Was Hirn und Computer unterscheidet

Was Hirn und Computer unterscheidet

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Added by 5. August 2013


 

Suche nach einer revolutionären Rechnerarchitektur

 

In unserer Studiosendung stellen wir die grundlegenden Unterschiede zwischen der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns und der eines Computers in der heute üblichen Von-Neumann-Architektur vor. Rechner arbeiten in einer deterministischen Welt. Sie zeichnen sich durch die exakte, genau getaktete Abarbeitung von Arbeitsschritten aus, die sie mit höchster Präzision durchführen. Für das Gehirn ist Präzision nicht die Maxime; es arbeitet probabilistisch mit hoher Ressourcen-Effizienz und mit der extrem schnellen Verarbeitung eines großen Datenvolumens, das von außen durch die Wahrnehmung permanent einströmt. Die dafür erforderliche Architektur unterscheidet sich erheblich. Mit dem Neuromorphic Computing beginnen Wissenschaftler jetzt damit, die bisher strikte Trennung zwischen den beiden Welten zu überbrücken.

 

Link-Empfehlungen der Redaktion zu weiterführenden Informationen:

– Informationen über das Projekt Brain Scales und Neuromorphic Computing an der Uni Heidelberghier

– zu unserer Studiosendung über die Funktionsweise von Neuronen, Synapsen und biochemischen Transmitternhier

– mehr Informationen über neuromorphic computing im Gespräch mit Dr. Andreas Grüblhier

– mehr über die einzelnen Forschungsbereiche des Human Brain Projecthier

 

Mehr zum Inhalt des Videos:

Das Innenleben eines Computers zeigt eine Welt, die exakt auf dem Reißbrett entworfen ist. Jedes Element hat seine spezifisch zugewiesene Aufgabe: der Datenspeicher, der Prozessor und das Programm. Der Computer agiert in einer vollkommen deterministischen Welt. Mit neuen Software-Entwicklungen versuchen Ingenieure heute, das Verhalten des Menschen auch in Maschinen zu simulieren. Das Fach gehört nicht mehr zur klassischen Informatik, sondern zur Robotik. Roboter agieren nicht in einem geschlossenen System, sondern nehmen Umwelteinflüsse über Sensoren auf und können dadurch in Grenzen lernen. Sensoren als „Außenorgane von Robotern“ treffen im Innenbereich aber weiterhin auf die klassische Von-Neumann-Architektur. Diese ist für die Verarbeitung einer großen Zahl von außen eintreffender Daten wenig geeignet.

In der realen Welt, in der sich der Mensch mit einer mächtigen Datenflut in Echtzeitverarbeitung zurechtfinden muss, hat sich deshalb ein ganz anderes Modell entwickelt: Es gibt keine klare Arbeitsteilung der einzelnen Elemente. Neuronen sind Miniatur-Prozessoren, die ihren Datenspeicher integriert in sich tragen und auch die Datenverarbeitung übernehmen. Milliarden parallel arbeitender, dezentraler Neuronen stehen untereinander in einem dynamischen, gewaltigen Netzwerk in direkter ständiger Verbindung. Aber es gibt im Gehirn noch einen weiteren gravierenden Unterschied gegenüber dem klassischen Computer: Jede eingehende Nachricht verändert die interne Netzstruktur und damit auch die Datenübertragung. Von außen betrachtet scheint das chaotisch, aber implizit ist es hochgradig organisiert und automatisiert.

Mit unseren tiefer werdenden Einsichten in die Funktionsweise des Gehirns will die Informatik nun den Zauber menschlichen Denkens in eine Maschine packen. Neuromorphic Computing heißt die noch reichlich extravagante Disziplin, die die Arbeitsweise des Gehirns in einer Maschine nachahmen will. Es geht um Gewaltiges – um den Sturz der Von-Neumann-Architektur zu Gunsten eines für unsere Technik revolutionär neuen Prinzips, eben einer neuromorphen Rechnerarchitektur. In Heidelberg arbeitet Prof. Karlheinz Meier mit einem Team von Spezialisten an den ersten Konzepten dafür. Hier hat man sich als erste Teilaufgabe den nachrichtentechnischen Nachbau der elektrischen Übermittlung von Informationen in Neuronen und Synapsen gestellt.

© mce mediacomeurope GmbH 2013

1 Comment

  1. Anton C. Hale
    Anton C. Hale 21 August, 2013, 09:39

    Zur besseren Realisierung solcher Fähigkeiten wurden verschiedene neuronenähnliche Schaltkreise diskutiert. In „kollektiven Schaltkreisen“ wird der Rechenweg fortlaufend auf eine Weise kanalisiert, die durch das Muster der Verbindungen im Schaltkreis festgelegt ist. Ein „optischer Neurocomputer“ besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem zweidimensionalen Gitter aus optischen Schaltern, die ein Äquivalent der Neuronen darstellen, und einem Hologramm zur Festlegung der Verknüpfungen zwischen diesen Elementen. Der Zustand eines Schalters richtet sich nach dem Status aller anderen Schalter, mit denen er verknüpft ist. Dabei besteht die Möglichkeit, alle Elemente des ebenen Gitters über Lichtbündel mittels Hologramm beliebig miteinander zu verbinden.

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