IBM vs. Blue Brain: Wettlauf der Himmelstürmer

23.08.2011

Zwei internationale Forschergruppen liefern sich ein Wettrennen um die erste Simulation eines menschlichen Gehirns. Naht Kurzweils Singularität?

IBM hat 2011 das erste Exemplar eines "kognitiven Chips" vorgestellt, das Endprodukt des Projekts SYNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics). Der Chip ist eine Silizium-Implementierung von neuronalen Berechnungseinheiten, die mit Pulsen Information übertragen. Das System erlaubt eine dichte Vernetzung der Recheneinheiten, die jeder für sich einfach und nach dem Muster von Neuronen arbeiten.

Solche "neuromorphic" Chips sind eigentlich gut bekannt, die IBM-Implementierung soll aber mächtigere Simulationen erlauben. Der Projektleiter Dharmendra Modha hat den Chip vorgestellt: "Genauere Angaben über Anwendungen, die durch die neuen Chips möglich werden, kann auch Modha nicht machen. Er hofft jedoch, dass sich mit ihnen einige der schwierigsten Probleme im Computing angehen lassen. Dabei denkt er an Programme, die Finanzmärkte mit extremer Präzision und Aufmerksamkeit analysieren, die Überwachung globaler Wasservorräte und selbst die frühzeitige Warnung vor einem Tsunami." Diese etwas vollmundige Ankündigung von IBM hat aber eine interessante Vorgeschichte.

Mit Hilfe eines Algorithmus wollen Wissenschaftler von IBM den Neokortex eines Gehirns simulieren. Bild: IBM

In der Ausgabe der Zeitschrift Communications of the ACM vom August 2011 wird ausführlich über "Cognitive Computing" berichtet, ein neues Paradigma, das "Neurowissenschaft, Supercomputing und Nanotechnologie" vereinigen soll, um die Kernalgorithmen des Gehirns "zu entdecken, zu demonstrieren und zur Verfügung zu stellen".[1] Dharmendra Modha und Koautoren, allesamt IBM-Mitarbeiter, berichten in dem Artikel über ihre Simulationen von Gehirnmodellen. Die Wissenschaftler glauben, mit ihrem Ansatz so weit zu sein, dass sie bereits ihre Testläufe in Kortex-Einheiten messen: Den Neokortex einer Katze hätten sie dann längst simuliert. Sie meinen damit, dass die Simulation so viele Neuronen wie bei der Katze einschließt. In wenigen Jahren könnte dann ein System im Maßstab des menschlichen Neokortex (zwanzigmal größer als bei der Katze) mit dem IBM-Supercomputer nachgeahmt werden. Wir hätten dann endlich ein Gehirn aus der elektronischen Retorte und fundamentale Experimente könnten ausgeführt werden. Informationsverarbeitung wäre ab dann, und für immer, anders geworden.

Bild: IBM

Ich befürchte nur, dass die Schöpfer solcher Simulationen die Komplexität des Gehirns, gewollt oder ungewollt, dramatisch und gleichwohl tragisch, unterschätzen. Es ist ja nicht das erste Mal, dass die Simulation eines Gehirns oder von Teilen des Gehirns angekündigt wird:

Ende 2009 wurde die erwähnte Simulation in der Größenordnung des Kortex einer Katze gemeldet. Die Pulse von einer Milliarde Neuronen mit je 10.000 Synapsen (Kontaktstellen) wurden mit 150.000 Prozessoren verarbeitet.

Im Jahr 2007 hatten die IBM-Forscher bereits die Simulation eines halben Maus-Gehirns gemeldet.

Im selben Jahr wurde über die Simulation einer kortikalen Säule des Gehirns einer Ratte berichtet (bei Henry Markram an der EPFL in Lausanne).

Und allen voran Ray Kurzweils Prognose der kommenden "Singularität", bei der Computer ein für allemal die menschliche Intelligenz übertreffen würden.[2] Kurzweil hat das Datum für die Singularität ein paar Mal geändert, sie aber zuletzt bei etwa 2045 angesiedelt. Kurzweils Prognose basiert im Wesentlichen auf einen Vergleich der Anzahl von Berechnungselementen in Gehirnen (Neuronen) und in Computern (Transistoren).

