- Das menschliche Gehirn arbeitet bei 8–35 Hertz mit 15 Watt
- Es besitzt etwa 90 Milliarden Neuronen, aber zu einem bestimmten Zeitpunkt sind nur rund 1 Milliarde aktiv
- Der Energieverbrauch des Gehirns ist mit dem einer sehr hellen LED-Lampe vergleichbar oder liegt bei etwa einem Fünftel einer Standard-Glühlampe und unterscheidet sich damit stark von einem Rechenzentrum
- An der Lösung einer ARC-Aufgabe mittlerer Schwierigkeit sind pro einige Sekunden Milliarden von Neuronen beteiligt
- Für Kosten von nur einem Bruchteil einer Kalorie treten Hunderte Milliarden Ereignisse auf
- Ein großer Teil davon betrifft die Umwandlung visueller Signale in symbolische Repräsentationen, und der symbolische Durchsatz ist minimal
→ Keine Maschine kann das, aber du kannst es
- Der bisher effizienteste entwickelte ARC-Solver, der „Program synthesis approach“, muss Millionen verschiedener Programme durchsuchen, um Kandidatenlösungen zu finden
- Das Gehirn tut das nicht. Es hat nicht die Ressourcen, so viele Möglichkeiten zu berücksichtigen und zu simulieren
- Erwähnenswert ist auch, dass der Großteil der Gehirnaktivität unbewusst ist und mit der Schnittstelle zur Welt zusammenhängt, also mit Wahrnehmung und motorischer Steuerung
- Bewusstes Schlussfolgern (
conscious reasoning) ist nur die Spitze des Eisbergs, aber dennoch enorm leistungsfähig
4 Kommentare
Dann sollte ich mein Gehirn jetzt wohl einfach durch eine LED-Glühbirne ersetzen!
Das erinnert mich an eine Forschung, die die Entscheidungsprozesse des Gehirns aus der Perspektive der Quantenwahrscheinlichkeit interpretiert statt aus der Sicht der klassischen Wahrscheinlichkeit (damit wird nicht behauptet, dass das Gehirn quantenmechanisch funktioniert, sondern eher, dass sich die Entscheidungsfindung des Gehirns mit der in der Quantenmechanik verwendeten Mathematik modellieren ließe, so in etwa die These).
Grundsätzlich basieren Berechnungen im Quantencomputing auf reversiblen Operationen, sodass sich die bei der Berechnung entstehende Wärme theoretisch auf ein vernachlässigbares Maß reduzieren lässt.
Dass das Gehirn trotz „nicht über die Ressourcen zu verfügen, um so viele Möglichkeiten in Betracht zu ziehen und zu simulieren“ Dinge leisten kann, „die keine Maschine kann, aber du schon“, könnte also daran liegen, dass im Gehirn keine klassischen Rechenprozesse im Sinne der klassischen Computertheorie ablaufen, sondern quantenartige Computing-Prozesse.
Ob das Gehirn tatsächlich auf eine wirklich quantenhafte Weise funktioniert, ist ein umstrittenes Thema, und ich weiß auch nicht viel über Neurowissenschaften oder Machine Learning … Aber das Gehirn regt wirklich die Fantasie auf vielerlei Weise an.
Der Autor François Chollet ist Deep-Learning-Forscher bei Google und der Erfinder von Keras.