Blitz-Brain-KI-Computer-Matrix: Gehirne und Computer
BLOG: Tensornetz
Das Gehirn und der Computer – Mensch und Maschine
Eingangszitate: Dein Cortex ist nicht ein neuronales Netzwerk. Dein Cortex ist ein neurales Netzwerk aus neuralen Netzwerken, Mark Humphries
Das Netzwerk ist der Computer. Wenn das Netzwerk einmal so schnell wie der Prozessor werden sollte, wird der Computer von der Architektur her untergraben, ausgehöhlt und eben über das Netzwerk verteilt, Eric Schmidt
Wie Sie sicherlich wissen, existieren hunderte internationale Bücher über die Thematik neuronaler Nervennetze wie beispielsweise Gehirne. Noch mehr Literatur existiert weltweit über künstlich neuronale Netze mit sogenannter künstlicher Intelligenz (KI). Was mir bisher bei der Durchsicht und den renommierten Persönlichkeiten wie Ross Ashby, Richard Feynman, Roger Penrose, Alan Turing oder John von Neumann fehlte, war eine Übersicht der Gemeinsamkeiten und Gegenüberstellungen der beiden physischen Objekte das Gehirn und der Computer. Sowohl als Netzwerkprozesssysteme, deren biologischen und künstlichen Informationsverarbeitungen als auch deren Auswirkungen auf die sozio-ökonomischen Netzwerke und der Gesellschaft selbst.
Gemeinsamkeiten und Gegensätze von Gehirnen und Computern
Blitz-Brain-Ki-Computer-Matrix©, klein
| Gehirne | Computer |
| Psycho-physische Wetware | Physische Hard- und Software |
| Evolution menschliche Gehirne: Millionen von Jahren | Evolution Computer: seit 1941 (Zuses Z3) rund 80 Jahre |
| Gehirn-Gesamtgewicht: ca. 1,2 Kilogramm bis zwei Kilogramm | PC-Tablet/Laptop=0,5 Kilogramm bis zwei Kilogramm; Highend Desktop PC bis ca. 20 Kilogramm |
| Energieverbrauch ca. 30 Watt | Energieverbrauch: ca. 40 Watt bis 1.000 Watt; Highend Play-/Workstations, HPC Supercomputing bis zu 15.000 Kilowatt |
| Gehirneinteilung in Areale; nicht rechts- links, sondern vorne und hinten; z.B. Präfrontaler Cortex, Frontal-/ Parietallappen | Einteilung in technische Systeme: offen, halboffen, geschlossen; Subsysteme, Baugruppen, Komponenten , Verbindungen |
| Komplexes Design: komplexe Anwendungen | Kompliziertes Design: einfache und komplizierte Anwendungen |
| Arbeitet parallel-distributiv; geeignet für parallel- ablaufende allgemein komplexe Aufgabenstellungen | Arbeitet seriell und immer stärker auch parallel; geeignet für einfache und hochkomplizierte Verarbeitungen |
| Zusammenspiel komplexer Systeme wie Formatio Reticularis, Cortex, Hippocampus, limbisches System; Neuronen, Dendriten, Axon, Synapsen… | Zusammenspiel Hard-Software, CPU-, GPU- und TPU-Computing, Hard-, Softwarebeschleuniger aktive Elemente wie Dioden Transistoren… |
| Intransparentes Gehirnsystem: Zusammenhänge der Systeme und Gesamtsystem nicht gänzlich verstanden; intra- und interdisziplinäre Forschung angeraten | Transparente Computer und intransparente künstliche Intelligenz: Computer meist verstanden, KI-Computer wenig transparent, dringendes Verständnis für nützlich- unterstützende Anwendungen nötig |
| Echtes neuronales Nervennetz; 100 Milliarden Neuronen, äquivalent viele Gliazellen, die mit 10 000 Synapsen verbunden sind; gigantisch-neuronales Netzwerk! | Künstlich-neuronales Netz (KNN) beim Supercomputing z.B. tausende von CPUs/GPUs, z.B. ‘Fugaku‘ (Asien), ‘Summit‘ (USA) und ‘Sierra‘ (Europa) ); hochauflösende Netze: z.B. ResNet und ResneXt mit mittl. über 100 Layern |