Schon vor vier Jahren gab der bekannte deutsche Forscher Christoph Koch von Caltech zu Protokoll, dass alle Versuche, ein menschliches Gehirn innerhalb von zehn Jahren zu simulieren, so lächerlich seien, dass es sich nicht lohnen würde, dies weiter zu diskutieren. Dem ersten Teil stimme ich zu, den zweiten Teil, die Diskussion selbst, möchte ich hier trotzdem anzetteln.

Das Blue Brain Projekt

Etwas bekannter als das IBM-Projekt ist das Projekt von Henry Markram in Lausanne. Mit einem IBM-Supercomputer ausgestattet verspricht er seit Jahren die anstehende Simulation eines Kortex (IBM simuliert - kein Katzengehirn, Willkommen in der Matrix). Sein Ausgangspunkt sind sogenannte kortikale Säulen. Diese sind Volumina im Gehirn, die als Organisationsbausteine verstanden werden können. Eine kortikale Säule geht von der Oberfläche des Kortex runter in Richtung Gehirninneres und enthält die verschiedenen Kortexschichten. Die Neuronen in einer solchen Säule haben dieselben rezeptiven Felder, d.h. sie bearbeiten ähnliche oder verwandte Informationen. Die Verarbeitung schreitet von Schicht zu Schicht voran, es gibt aber auch Rückkopplungsschleifen.

Neuronen in einer Spalte. Bild: EPFL/Blue Brain Project, © BBP/EPFL

Kortikale Säulen liegen dicht beieinander, sind zusammen und doch unterscheidbar von den Nachbarn. Anders als Computer, die mit sehr individuellen und speziellen Komponenten aufgebaut werden, scheint das Gehirn einen universellen Baustein gefunden zu haben, deren Plastizität erlaubt, hier Audiosignale, dort Visuelles, nochmals dort motorische Signale oder sogar abstrakte Gedanken zu bearbeiten. Im Versandkatalog für den Bau des menschlichen Kortex gäbe es dann nur diese eine Komponente.

Aufbauen einer Spalte. Bild: EPFL/Blue Brain Project, © BBP/EPFL

Im Unterschied zu dem IBM-Forscher führt Markram deswegen aufwendige Simulationen von Neuronen durch, die komplett, mit Zellkörper, Synapsen und Axonen, im Computer zu kortikalen Säulen strukturiert werden. Dafür werden Ansätze benutzt, die mit Differentialgleichungen arbeiten und Details berücksichtigen, wie Verteilung und Typ der Ionenkanäle in den Zellmembranen. Für die Ausarbeitung dieses Ansatzes haben Alan Hodgkin und Andrew Huxley 1963 den Nobelpreis bekommen. Heute lassen sich Tausende von Neuronen nach diesem Verfahren, das mit den Jahren verbessert und besser verstanden worden ist, im Computer simulieren.

Bei jeder Simulation muss man aber irgendwo eine Komplexitätsgrenze setzen: Will man die Weltwirtschaft simulieren, kann man nicht jeden Arbeiter und Supermarkt in die Simulation einbauen. Es wird makroökonomisch aggregiert und ganze Industriezweige oder gar Nationen werden mit stark vereinfachenden Annahmen auf einmal im Computer numerisch durchgespielt. Bei Simulationen der Wirtschaft traut man sich deswegen nur aggregierte Größen vorauszusagen (wie z.B. das Steueraufkommen in Deutschland für nächstes Jahr). Dem Ökonomen ist schmerzlich bewusst, wie vereinfachend seine Modellierung ist.

Hemmungs-Neuronen. Bild: EPFL/Blue Brain Project, © BBP/EPFL

Es ist deswegen interessant, wie ausgerechnet Markram gegen die Simulationen der IBM-Mitarbeiter poltert. Nach der Ankündigung des Testlaufs im Maßstab eines Katzen-Neokortex hat Markram 2009 folgende vernichtende Kritik an IBMs Chief Technology Officer (mit Kopie an die Zeitungen) verschickt:

You told me you would string this guy up by the toes the last time Mohda made his stupid statement about simulating the mouse's brain. I thought that having gone through Blue Brain so carefully, journalists would be able to recognize that what IBM reported is a scam - nowhere near a cat-scale brain simulation (....) I am absolutely shocked at this announcement. Not because it is any kind of technical feat, but because of the mass deception of the public.

