Was kommt nach der Computer-Ära? Über diese. Eine echte Denkmaschine

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1 Ü B E R S I C H T Wolfgang Hilberg, Darmstadt Eine echte Denkmaschine Repräsentation und Manipulation von Worten und Gedanken in einem neuronalen Netzwerksystem Ingenieure der TU Darmstadt haben in mehrjähriger Arbeit ein technisches Modell für das neuronale Denken entwickelt, das sich an dem Vorbild des Gehirns orientiert. Es folgt dabei den Vorstellungen des bedeutenden Neurobiologen A. Damasio und kann daher als eine Konkretisierung seiner grundsätzlichen Ideen angesehen werden (die neuere Hirnforschung geht vorwiegend einen anderen Weg). Da das technische Modell auch in Silicium realisierbar ist, wie Simulationen zeigten, liefert es nicht nur konkrete Hinweise auf die verborgenen sprachlichen Denkprozesse im Gehirn, sondern es eröffnet auch Möglichkeiten für die Realisierung eines überaus intelligenten Computer- Nachfolgers. Im Gegensatz zu einem Computer, der Symbole (Codes) speichert, speichert eine solche Denkmaschine Repräsentationen ohne Symbole. Was kommt nach der Computer-Ära? Über diese Frage beginnt gerade eine interessante Diskussion in der Wissenschaft. Gründe für eine gewisse Unzufriedenheit mit dem Computer gibt es genug. Er ist zwar ein hochentwickeltes Gerät, das zu bewundernswerten Leistungen fähig ist, aber der Computer kann nicht wie ein Mensch denken. Dass er eine Denkmaschine sei, wurde zwar gleich von den berühmten Computerpionieren in den 1950er Jahren stolz verkündet, aber nach den enttäuschenden Erfahrungen in den Jahrzehnten danach, insbesondere auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) wird das heute niemand mehr behaupten. Im Grunde genommen arbeiten auch heute noch alle Computer nach dem Konzept ihrer Erfinder, die Ingenieure und Mathematiker waren. Das heißt, Computer waren von Anfang an elektronische Geräte, die nach einem vorgegebenen Algorithmus etwas rechnen sollten und das mit außerordentlich großer Geschwindigkeit auch taten. Aber es gibt Gebiete, auf denen solche Verfahren versagen, auf denen sie trotz ihrer hohen Rechengeschwindigkeit nicht konkurrieren können. Das betrifft vor allem die Sprachfähigkeit des menschlichen Gehirns, obwohl es vergleichsweise sehr langsam arbeitet. Die Frage ist daher, ob man zur Bewältigung der Schwierigkeiten der Computer diese noch schneller und ihre Programme noch perfekter machen sollte, oder ob es nicht Die heute bekannte algorithmische Sprachverarbeitung mit Computern ist unbefriedigend und bleibt weit hinter dem menschlichen Vermögen zurück. sinnvoller ist, Geräte mit neuen Strukturen zu entwickeln. Nachdem erste prominente Gründer und Pioniere der Artificial Intelligence (AI) in den USA schon resigniert haben, z.b. Marvin Minsky, scheint es klüger zu sein, sich um neue Strukturen für eine echte Denkmaschine nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns zu bemühen, zumal schon die Umrisse einer solchen Technik zu erkennen sind. Dieses zukunftsweisende Konzept liegt aber noch weit außerhalb des Mainstream der heutigen Wissenschaft und Technik. Deshalb wird es im Folgenden in seinen Grundzügen soweit erläutert, dass man es ausreichend beurteilen und diskutieren kann. Die alten und neuen wissenschaftlichen Publikationen zu diesem Thema findet man in [1 16]. Der Ansatz der klassischen Hirnforschung Seit jeher möchten Wissenschaftler gerne eine Vorstellung darüber gewinnen, wie im Rahmen der Naturwissenschaft, insbesondere der Physik und der Biologie, Denkprozesse zu verstehen sind. Das scheint schwierig zu sein, denn in der Hirnforschung gibt es bisher noch keine Klarheit darüber. Sie hat sich bisher vorwiegend um die physiologischen und 240 Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5, 2010

