«TrueNorth» - der Computerchip

Das seit einigen Jahren laufende Projekt setzt bei der Architektur von Computern auf biologische Synapsen und Axone, also die informationsleitenden Fortsätze der Nervenzellen in der Grosshirnrinde. Die neuesten in «Science» veröffentlichten Ergebnisse sind ein weiterer Schritt in der Entwicklung von Computern, die vom menschlichen Gehirn inspiriert werden.

Wenig Energie, hohe Leistung

Das menschliche Gehirn ist auch heute noch jedem Computer überlegen, wenn es um Aufgaben wie Bild- oder Stimmerkennung geht. Es schafft all das mit weniger Energie als erforderlich ist, um eine Glühbirne zum Leuchten zu bringen. Einem Computer ähnliche Fähigkeiten beizubringen, ist für viele Wissenschaftler wie Kwabena Boahen von der Stanford University eine reizvolle Vorstellung.

«Als ich das erste Mal gesehen habe, wie ein Computer arbeitet, war das für mich einfach lächerlich. Ich habe mir gedacht, dass es da auch eine bessere Möglichkeit geben muss», so Boahen. Das Nachahmen der Struktur des menschlichen Gehirns könnte Computer ermöglichen, die laut Forschungsleiterin Dharmendra Modha viel stärker und effektiver sind als die heutigen. «Wir wollen uns mit der heutigen Technologie an die Anatomie und Physiologie, die Struktur und die Dynamik des Gehirns annähern», verdeutlicht die Wissenschaftlerin.

Uneinigkeit über richtigen Ansatz

Wie ein gut funktionierendes künstliches Gehirn geschaffen werden kann, ist allerdings noch immer Gegenstand zahlreicher Diskussionen. Neuronen sind analog. Sie stehen damit in einem direkten Kontrast zu Computern, die auf dem Prinzip von eins und null beruhen. Ansätze, die sich vom menschlichen Gehirn inspirieren lassen, müssten daher einen Weg zwischen dieser analogen und der digitalen Welt finden.

Mit TrueNorth setzt IBM auf einen digitalen Ansatz. Entstehen soll ein Computer, der die Aktivität eines Neurons nachahmt. Andere Teams, wie das von Boahen, arbeiten immer noch grossteils digital, verbinden diese Elemente aber mit analogen Komponenten, die Informationen verarbeiten können, die aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Derzeit gibt es noch keine klare Antwort darauf, welcher Ansatz der beste ist.

Diese Projekte könnten jedoch auch bei der Erreichung des genau entgegen gesetzten Ziels helfen. Es gibt derzeit noch immer zahlreiche unbeantwortete Fragen über die Funktionsweise des Gehirns und warum es so gut funktioniert. Wenn ein System einige der Eigenheiten des Gehirns, wie die Verzögerung zwischen den Aktivitäten der Neuronen, nachbilden kann, dann könnte es auch Erklärungen für diese Phänomene geben.

flok (Quelle: pte)

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