Künstliche Intelligenz und Hirnforschung : Neuronale Netze, Deep Learning und die Zukunft der Kognition

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden? Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von alphaGo über DALL-E 2 bis ChatGPT , die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt? Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden. Vorwort Inhaltsverzeichnis 1 Einführung ChatGPT besteht den Turing-Test Die nächste Kränkung Künstliche Intelligenz und Hirnforschung Zu blind, um den Elefanten zu sehen Gehirn-Computer-Analogie Computationalismus Funktionalismus Fazit Literatur Teil I Hirnforschung 10 Freier Wille Ist freier Wille nur ein frommer Wunsch? Das Libet-Experiment Fazit Literatur 9 Bewusstsein Ein uraltes Rätsel Monismus und Dualismus Wie ist es, eine Fledermaus zu sein? Bewusstsein als nützliche Illusion? Grenzen der Philosophie des Geistes Neuronale Korrelate des Bewusstseins Integrated Information Theory Ist das Gehirn ein Quantencomputer? Global Workspace Theory Ich fühle, also bin ich! – Damasios Modell des Bewusstseins Emotionen und Gefühle Hierarchien des Bewusstseins Erklärungskraft des Modells von Damasio Fazit Literatur 8 Sprache Wie kommt der Mensch zur Sprache? Noam Chomskys Universalgrammatik Kognitive Linguistik: Gebrauchsbasierte Ansätze Sprache im Gehirn Fazit Literatur 7 Gedächtnis Das Gedächtnis als Informationsverarbeitungssystem Sensorisches Gedächtnis Kurzzeitgedächtnis Arbeitsgedächtnis Langzeitgedächtnis Fazit Literatur 6 Methoden der Hirnforschung Bildgebende Verfahren: Dem Gehirn beim Denken zuschauen CT PET MRT EEG und MEG Ereigniskorrelierte Potentiale und Felder Intrakranielle EEG Fazit Literatur 5 Organisation des Cortex Einteilung des Cortex in Hemisphären und Lappen Kolumnen: Die radiale Organisation des Cortex Schichten: Die vertikale Organisation des Cortex Brodmann-Areale Karten im Kopf Der kanonische Schaltkreis des Cortex Hierarchie der Cortexareale Fazit Literatur 4 Organisation des Nervensystems Modularität des Nervensystems Rückenmark und Hirnstamm Der Thalamus Der Cortex Der Hippocampus Die Basalganglien Das Kleinhirn Fazit Literatur 3 Bausteine des Nervensystems Neurone und Synapsen Neuroplastizität Gliazellen Fazit Literatur 2 Das komplexeste System im Universum Das Gehirn in Zahlen Wie viele verschiedene Gehirne kann es geben? Wie viele verschiedene Geisteszustände sind möglich? Fazit Literatur Teil II Künstliche Intelligenz 17 Woran forschen KI-Entwickler heute? Lernen lernen Few-Shot Learning One-Shot Learning Zero-Shot Learning Transfer Learning Meta-Learning Hybrides Maschinelles Lernen Fazit Literatur 16 Sprachbegabte KI: ChatGPT und Co. Eine kurze Geschichte des Natural Language Processing Wortvektoren Transformer Die GPT-Reihe ChatGPT Sprachschnittstellen Fazit Literatur 15 Kreativität: Generative Künstliche Intelligenz Was ist Kreativität? Deep Dreaming: Wenn der Input trainiert wird, nicht das Netz Style Transfer Generative Adversarial Networks Diffusionsmodelle Fazit Literatur 14 Rekurrente neuronale Netze Rekurrenz in Gehirn Rekurrenz in künstlichen neuronalen Netzen LSTMs Elman-Netze Hochgradig rekurrente neuronale Netze Schwierigkeit beim Training von rekurrenten Netzen Fazit Literatur 13 Spielende Künstliche Intelligenz Videospiele Go und Schach AlphaGo schafft den Durchbruch Fazit Literatur 12 Wie lernt Künstliche Intelligenz? Künstliches Neuron Künstliche neuronale Netze Überwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen Selbstüberwachtes Lernen Neurone für Katzen und Jennifer Aniston Verstärkungslernen Fazit Literatur 11 Was ist Künstliche Intelligenz? Geschichte der KI Begriffsklärung Maschinelles Lernen und Mustererkennung Deep Learning Fazit Literatur Teil III Herausforderungen 19 Herausforderungen der Hirnforschung Drei große Herausforderungen Kann ein Biologe ein Radio reparieren? Die Geschichte von den Hirnforschern und dem Alien-Computer Könnten Hirnforscher einen Mikroprozessor verstehen? Fazit: Was bedeutet es, ein System zu verstehen? Literatur 18 Herausforderungen der KI Auf die Daten kommt es an Halluzinierende Chatbots Gefährliche Sticker und andere Angriffe Alchemie, Reproduzierbarkeit und schwarze Kisten Eine kritische Würdigung Fazit Literatur Teil IV Integration 24 Ausblick Bewusste Maschinen? Der Turing-Test Das Chinesische Zimmer Das Grounding-Problem Fazit: Wollen wir bewusste Maschinen überhaupt? KI-Apokalypse Wer trainiert hier eigentlich wen? Ausblick: Singularität, Uploads, Holodecks Literatur 23 Das Gehirn als Vorlage für KI Neuroscience-Inspired AI Rauschen im Netz Zufällige Verbindungen und Architekturen Fazit Literatur 22 Mit Hirnforschung die KI besser verstehen Neurowissenschaft 2.0 Läsionen Visualisierung Netzwerkvisualisierung Merkmalsvisualisierung Fazit Literatur 21 KI als Modell für das Gehirn Cognitive Computational Neuroscience Visuelle Verarbeitung Räumliche Navigation und Sprachverarbeitung Fazit Literatur 20 KI als Werkzeug in der Hirnforschung Big Data in der Hirnforschung Analyse und Visualisierung von Schlafstadien Erzählungen, Hörbücher und Gedankenlesen Inception Loops Fazit Literatur Glossar Stichwortverzeichnis