2 Wolfgang Hilberg: Eine echte Denkmaschine psychologischen Phänomene gekümmert. Informationstechnische Aspekte spielten bisher kaum eine Rolle. Wir sollten also ein neues Szenario für das Denken entwickeln. Nur einfache logische Überlegungen werden im Folgenden dazu nötig sein. Wir müssen dabei jedoch die ausgetretenen Pfade der heutigen Hirnforschung verlassen. Sie haben bisher nicht zum Ziel geführt und werden es auch in Zukunft nicht tun. Glücklicherweise gibt es einen berühmten Neurobiologen und Hirnforscher, Antonio R. Damasio, an den wir grundsätzlich anknüpfen können. Er hat vor Jahren klare Hinweise darauf gegeben, in welcher Richtung die Lösung liegen wird. Sie seien hier zitiert [1]: Ich bin also der Ansicht, dass ein Organismus dann Geist besitzt, wenn er neuronale Repräsentationen bildet, die zu Vorstellungsbildern werden, sich in einem Prozess, den wir Denken nennen, manipulieren lassen und schließlich das Verhalten beeinflussen, denn man kann mit ihrer Hilfe die Zukunft vorhersagen, entsprechend planen und die nächste Handlung bestimmen. Denken vollzieht sich weitgehend in Bildern. Das sind Vorstellungsbilder, die auf topographisch organisierten Repräsentationen beruhen. An anderer Stelle bemerkt er zur Aufgabe der zukünftigen Forschung, es fehle noch eine umfassende Beschreibung der Schaltkreise und Systeme sowohl auf der mikro- wie auf der makrostrukturellen Ebene. Insbesondere darauf beziehen sich die folgenden Überlegungen. Nach dem Neurobiologen Antonio Damasio vollzieht sich Denken auf der Grundlage von Vorstellungsbildern, die auf topographisch organisierten Repräsentationen beruhen. Repräsentationen mit Codes Der entscheidende Punkt ist, dass neuronale Repräsentationen gebildet werden. Das scheint zunächst nichts Neues zu sein, denn wir gehen ja tagtäglich mit Repräsentationen um. Das Wort Baum ist z.b. der Stellvertreter für das Objekt aus Blättern, Ästen, Stamm und Wurzeln aus der Natur, das wir kennen. Das heißt, das Wort Baum repräsentiert dieses Objekt. Wir sind so sehr daran gewöhnt, dass solche Repräsentationen aus Buchstaben, Zeichen oder gesprochenen Lauten bestehen, also aus einem Code, dass man diese Vorstellung auch unbesehen auf das Gehirn und seine Neuronen übertragen hat. Man hat daher jahrzehntelang nach einem Neuronen-Code gesucht. Auch Damasio geht davon aus, denn er räumt ein, dass niemand weiß, wie die Codes aussehen könnten. Diese Suche war bisher vergeblich, wie auch die angesehene Neurobiologin Patricia Churchland noch 2001 betrübt feststellte [2]: also wissen wir immer noch nicht, wie eigentlich das Neuron die Information codiert. Vielleicht spielt auch das Vorbild der Speicherung der Erbinformationen in den DNA-Molekülen eine Rolle, denn hier handelt es sich wirklich um einen Code, der lebenslang in allen Körperzellen gespeichert wird. Für das Lernen und die Beherrschung einer Sprache oder gar für das Denken sind solche Codes aber völlig unbrauchbar. Das wird im Folgenden noch klar werden. (Ein anderes in die Irre leitendes Vorbild, das insbesondere in den populären Magazinen zu finden ist, mag auch der Computer mit seinen flüchtigen binären Codes gewesen sein). Die Suche nach einem Neuronen-Code war vergeblich. Es zeigt sich aber, dass Neuronen auch ohne Code sprachliche Informationen repräsentieren können. Repräsentationen ohne Codes Gehen wir also jetzt daran, die allgemeinen Vorstellungen von Damasio zu konkretisieren. Dabei wollen wir uns auf den Bereich des sprachlichen Denkens beschränken. Die Lösung des Rätsels