Henry Markram[3]

Markram zufolge würde IBMs Simulation nicht mal in die Nähe eines Ameisen-Gehirns kommen. Und in der Tat: Die IBM-Forscher hatten nur pulsierende Elemente mit Punkt-zu-Punkt-Verbindungen simuliert. Es fehlte die ganze Komplexität des lebendigen Neurons mit ihren Membranen und Kanälen.

Leider hat aber Markram selbst über die Jahre hinweg nicht weniger provozierende Ankündigungen zur Protokoll gegeben, darunter seine Intention, bis zum Jahr 2023 eine komplette Simulation des menschlichen Gehirns parat zu haben. Die Grundlage dafür wäre die Simulation der kortikalen Säulen. Gegenüber seinen Kritikern, die ihm vorwerfen, die Komplexität des Gehirns zu unterschätzen, behauptete Markram, diese beschäftigen sich mit kleinen Systemen, während "ich hingegen die Supertechnologien des 21. Jahrhunderts erschaffe, welche die Biologie in eine Computerwissenschaft verwandelt und uns ermöglicht, das Gehirn zu verstehen."[4] Er denkt, man wird dann Krankheiten wie Autismus auf dem Rechner studieren und ggf. heilen können.

Das ist aber der Krux der Sache: Kann man innerhalb von nur 12 Jahren die Biologie (und die Neurobiologie) in eine Computerwissenschaft verwandeln?

Die Unterschätzung des Gehirns

Wenn es etwas gibt, was methodisch und in allen Epochen von Ingenieuren unterschätzt wurde, ist dies das Gehirn und die menschliche Intelligenz. Einer der bemerkenswertesten Vorträge, die ich je erlebt habe, wurde von Doug Lenat, dem amerikanische Wunderkind der KI-Szene, im Jahr 1989 in Tokio gehalten.

Bei der Tagung über Computer der Fünften Generation in der japanischen Hauptstadt fragte Lenat herausfordernd im Titel seines Vortrags: "Wann werden Computer in die Schule gehen?" In einem Auditorium, das rappelvoll war, schrieb Lenat ganz am Anfang seines Referats die Antwort an der Tafel: "April 1994". Was er damit meinte, war, dass sein Team bis dahin die Abertausenden wesentlichen Fakten und "common sense"-Regeln der menschlichen Erfahrung in seinem System CYC (wegen En-cyc-lopedia) codiert haben würde[5], so dass ab 1994 der Computer von alleine Bücher lesen und seine Wissensbasis auf diese Weise selbständig erweitern würde. Wir hätten dann eine Intelligenz, die von alleine wachsen würde. Mission erfüllt - die Menschheit könnte am siebten Tag ruhen. Für Lenat gab es natürlich standing ovation.

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Doug Lenat war seit jeher für solche waghalsigen Extrapolationen bekannt (im heute nur noch wenig gelesenen "Jargon File" ist der Mikro-Lenat die Einheit für "hype"). Aber er war nicht alleine, wenn es darum ging, die Komplexität der menschlichen Intelligenz zu unterschätzen. Bereits 1956 erzählten Herbert Simon und Allen Newell ihren Studenten, sie hätten übers Wochenende eine "intelligente Maschine" erfunden. Beim Fifth-Generation-Projekt der achtziger Jahre wollten die Japaner innerhalb von einem Jahrzehnt die intelligenten Maschinen der Zukunft[6] erschaffen (daher Lenats Auftritt in Tokio).

