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Ray Kurzweil: Menschheit 2.0 (The Singularity is near)

In seinem Buch How to Create a Mind zeigt der bekannte amerikanische Futurist und Pionier der knstlichen Intelligenz Ray Kurzweil, dass mittlerweile die Art und Weise, wie menschliches Denken funktioniert, weitgehend entschlsselt ist. Nach seiner Meinung werden wir mit dieser Erkenntnis innerhalb der nchsten zwei Jahrzehnte in der Lage sein, Computer mit allen geistigen Fhigkeiten des Menschen auszustatten.

Ray Kurzweil geniet im englischsprachigen Raum hohes Ansehen. So erhielt er 19 Ehrendoktortitel und eine ganze Reihe von Auszeichnungen, darunter die National Medal of Technology. Er gilt als eine der Leitfiguren des Trans- und des Posthumanismus. Er ist Pionier der optischen Texterkennung, der Sprachsynthese, der Spracherkennung, der Flachbettscannertechnologie und der elektronischen Musikinstrumente (insbesondere Keyboards) und hat in diesen Bereichen eine Reihe von Firmen gegrndet. Seit 2012 arbeitet er als leitender Ingenieur bei Google. Sein 2005 verffentlichtes Buch The Singularity Is Near war ein Bestseller. Im Verlag lolabooks ist gerade eine deutsche bersetzung unter dem Titel Menschheit 2.0, die Singularitt naht erschienen. Der Verlag plant, auch das hier besprochene Buch demnchst in deutscher Sprache herauszugeben.

Der Algorithmus des Denkens

In der ersten Hlfte des Buches gibt Kurzweil einen zusammenfassenden berblick ber den gegenwrtigen Stand der Hirnforschung. Die grundlegenden Funktionseinheiten des Gehirns sind die Nervenzellen (Neuronen). Sowohl ihre biochemische Funktion als auch die daraus resultierende Funktion der Informationsverarbeitung sind weitestgehend erforscht und es gibt gute Simulationsmodelle dafr. Da als Grundlage dieser Modelle die klassische Physik und die sich daraus ableitende Biochemie ausreichend ist und sich diese Teile der Naturwissenschaften vollstndig algorithmisch beschreiben lassen, ist damit zwangslufig auch die Funktion der Neuronen vollstndig algorithmisch beschreibbar.

Dem hufig vorgebrachten Gegenargument, dass die Neuronen teilweise analog arbeiten und somit mit einem Digitalcomputer nicht ausreichend simuliert werden knnen, begegnet Kurzweil mit dem Hinweis dass z.B. die analoge Gre der Leitfhigkeit in den Synapsen der Neuronen vllig ausreichend mit 8 Bit verschlsselt werden kann. Analoge Vorgnge knnen grundstzlich mit jeder gewnschten Przision in Digitalcomputern simuliert werden.

Der Teil des Gehirns, in dem bewusstes Denken stattfindet, ist der Neocortex. Es ist die uere Schicht des Grohirns mit einer Strke von 2 bis 5mm, die selbst wieder aus sechs einzelnen Schichten besteht. Durch die Faltung des Gehirns ist die Gesamtflche vergleichsweise gro (1800 qcm). Man kann hier Einheiten, so genannte cortikale Sulen, identifizieren, die jeweils aus etwa 10 000 Neuronen bestehen. Der Teil des genetischen Codes, in dem der Bauplan des menschlichen Gehirns steckt, hat einen Umfang von ca. 25 MB. Das ist eine erstaunlich geringe Datenmenge. Der Bauplan eines heutigen Verkehrsflugzeugs bentigt eine hundert bis tausendmal grere Datenmenge. Es ist nach Kurzweil wohl so, dass im genetischen Code im Wesentlichen die Bauplne fr die Grundbausteine (Neuronen und z.B. ihre Organisation zu cortikalen Sulen) des Gehirns verschlsselt sind und die Anweisung, wie oft diese zu vervielfltigen sind. Bei einem Embryo mit voll entwickeltem Gehirn sind sozusagen nur die Hardware und ein einfaches Betriebssystem vorhanden. Alles andere muss erlernt werden. Dieser Prozess beginnt in begrenztem Umfang durchaus schon vor der Geburt.

Unser Denken besteht im Wesentlichen aus der Erkennung und der Manipulation von Mustern. Insgesamt knnen wir bis zu 300 Millionen verschiedene Muster unterscheiden. Zur Speicherung und Verarbeitung werden jeweils um die 100 Neuronen verwendet. Obwohl die Verarbeitungsfrequenz in unserem Gehirn nur zwischen 100 und 1000Hz liegt und damit mehr als eine Million mal kleiner als in unseren Computern ist, schafft unser Gehirn eine Mustererkennung innerhalb von Sekundenbruchteilen. Der Grund dafr ist, dass hier die Datenverarbeitung extrem parallel erfolgt. Nach Kurzweil ist der Algorithmus nach dem dies geschieht, mathematisch am bestem mit dem so genannten Hierarchical hidden Markov model (HHMM) zu beschreiben. Es handelt sich dabei um ein knstliches neuronales Netz, das mit zum Teil statistischen Methoden aus einer Datenmenge bestimmte Muster erkennen kann.

Beim Lesen von Text muss man sich das z.B. so vorstellen, dass in der untersten Hierarchieebene zunchst einfache geometrische Muster aus den vom Sehnerv kommenden Signalen erkannt werden wie z. B: Linien, Bgen und Kreise, wobei bereits in der Netzhaut des Auges eine Datenkompression erfolgt. In der nchsten hheren Ebene werden daraus Buchstaben erkannt. Danach erfolgt die Erkennung von Wrtern, dann folgen Stze. In der hchsten Stufe werden wir uns des Inhalts eines Satzes bewusst. Alle diese Denkprozesse laufen ausschlielich algorithmisch ab und obwohl sie damit deterministisch sind, knnen trotzdem Zuflle im Rahmen des so genannten deterministischen Chaos eine Rolle spielen. Das Denken des menschlichen Gehirns und die Ablufe in hnlich aufgebauten knstlichen neuronalen Netzen lassen sich daher nicht vollstndig vorhersagen.