beginnt damit, dass wir akzeptieren, dass es keine individuelle Kennzeichnung eines Neurons, also keinen Neuronen-Code gibt. Man braucht ihn auch nicht. Denn ein beliebiges, unauffälliges Objekt, das an einer bestimmten Stelle steht, kann uns auch ohne Code eine Information übermitteln. Das ist leicht zu verstehen. Schon ein einfacher Steinhaufen im Gebirge kann dem Wanderer sagen du bist auf dem richtigen Pfad, sofern ihm vorher in der Hütte diese Bedeutung mitgeteilt worden ist. Ähnlich kann jedes Neuron im Gehirn eine sprachliche Information ohne jeglichen Code repräsentieren, einfach dadurch, dass es einen bestimmten Platz im neuronalen Netzwerk des Gehirns hat, dass die repräsentierte Information einen Ursprung hat, dass sie zu dem Neuron gebracht worden ist, hier verbleibt und auch von hier aus Wirkungen ausüben kann. Da es genügend viele Neuronen gibt (etwa 100 Milliarden), können diese, oder auch nur ein Teil davon, eine Unmenge differenzierter Informationen repräsentieren. (Der Deutlichkeit halber sei an dieser Stelle noch erwähnt, dass wegen der Repräsentation bei einer Analyse von einzelnen Neuronen oder von Neuronengruppen nicht erkannt werden kann, welche Sprache ein Mensch spricht.) Für das Funktionieren des ganzen Systems ist es ferner wesentlich, dass die Neuronen mit einer noch viel größeren Zahl von Nervenverbindungen miteinander vernetzt sind (es sind pro Neuron bis zu Verbindungen). So bildet das Ganze für den Betrachter einen dichten, undurchdringlichen Filz. Gerade er ermöglicht in Verbindung mit den repräsentierenden Neuronen erst das Denken, was im Einzelnen noch zu zeigen ist. Der Grenzübergang zwischen äußeren und inneren Sprachwelten Es erhebt sich jetzt die Frage, wie die Neuronen zu der sprachlichen Information kommen, die sie repräsentieren sollen. Diese Information mag z.b. aus einem Wort, einem Satz, vielen Sätzen oder vielleicht sogar aus dem Inhalt eines ganzen Buches bestehen. Offensichtlich ist es nicht so, dass solche Informationen den Neuronen im Innern des Gehirns, Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5,

3 Übersicht z.b. über besondere Leitungen und in Codeform, direkt zugeführt werden. Irgendwo muss es aber eine Umsetzung von den gehörten oder gelesenen Worten zu einer neuronalen Repräsentation geben. Um diese Stelle zu finden, betrachten wir zuerst nur die elementaren Bausteine der Sprache, die Worte. Wenn Philosophen und Sprachforscher Recht haben [4], dass alles Denken auf Sprache beruht, müssen wir hier anfangen. Wir wissen, dass es in jeder hochentwickelten Sprache eine sehr große Zahl verschiedener Worte gibt, sagen wir einige hunderttausend. Nach den bisherigen Überlegungen ist es vorstellbar, dass jedes dieser Worte ein zugehöriges Neuron hat, das dann dieses Wort repräsentiert (die Natur kann aus Sicherheitsgründen auch gleich mehrere zusammengehörige Neuronen vorgesehen haben). Dafür wird nur ein kleiner Teil aller vorhandenen Neuronen benötigt. Diese speziellen Wortneuronen werden direkte Verbindungen zur Außenwelt haben. Das heißt, die Hörorgane werden jeweils eine Folge von Lauten liefern, welche das Lautbild eines Wortes darstellen. Dieses Lautbild wird der Menge der vorhandenen Wortneuronen zugeführt, in der nur dasjenige Neuron anspricht, das diesem Lautbild zugeordnet ist (in der Technik nennt man das einen assoziativen Suchvorgang, der mit einfachen Schaltungen in einem sog. assoziativen Speicher realisiert wird). Umgekehrt muss ein Wortneuron bei Bedarf auch fähig sein, diejenigen Muskeln anzusteuern und zu aktivieren, die das betreffende Wort dann auch aussprechen können. Alle natürlichen Sprachen haben grundsätzlich eine