| Überragend hohe Leistungsfähigkeit mit unterschiedliche Zellen- und Neuronen-Arten | Sehr hohe, spezifische Leistungsfähigkeit unter-schiedlicher Rechenchips und dazugehöriger Elektronik, z.B. GPU-Computing, z.B. Tesla-Grafikkarten |
| Echte Emotion, Gefühl, Intuition, Instinkt und intra- und interpersonale Intelligenz | Keine echte Emotion, kein Gefühl, Emulation, durch Training nachahmend, teilw. selbst-lernend |
| Menschliches Gehirn mit Denken ist Übertrager; wichtige treibende Kraft dahinter: ‘Wertekern’, Ziele, Interessen | Noch kein eigenes Denken möglich, noch keine eigenen, autonomen Ziele, Interessen und Absichten derzeit möglich |
| Selbsterfahrung, Selbstreflektion führen zu Bewusstsein; echte schlussfolgernde Logik | Kein echtes Bewusstsein durch Reflexion; mathematische und numerische Logik |
| Gehirnverarbeitungskapazität: Billionen von Bits pro Sekunde, alleine neuronal: 10 hoch 14, im Gesamtorganismus 10 hoch 3000 (mit allen Superstrukturen, wie Gehirn, ZNS, Generierungssystem, ENS..) | Normale Rechenoperationen von CPUs bei circa 10 hoch 11, Highend GPU-Computing 10 hoch 12 bis 10 hoch 13, Supercomputing höher |
| Biologisch-chemisch-neuronale Algorithmik; analoge und digitale Verarbeitungskapazität | Technisch-maschinelle Algorithmik; meist digitale Informationsverarbeitung |
| Bilderkennung / -klassifikation: exzellent; durch Evolution, Lernen, Erziehung, Bildung | Bildererkennung / -klassifikation: sehr gut, aber auch sehr viel Training nötig, z.B. Autos, Hunde, Katzen… |
| Gesichtserkennung: sehr gut bis exzellent; Fokus auf Formgestalt und Farben, z.B. im inferior temp. Cortex; visuelle Systeme über Parvo Blob- und Parvo Interblob-Bahn; Alleinstellungsmerkmal: alleine mit Menschen möglich | Gesichtserkennung heute sehr gut möglich; über Convolution Neural Networks (CNN) mit nicht-linearer Aktivierung; hängt jedoch stark an Bildqualität (Ausleuchtung, Bildrauschen) ; Achtung Abweichungsdelta beachten; deshalb eher als menschliche Ergänzung geeignet |
| Organismus-Informationsaustausch im Schlaf möglich, z.B. Alphaphase | Kein Informationsaustausch ausgeschaltet möglich |
| Aktive, reaktive und interaktive Kommunikation in Echtzeit und unterschiedlichen Kanälen möglich | Regelbasierte / -konforme Kommunikation durch Befehle, Vorprogrammierung, Lernen und Training |
| Langzeitgedächtnis: nicht getreue Ereignisrekonstruktion zwischen Hippocampus, Temporallappensystem, Cerebellum, Amygdala möglich | Gedächtnisspeicher: Digital exakte Kopie, deshalb originalgetreue Eins-zu-Eins-Reproduktion möglich |
| Speicher: sehr hoch, teilweise unendlich, hängt auch am Individuum, zellulär regenerierbar, erweiterbar (Lernen) und auch löschbar (Zelltod) | Speicher: löschbar und modular nahezu unendlich erweiterbar, ohne hohe Kosten |
| Input Daten: sensorische Nervennetze; Akustik-, Optik-, Geruchs-, Geschmacks und Gefühlssinn; z.B. Haut- sensorik, Organismus selbst-organisierend, selbst-strukturierend, selbst-heilend, musterbildende organische Matrix, Aufrechterhaltung Strukturintegrität) | Input Daten: künstliche Medien wie z.B. Tastatur, Tonaufnahme (Mikrofon); Bildaufnahme (Kamerasystem); Sensorik limitiert, verteilt, von außen fremdgesteuert, noch nicht selbst-organisierend |
| Verbindung der Systeme/Gehirnareale: Bio-chemische graue und weiße Substanz, Myelin | Noch keine flüssige Substanz; elektronisch-physikalische Verbindung und Verschaltung der Systeme, Kabel |
