Eines der größten Probleme, vor dem die Forscher bei der Simulation des menschlichen Gehirns im Computer stehen, besteht darin, dass es diesen Computer überhaupt noch nicht gibt. Ja, es existiert noch nicht einmal ein Prototyp. Gegenwärtige Supercomputer bloß zu erweitern, geht nicht, denn dann würden sie zu viel Strom verbrauchen. Das menschliche Gehirn braucht so viel Energie wie eine Glühbirne. Die Leistungsaufnahme von Supercomputern liegt um den Faktor eine Million darüber.
"Wenn man jetzt eben, wie wir es vorhaben, das komplette Gehirn simuliert, dann müsste man neben diesen Rechner ein Atomkraftwerk stellen. Und das würde auf das eine oder andere Akzeptanzproblem stoßen",
witzelt Dr. Florian Röhrbein vom Institut für Robotertechnik der TU München. Die Handware, die sich am besten fürs Simulieren des Gehirns eignet, ist natürlich: das Gehirn. Und so wollen es die Forscher denn auch halten, erläutert Röhrbeins Chef, Professor Alois Knoll:
"Eine Vorstellung ist, dass wir in die Lage kommen, durch Verständnis der neuronalen Schaltkreise im Gehirn, Hardware zu bauen, die ähnlich funktioniert."
Und so entstünde dann eine iterative Entwicklung: Mehr Verständnis des Gehirns ermöglicht bessere Simulationshardware, bessere Simulationshardware mehr Verständnis. Was man schon lange vom Gehirn verstanden hat: Wir denken anders, als ein Computer rechnet – analog, meist nicht sehr exakt. Und es gibt keine Software-Programme. Im Gehirn ist alles in Hardware implementiert. Von der herkömmlichen IT wiederum weiß man, dass sowas sehr effizient ist:
"Wenn wir lernen, was ja auf engen Computern der Software entsprechen würde, dann ändert sich dabei immer auch die Hardware mit. Und anders herum, wenn sich die Hardware geändert hat, nämlich, wie es im Gehirn der Fall ist, sozusagen die Verbindungsstücke zwischen zwei Neuronen geändert haben, dann hat man damit auch das Programm geändert. Dadurch wird das Ergebnis der Berechnungen, die eben auf dieser Hardware laufen, verändert."
Und deshalb wird man auch in fast allen Disziplinen besser, wenn man schön fleißig übt. Beim Computer ist das gerade umgekehrt, da verringern etwa fragmentierte Festplatten und Datenmüll die Leistung. Und einen weiteren gravierenden Unterschied gibt es: Ein Computer ist mit CPU und Speicher ziemlich komplett. Er muss nicht unbedingt viel mit seiner physischen Umgebung interagieren. Beim Gehirn ist das anderes. Es ist ohne Körper und dessen Umwelt überhaupt nicht denkbar.
"Wir haben schließlich unser Gehirn auch nicht dafür, dass wir denken können, sondern wir haben unser Gehirn dazu, dass wir zielgerichtetes Verhalten generieren. Und dazu ist es unabdingbar, dass wir nicht nur eine Gehirnsimulation haben, die irgendwo auf einem sehr großen Rechner läuft, sondern dass wir sie zusammenstecken mit Sensorik mit Aktorik. Das kann komplett auch simuliert werden. Und in der Tat wird es am Anfang des Projekts auch komplett um Robotersimulatoren gehen. Aber dafür müssen wir eben die Sensorik mitsimulieren. Wir müssen die Aktorik mitsimulieren. Und die Umgebung genauso."
Und hier kommt denn auch der Lehrstuhl für Robotics und embedded Systems von Professor Knoll ins Spiel. Zusammen mit zwei spanischen Instituten für Robotertechnik soll er quasi eine Laufzeitumgebung für die Gehirnsimulation entwickeln.
"Das heißt also, es wäre das Ziel, einen Körper, der möglicherweise ähnliche Eigenschaften hat wie der menschliche Körper, so zu steuern wie das unser Gehirn eben tut, nämlich durch eine Einheit von Wahrnehmung und Handlung."
Auf zehn Jahre ist das Human Brain Project angelegt. Neurowissenschaftler sind involviert, Roboterforscher und Wissenschaftler, die sich mit der ethischen Dimension des Projekt befassen. Eine wichtige Rolle hat das Heidelberger ASIC-Labor, das Institut für Applications-spezifische Schaltkreise, das auf neuromorphe Chips spezialisiert ist, also ICs, die wie Nervenzellen funktionieren. Und schließlich sind noch alle europäischen Rechenzentren dabei, die sich in der Top 500, der Liste der stärksten Supercomputer, unter den ersten zehn befinden. Diese Top 500 wird Human Brain Project sicherlich gehörig durcheinanderwirbeln.
