Das menschliche Gehirn zwischen Computer und lernenden Algorithmen

Wir sind es schon seit vielen Jahrzehnten gewohnt, dass Maschinen und Computer unsere Arbeit erleichtern. Wir sehen es auch als “normal” an, dass digitale Computersysteme dazu geführt haben, dass es neue Arbeitsmöglichkeiten (Jobs, bzw. Jobprofile) gibt. In der Zwischenzeit kommt allerdings hinzu, dass es eine weitere Qualität in diesem Zusammenspiel gibt: Lernende Algorithmen. Die folgende Tabelle stellt die verschiedenen Kategorien mit ihren markanten Eigenschaften gegenüber.


Neuromorphes ComputingMenschliches GehirnDigitale Computer
AlgorithmenLernende AlgorithmenUnbekanntProgramme/ Logiken
ArchitekturNeuronale Netze (von der Biologie inspiriert)Biologische neuronale NetzeVon-Neumann-Architektur
MittelKünstliche Neuronen und SynapsenBiologische Neuronen und SynapsenCPU (zentrale Prozessoreinheiten) Speichereinheiten
Fraunhofer Magazin 4/2020, S. 22

Dabei wird klar, dass die Algorithmen des menschlichen Gehirns immer noch unbekannt sind, und dass neuromorphes Computing durchaus von der Biologie inspiriert wurde. In Zukunft wird es darauf ankommen, die verschiedenen Kategorien je Anwendungsbezug (Kontext, Domäne) flexibel zu nutzen. Diese situationsspezifische Konfiguration, und die damit verbundene Lerngeschwindigkeit auf allen Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk) werden sicherlich wesentliche Erfolgsfaktoren in der zukünftigen Arbeitswelt sein.

Drei Probleme, die ein Computersystem nicht lösen kann

In meinem Paper zu Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal habe ich in meiner Special Keynote aufgezeigt, dass Cognitive Computing bei komplexen Problemen an seine Grenzen stößt und der Mensch in so einem Kontext Vorteile hat. Darüber hinaus gibt es auch aus der Sicht der Forschung zu Algorithmen Grenzen für Computersysteme. Das Video vom 19.01.2016 zeigt auf, bei welchen Problemen das der Fall ist: The Halting Problem (Das Halteproblem), Kolmogorov Complexity (Kolmogorov-Komplexität), Wang Tiles (Wang Parkettierung).Solche Zusammenhänge zeige ich auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) auf. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

Werkzeuge für das Web 3.0

theseus.jpgUnter dieser Überschrift Werkzeuge für das Web 3.0 weist das aktuelle Fraunhofer Magazin 4.2007 auf das Projekt THESEUS hin, über das ich schon am 24.08.2007 einen kurzen Beitrag geschrieben habe. Ein wichtiger Schwerpunkt des Projekts ist die automatische Erzeugung von Metadaten für Multimediadaten: “Forscher des HHI entwickeln Bilderkennungssysteme, die aus Farben oder Strukturen im Bild – Texturen – auf den Inhalt schließen können. Damit kann ein Computer etwa Sonne, blaues Meer oder geometrische Formen wie den Strandkorb vollautomatisch erkennen und den Bildinhalt in Metadaten speichern.” Da ergeben sich wirklich viele sinnvolle Anwendungen. Auf der Projektwebsite THESEUS gibt es weitere Hinweise unter anderem zu Basistechnologien und Anwendungsszenarien.