| Individuelle Kognitionsleistung hängt am Rahmen neuronaler interner und externer Quantität, Qualität, Vernetzungsprozesse /-strukturen; Wachstum und Entwicklung; ‘Biochemischer-Neuro-Matrix-Organismus’ | Individuelle Verarbeitungsleistung hängt am Rahmen der internen und externen Gesamtverarbeitungsleistung von Prozessoren, Peripherie und deren Netzwerksystemen; ‘Physikalische-Informatik-Matrix-Maschine’ |
| CNS / ZNS Zentralnervensystem; | CPU, Central Processing Unit, Zentraleinheit |
| Superstrukturen, wie Gehirn, Nervensystem, Generierungssystem, ENS laufen parallel-distributiv synchron | GPU, Graphics Processor Unit, Grafikeinheit früher eher additiv, mittlerweile aufgeteilte Spezialbereiche z.B. 3D, Rendering, Räume Oberflächen AR/VR+TPU-Computing |
| Prozessoren: sehr viele; Abruf Informationsmatrix: viele Areale gleichzeitig, z.B. Optisches System bei Affengehirnen | Prozessoren: immer mehr, viele mit immer mehr Kernen; Abruf Informationsmatrix: eher spezielle Bereiche, Expansion |
| Gehirn-Architektur: Gehirn baut sich kontinuierlich in Arealen um und verändert seine neuronale, synaptische Plastizität, insbesondere dann wenn Menschen Neues und Schwieriges lernen, Gehirn sollte dazu gefordert werden | Computerarchitektur: Computer KI veränderbar; durch Training langsam und mühsam möglich, z.B. Bildererkennung (G-Netze benötigten rund 1 Jahr, mit Millionen von Bildern) |
| Höchste Kognitionsleistung und Intelligenz in allen Bereichen. In sieben von acht Intelligenzarten (H. Gardner Harvard) besser als der Computer; siehe dazu ‘Blitz Tabelle Intelligenzarten’; Abruf von passenden Informationen in Millisekunden, ohne Berechnung möglich; menschliche Meisterleistung! | Höchste mathematische Leistung einzelner Disziplinen numerischer Logik und Berechnungen in Nanosekunden möglich! z.B beim Spielen ‘Dame’, ‘Schach’, ‘Alpha Go’, ‘Alpha Go Zero’, Verkehrssimulationen; immer stärker in mehr Bereichen, z.B. Prod. , wenn man ein ‘Matrixdenken’ einnimmt |
| Alle Lernarten möglich; eigene angeborene und umweltbedingte Gegebenheiten benutzen, eigenen Lerntyp verstehen, von anderen Menschen lernen, auch selbst Informationen holen und lernen, wiederholen, einprägen, trainieren, wiederholen, koordinieren, abrufen…, ebenfalls menschliche Meisterleistung über Millionen von Jahren der Evolution | Nachahmung, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, z.B. Monte-Carlo Methodik, Ensemble Learning, Spielzüge, Bilderlernen via Rückkopplungen, Baumstrukturen und Baumsuche |
| Gesichtserkennung äquivalent zum ZNS mit echter kybernetisch-netzwerkhafter Okulo-Motorik, z.B. Zusammenspiel Hirnrinden Areale: V1 bis V5 | Gesichtserkennung z.B. Viola-Jones-Methodik: Lernkaskade : netzwerkhafter, emulierter Metaalgorithmus, adaptive Boosting (Ada Boost) |
| Freiheit / Autonomie: möglich | Freiheit /Autonomie: derzeit nicht möglich |
| Echte Fortpflanzung möglich | Selbstfortpflanzung nicht autonom möglich |
| Sinnkapazität: möglich; Spirit , Geist im Gehirn vorhanden | Sinnkapazität: nicht vorhanden, Geist in Maschine nicht vorhanden |
| Verbindungsnetzwerk zwischen innen-und Außenwelt, Körper , Geist, Seele: Menschen Material, Maschinen; Schlüsselzugang zu allen biomolekular, neuronal, sozio-ökonomisch technischen Meta-Ebenen | Vermittler und Verbindungsnetzwerk zwischen Menschen, Materialien und Maschinen; Computer, Programmen, Protokollen, Plattformen und der Peripherie sozialer Netzwerke auf vielen Ebenen |