"Wenn man jetzt eben, wie wir es vorhaben, das komplette Gehirn simuliert, dann müsste man neben diesen Rechner ein Atomkraftwerk stellen. Und das würde auf das eine oder andere Akzeptanzproblem stoßen",
witzelt Dr. Florian Röhrbein vom Institut für Robotertechnik der TU München. Die Handware, die sich am besten fürs Simulieren des Gehirns eignet, ist natürlich: das Gehirn. Und so wollen es die Forscher denn auch halten, erläutert Röhrbeins Chef, Professor Alois Knoll:
"Eine Vorstellung ist, dass wir in die Lage kommen, durch Verständnis der neuronalen Schaltkreise im Gehirn, Hardware zu bauen, die ähnlich funktioniert."
Und so entstünde dann eine iterative Entwicklung: Mehr Verständnis des Gehirns ermöglicht bessere Simulationshardware, bessere Simulationshardware mehr Verständnis. Was man schon lange vom Gehirn verstanden hat: Wir denken anders, als ein Computer rechnet – analog, meist nicht sehr exakt. Und es gibt keine Software-Programme. Im Gehirn ist alles in Hardware implementiert. Von der herkömmlichen IT wiederum weiß man, dass sowas sehr effizient ist:
"Wenn wir lernen, was ja auf engen Computern der Software entsprechen würde, dann ändert sich dabei immer auch die Hardware mit. Und anders herum, wenn sich die Hardware geändert hat, nämlich, wie es im Gehirn der Fall ist, sozusagen die Verbindungsstücke zwischen zwei Neuronen geändert haben, dann hat man damit auch das Programm geändert. Dadurch wird das Ergebnis der Berechnungen, die eben auf dieser Hardware laufen, verändert."
Und deshalb wird man auch in fast allen Disziplinen besser, wenn man schön fleißig übt. Beim Computer ist das gerade umgekehrt, da verringern etwa fragmentierte Festplatten und Datenmüll die Leistung. Und einen weiteren gravierenden Unterschied gibt es: Ein Computer ist mit CPU und Speicher ziemlich komplett. Er muss nicht unbedingt viel mit seiner physischen Umgebung interagieren. Beim Gehirn ist das anderes. Es ist ohne Körper und dessen Umwelt überhaupt nicht denkbar.
"Wir haben schließlich unser Gehirn auch nicht dafür, dass wir denken können, sondern wir haben unser Gehirn dazu, dass wir zielgerichtetes Verhalten generieren. Und dazu ist es unabdingbar, dass wir nicht nur eine Gehirnsimulation haben, die irgendwo auf einem sehr großen Rechner läuft, sondern dass wir sie zusammenstecken mit Sensorik mit Aktorik. Das kann komplett auch simuliert werden. Und in der Tat wird es am Anfang des Projekts auch komplett um Robotersimulatoren gehen. Aber dafür müssen wir eben die Sensorik mitsimulieren. Wir müssen die Aktorik mitsimulieren. Und die Umgebung genauso."
Und hier kommt denn auch der Lehrstuhl für Robotics und embedded Systems von Professor Knoll ins Spiel. Zusammen mit zwei spanischen Instituten für Robotertechnik soll er quasi eine Laufzeitumgebung für die Gehirnsimulation entwickeln.
"Das heißt also, es wäre das Ziel, einen Körper, der möglicherweise ähnliche Eigenschaften hat wie der menschliche Körper, so zu steuern wie das unser Gehirn eben tut, nämlich durch eine Einheit von Wahrnehmung und Handlung."
Auf zehn Jahre ist das Human Brain Project angelegt. Neurowissenschaftler sind involviert, Roboterforscher und Wissenschaftler, die sich mit der ethischen Dimension des Projekt befassen. Eine wichtige Rolle hat das Heidelberger ASIC-Labor, das Institut für Applications-spezifische Schaltkreise, das auf neuromorphe Chips spezialisiert ist, also ICs, die wie Nervenzellen funktionieren. Und schließlich sind noch alle europäischen Rechenzentren dabei, die sich in der Top 500, der Liste der stärksten Supercomputer, unter den ersten zehn befinden. Diese Top 500 wird Human Brain Project sicherlich gehörig durcheinanderwirbeln.