Eine Gruppe von Wissenschaftlern aus Deutschland, Japan, Norwegen und Schweden hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem das menschliche Gehirn möglicherweise vollständig simuliert werden kann. Das Problem besteht nun darin, einen Computer zu finden, der leistungsfähig genug ist, um alle Daten und deren Komplexitätsebenen auszuführen.

Um mehr als 1% zu erreichen und das gesamte menschliche Gehirn zu simulieren, müsste der Speicher jedes Prozessors 100-mal größer sein als bei heutigen Supercomputern.

Der Artikel beschreibt das Projekt im Detail und erklärt, dass dieser Algorithmus über Knoten mit virtuellen Neuronen verbunden ist, mit dem Ziel, eine Milliarde Verbindungen zwischen einzelnen Neuronen und Synapsen zu emulieren. Die Nachahmung unseres Denkvermögens ist im Maßstab 1: 1 äußerst komplex und mit der gegenwärtigen Technologie unmöglich.

Um nur 10% zu erreichen, müssten die Fähigkeiten vieler Supercomputer erschöpft werden, da die Verbindung von Neuronen, die eine wesentliche Aktivität für die Gehirnfunktion darstellt, mehr Leistung erfordert als die derzeit verfügbare Hardware.

Supercomputer können sogar einen Bruchteil simulieren, aber wenn wir 10% der Gesamtleistung unseres Gehirns erreichen, sind bereits alle vorhandenen Maschinen erschöpft.

„Dies erfordert ein Informationsbit pro Prozessor für jedes Neuron im gesamten Netzwerk. Bei einem Netzwerk von einer Milliarde Neuronen wird ein Großteil des Speichers in jedem Knoten von diesem einzelnen Informationsbit pro Neuron verbraucht. Natürlich nimmt die Menge an Computerspeicher, die pro Prozessor für diese zusätzlichen Bits pro Neuron benötigt wird, mit der Netzwerkgröße zu. Um mehr als 1% zu erreichen und das gesamte menschliche Gehirn zu simulieren, müsste der für jeden Prozessor verfügbare Speicher 100-mal größer sein als der heutige Supercomputer “, erklärt ein Artikel von Kurzweil.

Jetzt kann es nicht, aber die Zukunft ist hell

Mit dem neuen Algorithmus können Wissenschaftler diese Simulationen derzeit nicht ausführen. Theoretisch verfügt er jedoch über eine "extreme Skalierbarkeit", mit der Exascale-Berechnungen durchgeführt werden können, die Milliarden und Abermilliarden von Berechnungen pro Sekunde ermöglichen. Das Projekt wurde aus einer Open-Source-Simulationssoftware namens NEST (Neural Simulation Tool) erstellt, die in der neurowissenschaftlichen Gemeinschaft weit verbreitet ist.

Durch die Skalierung des Algorithmus mit zukünftigen Exascale-Supercomputern erhoffen sich die Forscher eine 100% ige Simulation. Dies wäre ein Wendepunkt in einer Reihe von wissenschaftlichen Bereichen, wie zum Beispiel bei Fortschritten bei Studien zu Gehirnerkrankungen, von der Parkinson-Krankheit bis zur Multiplen Sklerose.

Und die Auswirkungen auf künstliche Intelligenz und neuronale Netze könnten eine völlig neue Perspektive auf das Tiefenlernen beinhalten. Die Entdeckung ist im Grunde eine Brücke zwischen dem, was wir gestern über unsere Gedanken wussten und dem, was wir morgen wissen werden.

Der Algorithmus kann jetzt unser Gehirn simulieren und es fehlt die Maschine, um es über TecMundo auszuführen