
"Kein Computer heute, kommt in die Nähe der robusten und vielseitigen Funktionalität des Gehirns", sagte Dharmendra Modha, Geschäftsführer von Cognitive Computing bei IBM Research. Mit dem Forschungsauftrag in der Tasche, sollen IBM und fünf Universitäten die Hardware und-Software eines neuen Superrechners dem menschlichen Gehirn nachempfinden.
"Der Geist ist eine Sammlung von mentalen Prozessen, der das Gefühl, die Wahrnehmung, die Aktion, das Kognitive, das Emotionale und die Interaktion verknüpft", sagte Modha TechNewsWorld. "Der Geist integriert dabei die Sinne, das Sehen, Hören, Berühren, Geschmack und Geruch. Und er kann Kontext abhängig, in der realen Welt agieren, indem er komplexe Umgebungen erfasst, und das bei sehr geringem Energieverbrauch, auf kleinem Raum."
Beim Cognitive Computing, erklärt Modha, begibt man sich auf die Suche nach einem intelligenten Rechner - IBM nennt die abgespeckte Verbrauchervariante "iBrain" - , der dem menschlichen Geist nachempfunden ist, aber gleichzeitig versucht man, die Funktionalität des Gehirns in einen kleinen Chip mit wenig Energieverbrauch zu packen.
IBM und Top-Forscher von der Stanford University, University of Wisconsin-Madison, Cornell University, Columbia University Medical Center und der University of California-Merced erhalten für die erste Phase des Forschungsauftrages 4,9 Millionen US-Dollar. Diese Förderung wurde aus Mitteln der DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), einer Behörde des amerikanischen Verteidigungsministeriums, finanziert.
Während der ersten neun Monate sollen sich die Forscher auf Entwicklungen im Nanobereich, auf synapsen-artige technische Bauteile mit wenig Stromverbrauch und die Erforschung der funktionalen Mikroschaltungen des Gehirns konzentrieren.
Die Forschung baut auf den jüngsten Arbeiten des IBM Cognitive Computing Teams auf. Diese konzentrierten sich auf den Supercomputer BlueGene.
Die Forscher versuchten mit BlueGene eine Berechnung von Denkvorgängen eines Gehirns von der Größe eines kleinen Säugetiers fast in Echtzeit mittels Cognitive Computing Algorithmen zu simulieren, um daraus mathematische Hypothesen der Gehirnfunktion und Struktur zu entwickeln.
Das Ziel von Cognitive Computing ist es ganzheitliche intelligente Maschinen zu konstruieren, die eine riesige Mengen von sensorisch erfassten Daten miteinander verknüpfen können.
Anwendungen in der realen Welt könnten sein, dass z.B. ein Computer, die Informationsflut aus dem globalen Finanzsystem darstellen und verarbeiten kann, um dann auf dieser Datengrundlage Entscheidungen zu treffen. "Es ist praktisch unmöglich, dass ein Mensch diese Art der Berechnung vornehmen kann."
Kommentar: Endlich nie mehr Börsencrash! Auch wenn man von der Anwendung noch mindestens 10 Jahre entfernt ist, leistet sich Big Blue z.B. in Rüschlikon (nahe Zürich) unabhängige Eliten, die Grundlagenforschung in unterschiedlichsten Bereich betreiben. Schließlich werden ihre Erfindungen irgendwann beim Endverbraucher ankommen. Bluetooth wurde hier zum Beispiel entwickelt. Das Problem der entfesselten Forschung ist, dass man nie weiß, wofür sie am Ende gut sein wird und was man alles mit so einem "iBrain" anstellen wird, zumal der Forschungsauftrag vom US-Militär finanziert wird. (doubel screening)
(via technews Danke!)
(Bildquelle Wikipedia und Berkeley Art Museum Danke!)
News Redaktion am Freitag, 21.11.2008 14:55 Uhr
Gabs nicht von Transmeta mal diese "softverdrahteten" CPUs? Vllt. ließe sich das damit besser nachempfinden. Man müsste natürlich auch hiervon mehrere Milliarden in einfachster Ausführung miteinander (variabel) verknüpfen. Auch schwierig. Vllt. sollen wir es doch mit einfachen "Nanobots" versuc ...
Nicht nur die Komplexität ist ein Problem, eine wesentliche Eigenschaft des Gehirns ist auch seine Neuroplastizität. Die Struktur des Gehirns verändert sich abhängig von seiner Benutzung, Nervenbahnen entstehen neu, synaptische Verbindungen werden neu aufgebaut oder bestehende getrennt. Das Gehi ...
An sich stimmt das. Andererseits aber auch wiedernicht. Ein Prozessor ist es wirklich nicht. Und zu versuchen mit einem, mehreren oder gar ein paar hundert oder auch tasend CPUs ein menschl. Gehorn zu simulieren, kann nur scheitern. Die Komplexitätsunterschiede sind zu gewaltig. Außerdem er ...
das versuchen die doch schon ewig und nix ist bei rausgekommen.. läuft auf ein paar patentierte analysealgorithmen hinaus, der rest klingt gut für die geldgeber, ist aber mit rechnerarchitekturen und "schaltlogik" nicht zu machen.. heutzutage simulierte neuronale netzwerke sind unglaublich primiti ...
das dass es alles "fast genauso" hab is ja falsch. denn lies halt mal romane Oder n Deutschbuch … ;) ...
Lars Sobiraj am 04.02.2012, 11:32 Uhr
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Lars Sobiraj am 09.02.2012, 11:40 Uhr
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