Die Disziplin der künstlichen Intelligenz hat es sich zur Aufgabe gemacht, Maschinen zu entwickeln, die intelligentes Verhalten zeigen. Doch was tun, wenn die Konstruktion intelligenter Maschinen von Grund auf fehlschlägt? Genau, man wirft einen Blick auf die am weitesten entwickelte Implementierung von Intelligenz, die man auf Erden finden kann: Das menschliche Gehirn.

Ein im Oktober 2004 erschienener Artikel der Zeitschrift “Gehirn und Geist” [1] stellt anschaulich dar, wie weit die Neurologie heute fortgeschritten ist. Ich will im Folgenden kurz den aktuellen Stand zusammenfassen.

Grundsätzlich lassen sich bei der neurobiologischen Untersuchung des Gehirns drei Ebenen unterscheiden:

Die oberste Ebene befasst sich damit, bestimmten Gebieten z.B. der Großhirnrinde bestimmte Aufgaben zuzuordnen. Die mittlere Ebene erklärt das Zusammenspiel von Verbänden aus hunderten oder tausenden Nervenzellen. Die unterste Ebene schließlich beschreibt die Vorgänge, die in einzelnen Zellen und auf molekularer Ebene ablaufen.

Auf der obersten und untersten Ebene wurden bereits umfangreiche Erkenntnisse gewonnen.

Die Einteilung des Gehirns in verschiedene Funktionsbereiche wurde durch die Kombination von Verfahren wie der klassischen Elektroencephalografie (EEG) und der neueren Magnetencepharolografie (MEG) ermöglicht.

Auch über die unterste Organisationsebenen hat man näheres herausgefunden: Die Arbeitsweise von Neurotransmittern (chemische Botenstoffe zur Kommunikation unter Neuronen) und Neurohormonen (Hormone, die durch Nervenimpulse ausgeschüttet werden) war Gegenstand zahlreicher Untersuchungen.

Computermodelle simulieren das Verhalten einzelner Neuronen und tragen so zum Verständnis der Arbeitsweise von Sinnesorganen und Nervensystemen bei. Durch Untersuchung der molekularen und zellulären Faktoren der “Lernplastizität” kann inzwischen beurteilt werden, welche Lernmethoden — etwa für die Schule — am effektivsten sind.

Doch was die mittlere Ebene angeht, stehen die Gehirnforscher bislang vor einem Rätsel. Über die Codes, mit denen einzelne Nervenzellen oder Verbände von Nervenzellen kommunizieren, ist noch kaum etwas bekannt. Wie kann das Gehirn die Welt abbilden, wie kann es zukünftige Handlungen planen?

Weit verbreitet ist die These, dass neuronale Netze hochdynamische, nichtlineare Systeme sind. Demnach haben die relativ einfachen Naturgesetze, nach denen sie funktionieren, komplexere, “emergente”, Eigenschaften zur Folge, wenn Milliarden von einzelnen Neuronen sich gegenseitig beeinflussen.

[1] Gehirn & Geist: Das Manifest
[2] AI Playground: Die Zukunft der Hirnforschung