optimale Netzwerkstruktur. Sie unterscheiden sich nur in der individuellen Feinstruktur. Die Struktur des grundlegenden Sprachnetzwerks für Worte Wie kann man sich nun die Anordnung der speziellen Wortneuronen auf einer untersten Abstraktionsebene vorstellen? Aus der Überlegung heraus, dass in einem Text Worte nicht beliebig direkt aufeinander folgen können, wurde folgendes Experiment durchgeführt [15, 16]: Mit Hilfe vorliegender großer linguistischer Textsammlungen (mit einem Umfang von einigen Millionen laufenden Wortformen) wurde ermittelt, welche Worte direkt aufeinander folgen können. Das sind zum Teil sehr viele erlaubte Aufeinanderfolgen, zum größeren Teil jedoch relativ wenige. Im Mittel sind es sehr viel weniger, als man findet, wenn man eine Folge zufällig auswählt. Sprachlich erlaubte Texte sind also ganz seltene Ereignisse. Die gefundenen Aufeinanderfolgen und bei den benutzten sehr großen Textkorpora fehlten zur Vollständigkeit nur noch wenige seltene Fälle kann man nun in Listen sammeln. Übersichtlicher wird es aber, wenn man das Ergebnis in Form eines Netzwerks darstellt. Hier werden dann die Worte in Netzwerkknoten eingesetzt. Das Netzwerk kann jedoch wegen der riesigen Zahl an Knoten und Verbindungen nicht mehr in der üblichen Weise zweidimensional als Graph dargestellt werden. Die sich kreuzenden Verbindungen würden das Papier nur vollständig bedecken und schwärzen. Hier hilft es, das Netz in einer sogenannten Verbindungsmatrix darzustellen, in der jede Verbindung nur noch durch einen Punkt repräsentiert wird (Näheres mit konkreten Beispielen in [14 16]). Die Analyse ergibt, dass das Netzwerk eine ganz besondere Struktur hat und dass diese Struktur für alle Texte der jeweils untersuchten Sprache dieselbe ist. Man kann davon ausgehen, dass alle Teilnehmer einer Sprachfamilie in ihrer Jugend im Gehirn dieses Netzwerk einmal durch exemplarisches Lernen in sich aufgebaut haben und dann zeitlebens darüber verfügen. Das Gehirn braucht zum Denken unbedingt dieses Netzwerk, welches den Übergang von den aus der Umwelt kommenden einzelnen Worten zu den sie repräsentierenden Neuronen realisiert (in der Technik nennt man ein solches Übergangsnetzwerk ein Interface oder eine Schnittstelle). Man kann sich vorstellen, dass solch ein Interface-Netzwerk in der äußeren Schicht des Gehirns (Cortex) untergebracht ist. Die dort befindlichen Interface- Neuronen müssen sich im Wesentlichen von den anderen Neuronen nur durch ihre zusätzlichen Nervenverbindungen zu den Hör- und Sprechorganen unterscheiden. Weiterleitung von Repräsentationen Es sei noch einmal betont, dass die Existenz einer Interface-Schicht eine logische Notwendigkeit ist, die sich daraus ergibt, dass die Umwelt die Worte nur in einem Laut- oder Schriftcode bereithält und dass sich im Innern des Gehirns nur einfache Neuronenkörper ohne irgendwelche Codes befinden, die keine direkten Verbindungen nach außen haben. Die Übertragung einer Repräsentation von einem Neuron zu einem anderen Neuron, zunächst die eines Wortes aus der Interface-Schicht heraus zu einem benachbarten inneren Neuron und dann von dort immer weiter, ist denkbar einfach. Man braucht dazu nur eine Nervenverbindung, die in der Regel in der Jugend in einem Lernvorgang ein einziges Mal eingerichtet werden muss. (Auf diese Art entsteht überhaupt erst die Netzwerkstruktur.) Ist dies geschehen, können Signale darüber geschickt werden, meist in Form von Impulsen (Spikes), welche die Aufgabe haben, die jeweils erforderlichen nächsten Neuronen für die Denkprozesse in den folgenden Abstraktionsebenen zu aktivieren. (Die neuere Hirnforschung, vertreten z.b. durch M. Spitzer, widmet sich mehr der Erforschung der Signalübermittlung durch Spikes. Sie sind im Gegensatz zu codelosen Repräsentationen gut messbar. Grundsätzlich kann man aber Zweifel haben, dass man aus einem solchen dynamischen Geschehen ohne Berücksichtigung der neuronalen Repräsentationen die Denkvorgänge ausreichend gut erfassen kann.) Jeder Mensch baut in jungen Jahren ein Netzwerk von Neuronen auf, dessen Struktur von der in seiner Umwelt gesprochenen Sprache abhängt. 242 Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5, 2010