Das Material unserer Nervenzellen wird im Zeitrahmen von einigen Monaten vollstndig ausgetauscht. Dies hat aber keinen Einfluss auf die Fhigkeiten der Informationsverarbeitung der Zelle. Denken ist auf der untersten Hierarchieebene nichts anderes als Symbolverarbeitung, so wie sie auch in Computern stattfindet und sie ist unabhngig von einer bestimmten Materie.

Nach der Church-Turing-These ist die Fhigkeit zur Lsung von algorithmischen Problemen unabhngig von dem konkreten Aufbau einer Hardware, solange es sich um eine universelle Rechenmaschine mit gengend Speicherplatz handelt. Daraus und aus der erwhnten Tatsache, dass die Ablufe innerhalb der Neuronen algorithmisch ablaufen, resultiert, dass das menschliche Gehirn grundstzlich nicht mehr Probleme lsen kann als jede andere universelle Rechenmaschine und dieses wiederum heit im Umkehrschluss, dass es prinzipiell mglich sein muss, einen Computer mit smtlichen geistigen Fhigkeiten auszustatten, die der Mensch hat, einschlielich des Bewusstseins.Maschinen lernen denken

Im zweiten Teil des Buches zeigt der Autor, wie nun die Erkenntnisse der Hirnforschung dazu genutzt werden knnen, Computerprogramme zu erstellen, die wie das menschliche Denken funktionieren.

Die Hauptanwendungsgebiete liegen derzeit in der Mustererkennung. So basiert das Spracherkennungsprogramm Siri, das auf dem iPhone 4S und dem iPhone 5 installiert ist, auf einem knstlichen neuronalen Netz, das lernfhig ist und sich mit der Zeit auf seinen Nutzer einstellt. Microsoft stattet jetzt seine neuen Smartphones mit einem verbesserten Spracherkennungsprogramm aus, das doppelt so schnell arbeitet wie Siri und um 15 Prozent zuverlssiger sein soll.

Eines der derzeit am weitesten fortgeschrittenen Programme in Bezug auf die Simulation menschlichen Denkens ist Watson von der Firma IBM. Es ist in der Lage, ganze Stze zu verstehen und darauf sinnvolle Antworten zu geben. Bei dem im amerikanischen Fernsehen beliebten Spiel Jeopardie hat es im Jahr 2011 besser abgeschnitten als die besten menschlichen Kandidaten. Bei diesem Spiel muss auf einen Satz, der eine Antwort darstellt, die zugehrige richtige Frage gefunden werden. Das Programm kann durch einen Lernprozess fr verschiedenste Fhigkeiten optimiert werden. Eine kleine Gruppe bei IBM hat dem Programm inzwischen beigebracht, neue Kochrezepte zu erstellen. Die menschlichen Geschmackseindrcke wurden dabei vorher einprogrammiert.

Ray Kurzweil selbst hat jahrzehntelange Erfahrung im Programmieren von lernfhigen Mustererkennungsprogrammen. Nach seiner Erfahrung arbeiten diese Programme dann am besten, wenn man sie in ihrem Aufbau als neuronalem Netz dem menschlichen Gehirn nachempfindet. Fr die jeweilige Aufgabe kann man gewisse Grundregeln einprogrammieren. Die Feinheiten erlernt das Programm dann selbststndig durch seinen praktischen Gebrauch. Zustzlich kann man noch einen evolutionren Optimierungsvorgang einbauen, der die Verschaltung des Netzes fr die jeweilige Aufgabe optimiert, so wie das auch im menschlichen Gehirn geschieht.

Auf die Frage, wann es gelingt, Computer mit allen menschlichen geistigen Fhigkeiten einschlielich des Ich-Bewusstseins auszustatten, gibt Kurzweil das Jahr 2029 an. Zu diesem Zeitpunkt wird nach seiner Meinung das erste Computerprogramm den so genannten Turing-Test bestehen. Was danach geschieht, hat er ausfhrlich in seinem Buch The Singularity is Near beschrieben. Es wird nach seiner Meinung eine rasante Vervielfachung der Rechenleistung und der Fhigkeiten der knstlichen Intelligenz geben, die gewaltige Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben werden.

Die Kritiker

Wie nicht anders zu erwarten, gibt es auch heftige Kritik an den Positionen von Kurzweil, zumal fr viele die mgliche Machbarkeit von knstlichem Bewusstsein eine Krnkung ihres Menschenbildes darstellt. Insbesondere im deutschsprachigen Raum gibt es eine tief greifende Aversion gegen die Ideen von Ray Kurzweil und generell gegen den Transhumanismus und den Posthumanismus. Wahrscheinlich ist einer der Grnde, dass die meisten immer noch einer christlichen Ethik und einem Menschenbild verbunden sind, die ihre Ursprnge in der Bronzezeit haben. Daneben gibt es ein tiefes und zum Teil irrationales Misstrauen gegenber neuen Technologien. So glauben religis oder metaphysisch inspirierte Intellektuelle nach wie vor an den Dualismus von Leib und Seele bzw. Geist und Krper. Sie knnen aber keine wirklich nachvollziehbaren rationalen Argumente fr ihre Position anfhren. Insofern ist das eine reine Glaubensfrage.

Den Naturwissenschaften etwas mehr zugeneigte Geisteswisse