Das menschliche Gehirn besteht aus 100 Milliarden Neuronen und vielen anderen Zellen (wie den Glia-Zellen). Die Konnektivität des Systems ist enorm, durchschnittlich etwa 1000 Verbindungen pro Neuron. Obwohl in den letzten Jahrzehnten viel über die Physiologie und den Aufbau der Nervenzellen zutage gefördert worden ist, gibt es jeden Tag neue Entdeckungen und Überraschungen. Das Gehirn und die Nervenzellen haben die irritierende Gewohnheit, alle bereits fertigen und längst abgeschlossenen Theorien periodisch in Frage zu stellen. An einem Tag sind Gliazellen nur Strukturelemente, am nächsten Tag können sie rechnen. An einem Tag können Neuronen sich nicht regenerieren, am nächsten Tag können sie es.

Wir wissen viel - aber wir wissen bei Weitem nicht alles. Vor allem: Wir wissen nicht, wie viel wir immer noch nicht wissen! Es ist aber leider so, dass die Leistung des menschlichen Gehirns prinzipiell nicht seriös simuliert werden kann, wenn man nicht fast alle Details kennt. Unsere Ignoranz hat immer noch die kritische Masse, die unser Verständnis trübt. Deswegen schreitet die Neurobiologie immer vorsichtig und mit Babyschritten voran, kleine Systeme und Einzelelemente studierend.

Regelmäßig ergreift aber mancher Forscher den Wunsch nach dem großen Wurf, nach der "silver bullet", nach der Keplerschen und Newtonschen Umwälzung, die das Gehirn plötzlich, ein für allemal, verständlich machen würde. Und seitdem es Computer gibt, und mangels einer besseren Alternative, wird man dazu verleitet, dies mit dem Rechner zu tun.

Too Big to Fail

Ausgerechnet aus der Schweiz kommt die stärkste Kritik für die Kollegen aus Lausanne. In einem offenen Brief[7], unterschrieben vom früheren Studium-Mentor von Markram sowie zwei weiteren Neurowissenschaftlern aus Zürich, beklagten die drei die Verschwendung öffentlicher Gelder:

Hahnloser sagte gegenüber der NZZ: "Es ist ungeheuerlich, für Projekte, die ins Blaue schiessen, Hunderte von Millionen auszugeben." Wie viel Geld die ETH Lausanne für das Blue Brain Project zwischen 2005 und 2011 bezahlte, gab sie auf Anfrage nicht bekannt. Der Supercomputer allein kostete zehn Millionen Franken.

Es wird weiter kritisiert, dass vom Blue Brain Projekt keine detaillierten Veröffentlichungen vorliegen. Nur öffentliche Auftritte und eine Visualisierung eines Neuronalen Netzes, wo Pulse hin und her aufblitzen, hat es bisher gegeben, so dass es für die Experten schwierig ist, den Grad der Neuheit und den Fortschritt gegenüber andern Simulationen zu schätzen. Das Video mit den Blitzen ist gute PR, kann aber eine strenge wissenschaftliche Auseinandersetzung nicht ersetzen.

Ein weiterer Kritikpunkt zielt auf den Kern der Sache: Aus einer Simulation bekommt man nur solche Ergebnisse, die in der Logik des Programms implizit enthalten sind. Der Programmierer lenkt gewissermaßen, bewusst oder unbewusst, die Simulation in eine bestimmte Richtung. Neue Erkenntnisse sind deswegen nicht zu erwarten, sie wären sogar suspekt, denn woher will man wissen, ob ein bestimmtes Verhalten des simulierten Gehirns die Realität widerspiegelt oder nicht? Mit demselben Problem haben die IBM-Forscher um Modha zu kämpfen, die bisher nur Oszillationszentren im simulierten Kortex gefunden haben, mehr aber auch nicht.

Solche Kritik kann Markram aber nicht mehr aus der Bahn werfen, denn er strebt bereits nach höheren Zielen: 1,5 Milliarden Euro Fördergelder, die 2012 für sogenannte "Flagship"-Projekte ausgegeben werden sollen. Markram will seine Gehirnsimulation aufbauen und so das Versprechen, bis 2023 das fertige Retortengehirn parat zu haben, einlösen. Markrams Projekt ist eines der EU-Finalisten und soll weiter evaluiert werden. Ich glaube, es ist nur eine Frage der Zeit, bis der Mikro-Markram den Mikro-Lenat als Einheit im Jargon File ersetzt.

