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Universität Harvard beginnt Mammut-Forschungsprojekt zu künstlicher Intelligenz

Ein multidisziplinäres Team von Wissenschaftlern der Universität Harvard in den Vereinigten Staaten hat mehr als 28 Millionen Dollar an Fördergeldern erhalten, um neue Algorithmen zu entwickeln, die künstliche Intelligenz näher an die menschliche Intelligenz heranzubringen, also an das menschliche Gehirn.

Gehirnareale

Foto: brain lobes, Allan Ajifo, Flickr, CC BY-SA 2.0

Karte der neuronalen Verbindungen soll neue Erkenntnisse liefern

Computersysteme sind in der Lage, gewaltige Datenmengen zu verarbeiten, die jedes biologische Hirn alt aussehen lassen. Allerdings hinken Computer gewaltig hinterher, wenn es um Lernprozesse und das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen geht. Ein einfaches Beispiel: Für einen Menschen reicht es, ein oder zwei Hunde zu sehen, um künftig alle Hunde als solche zu erkennen. Bis ein Computer diese Fähigkeit erlernt hat, muss er Tausende Bilder von Hunden analysieren. Dies geht nicht ohne die Verwendung von komplizierten Algorithmen.

Diese Lücke möchte ein Team von Harvards John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), Center for Brain Science (CBS), und dem Department of Molecular and Cellular Biology wenn nicht schließen, dann doch zumindest signifikant verkleinern. Dazu haben die Wissenschaftler ein Projekt ins Leben gerufen, um die neuronalen Verbindungen des menschlichen Gehirns zu kartographieren. Der Großteil der finanziellen Mittel kommt dabei aus dem Topf der Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA). Das Team hofft, über das Kartographieren dieser Verbindungen mehr Erkenntnisse darüber zu erlangen, was genau es dem menschlichen Gehirn ermöglicht, bei neuer Stimulation derart schnell Muster und Verbindungen zu erkennen.

Ein umfangreiches Projekt

Auf Basis der aus dem Kartographieren der neuronalen Verbindungen gewonnen Erkenntnisse wollen die Forscher dann neue Systeme für künstliche Intelligenz entwickeln und so neurologische Erkenntnisse noch mehr als bisher in die Algorithmen einfließen lassen.

Die Untersuchungen sollen im Labor von David Cox vom SEAS beginnen. Sein Team wird Laser-Mikroskope verwenden, um die sichtbaren Neuronen im Gehirn von Ratten zu beobachten und deren Aktivität zu protokollieren, während die Ratten lernen, Bilder auf einem Bildschirm zu erkennen. Die Forscher hoffen, dadurch wichtige Informationen darüber zu erhalten, wie die Neuronen während eines Lernprozesses miteinander kommunizieren.

Als nächstes wird das Gehirngewebe der Ratten zum CBS gesendet, wo ein Elektronenmikroskop zum Einsatz kommen wird, um die neuronalen Verbindungen detailliert zu visualisieren. Das Team möchte versuchen, herauszufinden, welche Aspekte in der Struktur und Funktion dieser neuronalen Kreisläufe es sind, die schnelle Lernprozesse ermöglichen. Aus diesen Informationen sollen dann verwendet werden, um neue Computersysteme zu entwickeln, die auf die gleiche Art und Weise arbeiten.

Das menschliche Gehirn ist komplex

Das Projekt, das die Wissenschaftler sich vorgenommen haben, ist extrem aufwändig und wird sich über einen längeren Zeitraum erstrecken, da die Mechanik hinter den Prozessen im Gehirn alles andere als einfach und unkompliziert sind. Beispielsweise zeigte kürzlich eine Studie, dass die Synapsen zwischen den Neuronen des Gehirns ihre Größe anpassen, um die Stärke der übertrageneren Signale zu regulieren. Andere Studien haben gezeigt, wie verschiedene Hirnareale miteinander kommunizieren, um Muster und Verbindungen zu erkennen. So hilft beispielsweise ein Effekt namens Top-Down-Prozess, bei denen Informationen an andere Neurone weitergegeben werden, um Lücken zu füllen, dem Gehirn dabei, Objekte zu erkennen, die nur in Teilen sichtbar sind.

Im Lichte der enormen Komplexität des menschlichen Gehirns hat Cox das Projekt in einem Statement mit dem Human Genome Projekt verglichen. Die Aufgabe, die die Forscher sich gestellt haben, ist keinesfalls leicht, aber die potentiellen Ergebnisse könnten vom unschätzbaren Wert sein und dazu beitragen, die Besonderheit des menschlichen Gehirns zu erschließen. Am Ende des Prozesses könnten Computersysteme stehen, die es mit den kognitiven Leistungen unseres Gehirns aufnehmen können.

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