| Matrix und Morpho-Genesis im dissipativen stetigen Netzwerkaufbau eines Organismus, erneut Aufbau und Aufrechterhaltung einer strukturintegrierenden Hülle | Maschine arbeitet kontinuierlich an Erhaltung und Zuverlässigkeit, immer stärker auch am maschinellen Lernen (Deep Learning künstlicher neuron. Netze (KNN) |
| Trend: Erforschung, Entfaltung & Exekution des Gehirns/-funktionen auf Anwendungen | Neuromorphes Computing; Hard, Middle-Softwareverschmelzung, z.B. Memristor, SNN |
| Hochkomplexe neurobiochemische Matrix | Hochkomplizierte maschinelle Matrix |
| Sozio-ökonomische Entwicklung: Risiko und Folgenabschätzung: nahezu unbegrenzte Leistung aller Bereiche; möglich bei entsprechend kluger Vorgehensweise einer klaren Strategie, Prozessstruktur und ‘Netzwerksystematik’ | Risiko und Folgenabschätzung: Banken, Versicherungen, Industrie, Verwaltung; Kredit-, Finanz-, Betrugsab-schätzung, Gesichtserkennung, Krankheitsdiagnosen z.B. Tumorerkennung; Personaleinstellungen, z.B. templates und selbst-lernende Chatbots z.B. ‘Robot Vera‘ |
| Arbeitsplätze, die durch KI-Anwendungen nicht ersetzt werden: intellektuell anspruchsvolle, beratende Tätigkeiten, wie Ärzte, Anwälte, Architekten, Ingenieure, Techniker, Informationsprozessarchitekten, Geschäftsführer, Manager, Chemiker, Medizintechniker, Pfarrer, Pädagogen, komplexe handwerkliche Tätigkeiten, Psychologen, Maler, Musiker, Dichter, Kreative, Kulturschaffende uvm. | Ki-Arbeitsplätze: einfachste Produktions-, Lager-, Buchhaltung-, Kassiertätigkeiten; Empfehlungs-, Vertriebsmarketing, Schrifterkennung / -übersetzung; Spracherkennung /-übersetzung, Intelligente Pharmazie, Verkehrsüberwachung, Prädiktive Wartung, Zugangs-kontrollen, Prothesen, Maschinen- und Automations-sensorik, Präzisionsfarming, Venture Capital, Surgical Robotics (z.B. DaVinci); autonome KI, z.B. Autos, Busse, Drohnen, Flugzeuge, Gabelstapler, LKW, Taxen, automatisierte Züge… |
| Zukunft: Gehirnerforschung von einzelnen Teilen und Regionen, Erforschung neuronaler Baugruppen, Erforschung von Arealen und deren Zusammenhänge, Kartierung, Erforschung und ‘kognitive Kodes’ vom ‘Gesamtsystem ‘Gehirn’ | Computerforschung und Internetze künstlicher Intelligenz, ‘Wahrnehmungstechnologie’, KI-Geschäftstätigkeiten, autonome KI, ‘KI-Städte’, neue nützlich-unterstützende Ki-Anwendungen, neue KI-Berufe |
Hallo Herr Blitz,
das ist eine interessante Gegenüberstellung, diese „Blitz-Tabelle“.
Mögliche und auch unmögliche Analogien oder Ähnlichkeiten zwischen dem lebendigen Gehirn und dem nicht lebendigen Computer werden häufig genutzt und diskutiert, auch in anderen Blogs hier in den Scilogs. Häufig punktuell zu spezifischen Fragen, manchmal auch grundsätzlich zwecks Illustration allgemeiner Fragen.
Da ist so eine umfassende Gegenüberstellung mit Gemeinsamem, Ähnlichem und Gegensätzlichem hilfreich.
Mit freundlichen Grüßen
Harald Andresen.
Hallo Herr Andresen, ja Dankeschön. Die Blitz Übersicht soll auch das Lernen in diesem Bereich erleichtern. Viele Grüße DB
Thank you for posting that it could be just the thing to give inspiration to someone who needs it! Keep up the great work!
thank you very much, I will make an effort for this kind of Brain Computing topics…