Wie weit geht die Verschwendung öffentlicher Gelder, wenn man Projekte startet, die offensichtlich nicht gelingen können? Ein kurioses Phänomen ist eigentlich, dass je größer ein Projekt ist, es desto bessere Chancen hat, unter dem Radar der Gutachter bis zum Ende zu fliegen, um, egal was sich unterwegs ergibt, am Ende als vollständiger Erfolg da zu stehen. Wenn man schon das Geld ausgegeben hat, besteht keine Interesse daran (auch nicht von der Seite der Förderagentur), die Ergebnisse in Frage zu stellen. Ab einem gewissen Finanzierungsvolumen ist ein Projekt einfach "too big to fail", wie mir ein befreundeter Wissenschaftler in Bezug auf die Exzellenzinitiative des Bundes lächelnd erläutert hat. Man wird plötzlich wie eine Bank, wie J.P. Morgan oder Goldman Sachs. Ein einziger Bankrott würde das ganze System in den Konkurs treiben, und die Zentralbank greift jedem unter die Arme.

Ein Lichtblick aber besteht darin, dass solche Projekte wie Keynesianische Wirtschaftsförderung wirken. John Maynard Keynes fand die ägyptischen Pyramiden deswegen nicht so abwegig.[8] Sie waren letztendlich Arbeitsbeschaffungsmaßnahmen, die die ganze Wirtschaft in Bewegung versetzt haben. Bereits Karl Marx hatte vor ihm amüsiert bemerkt, wie viele Arbeitsplätze Verbrecher erschaffen: Polizisten, Richter, Anwälte, Sicherheitsangestellte und Gefängniswärter, sie alle verdanken ihr Einkommen dem gemeinen Dieb.[9] Um die Wirtschaft anzukurbeln, hat der Nobelpreisträger und Neokeynesianer Paul Krugman augenzwinkernd vorgeschlagen, etwas gegen eine drohende Invasion von Außerirdischen zu unternehmen. Sie werden nicht kommen, aber der Wirtschaft wird es besser gehen.

Großprojekte sind deswegen wie Öl, das die Wissenschaftsmaschinerie und die ganze Wirtschaft im Schwung bringt. Professor, Doktorand, Assistent, Diplomand und die Putzkolonne, sie alle hängen am Tropf der Wissenschaftsförderung. Sie bringen die Universitätsstädte in Wallung und es gibt nicht mal eine Bäckerei, die nicht indirekt davon profitiert.

Dass Politiker sich von solchen Großprojekten blenden lassen ist gut bekannt. Das Suprenum-Projekt in Deutschland, das in den 90er Jahren den "deutschen Supercomputer" hervorbringen sollte, der Cray und IBM das Fürchten lehren sollte, ist irgendwann ohne viel Aufsehen und nach etlichen geflossenen Millionen eingestampft worden.[10] Bei dem Berliner Wahlkampf 2003 hat sich einer der Kandidaten an unserer Universität über Wissenschaft und Computer informieren lassen. Seine wissenschaftlichen Kenntnisse waren eher dürftig, aber über die Singularität wollte er mit uns reden. Kurzweil hatte er bereits gelesen.

Deswegen kann man auch beruhigt die Entscheidung der EU-Kommission über die neuen Flagship-Projekte zur Notiz nehmen. Im Januar 20013 wählte sie das "Human Brain Project" als eines von zwei europäischen "Bannenträgerprojekten". In den nächsten zehn Jahren werden demzufolge substantielle Mittel in das Projekt einfließen.

Dennoch: Wir werden 2023 sicherlich kein fertiges Silizium-Gehirn haben, und die Singularität wird auf sich warten lassen. Aber je höher der Himmel, desto kostspieliger ist es, ihn zu stürmen. Die europäischen Bäckereien werden Hochkonjunktur haben, denn Forscher sind vor allem hungrig nach Erkenntnissen, aber eben auch nach Brot. Denn, wie Anatole France sagte: "Ignoranz und Irrtum sind für das Leben notwendig wie auch Brot und Wasser."

Raúl Rojas lehrt Informatik und Künstliche Intelligenz an der Freien Universität Berlin.

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