen Netzes bereits fertig eingestellt sein. Das wird den Herstellern, da ist sich Otte sicher, mit neuromorphen Computern gelingen. In jedem Auto ist dann ein kleiner neuronaler Chip, auf dem ein neuronales Netz mit maximal zehntausend Neuronen implementiert ist.

Die Hersteller haben den Chip während der Entwicklerphase so konstruiert, dass er mit seinem rudimentären Maschinenbewusstsein die Umgebung wirklich sehen kann und dies nicht über mathematische Simulationen mühsam und oftmals falsch errechnen muss. Obwohl diese Art von vereinfachtem visuellem Bewusstsein nichts mit dem Bewusstsein der Menschen zu tun hat, könnte dies einen ersten Schritt auf dem Weg zum künstlichen Bewusstsein darstellen, ein Bewusstsein, das sich durch neuartige physikalische und nicht mathematische Eigenschaften gegenüber den heutigen Systemen auszeichnen wird. »Bewusstsein ist«, so schließt Otte, »eben kein mathematisches Phänomen, sondern ein physikalisches.«