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Gehirn-Emulation: Unter Gehirn-Emulation oder Gehiern-Simulation versteht man in der Informatik die Nachbildung von Gehirnfunktionen und -prozessen in digitaler Form mit dem Ziel, menschliche kognitive Fähigkeiten zu simulieren. Siehe auch Künstliche Intelligenz, Starke Künstliche Intelligenz, Human Level AI, Gehirn, Gehirnzustände.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Nick Bostrom über Gehirnsimulation – Lexikon der Argumente

I 36
Gehirn-Simulation/Bostrom: Der gesamte Gehirn-Emulationspfad erfordert nicht, dass wir herausfinden, wie die menschliche Kognition funktioniert oder wie man eine künstliche Intelligenz programmiert. Es erfordert nur, dass wir die unteren Funktionseigenschaften der grundlegenden Rechenelemente des Gehirns verstehen. Für eine erfolgreiche Emulation des gesamten Gehirns ist kein grundlegender konzeptueller oder theoretischer Durchbruch erforderlich. Für die Emulation des gesamten Gehirns sind jedoch einige recht fortschrittliche Technologien erforderlich. Es gibt drei wesentliche Voraussetzungen:
(1) Scannen: Hochdurchsatz-Mikroskopie mit ausreichender Auflösung und Nachweis relevanter Eigenschaften;
(2) Übersetzung: automatisierte Bildanalyse, um die rohen Scanningdaten in ein interpretiertes dreidimensionales Modell relevanter neuroinformatischer Elemente zu verwandeln; und
(3) Simulation: Hardware, die leistungsfähig genug ist, um die resultierende Berechnungsstruktur zu implementieren.
I 39
Im Allgemeinen stützt sich die Emulation des gesamten Gehirns weniger auf theoretische Einsichten und mehr auf technologische Fähigkeiten als die künstliche Intelligenz. Wie viel Technologie für die Emulation des gesamten Gehirns erforderlich ist, hängt von der Abstraktionsebene ab, auf der das Gehirn emuliert wird.
I 40
Ziele: Ziel ist es nicht, eine Gehirnsimulation zu erstellen, die so detailliert und genau ist, dass man damit genau vorhersagen könnte, was im ursprünglichen Gehirn geschehen wäre, wenn es einer bestimmten Abfolge von Stimuli ausgesetzt gewesen wäre. Stattdessen geht es darum, genügend von den rechnerisch funktionellen Eigenschaften des Gehirns zu erfassen, damit die resultierende Emulation intellektuelle Arbeit leisten kann. Zu diesem Zweck ist ein Großteil der komplizierten biologischen Details eines echten Gehirns irrelevant.
I 43
Der Emulationspfad wird in naher Zukunft (z.B. innerhalb der nächsten fünfzehn Jahre [von 2014 ausgehend]) nicht erfolgreich sein, weil wir wissen, dass mehrere anspruchsvolle Vorläufertechnologien noch nicht entwickelt worden sind.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Bostrom I
Nick Bostrom
Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies Oxford: Oxford University Press 2017

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