4 Wolfgang Hilberg: Eine echte Denkmaschine Durch Abstraktion vom Satz zum Gedanken Wie aber kommt man von einer Neuronenkette in der Interface-Schicht, die z.b. Wort für Wort einen von außen aufgenommenen Satz repräsentiert, bottom up zu einem Neuron, das in einem möglicherweise auch weit entfernten Netzwerk den ganzen Satz repräsentiert? Um dies zu verstehen, sollte man zuerst einmal klären, was ein Gedanke ist. Die Antwort zu dieser Frage findet man bei dem Sprachphilosophen Ludwig Wittgenstein [3], der feststellte: Ein Gedanke ist wesentlich das, was in einem Satz enthalten ist. Technisch ausgedrückt ist das die wesentliche Information. Daraus kann man folgern, dass wir versuchen müssen, ein Neuron zu finden, das im Wesentlichen den Gedanken in einem Satz repräsentiert. Das ist sicher keine einfache Übertragung der einzelnen Worte dorthin. Vielmehr erfordert es ein Zusammenspiel vieler Neuronen im umgebenden Netzwerk, das als Abstraktionsprozess bezeichnet wird. Anders als der Leser vielleicht denken mag, ist das kein Vorgang, bei dem ein Satz in ein realitätsfernes Objekt verwandelt wird, sondern es wird hier, dem lateinischen Ursprung des Wortes abstrahere (wegnehmen) folgend, von dem Satz schrittweise immer etwas weggenommen. Nach jedem Schritt wird der Satz daher kürzer und gelangt in das Netzwerk einer höheren Abstraktionsebene. Es entsteht also ein hierarchisches Netzwerksystem. Ob das Gehirn in dieser Weise tatsächlich vorgeht, wissen wir zwar nicht, aber zurzeit ist kein anderer Mechanismus sichtbar, der genauso einfach ist und ohne linguistische Computerprogramme auskommt. Im Experiment hat es sich bewährt, über den ganzen Satz verteilt, zuerst die unwichtigeren Worte (wie z.b. der, die, das ) wegzunehmen. Das Ergebnis ist nach einem Schritt ein abstrahierter Satz mit weniger Worten, von dem im nächsten Schritt wieder die dort unwichtigeren Worte unterdrückt werden. Das geht so weiter, bis man bei einem einzigen Neuron angelangt ist. Texte der gesprochenen Sprache werden in einem hierarchischen System aus Netzwerken repräsentiert und von Ebene zu Ebene zunehmend abstrahiert. ein Neuron zu sprechen. Für die praktische Durchführung benötigt man noch einen Prozess, der Prädiktion genannt wurde, und der noch zu besprechen ist. Die Repräsentation eines Textes durch ein einziges Neuron stellt die höchst mögliche Verdichtung einer sprachlichen Information dar. Ein anderer interessanter Aspekt: Abschließende Simulationen mit großen Texten haben gezeigt, dass die Netzwerke in jeder Abstraktionsebene dieselbe grundsätzliche Struktur haben wie das zuerst ermittelte Basisnetzwerk für einzelne Worte in der Interface-Schicht (eine Struktur, die gekennzeichnet ist durch eine konstante Punktdichte in der Verbindungsmatrix). Das hat einen einfachen Grund: Diese Netzwerkstruktur ist nämlich, informationstheoretisch leicht nachzuweisen, für eine sprachliche Kommunikation optimal. Das hat auch zur Folge, dass die neuronalen Netzwerkknoten in einer höheren Abstraktionsebene in einer solchen Weise miteinander verbunden sind, dass sie der Aufeinanderfolge von größeren sprachlichen Ausdrücken entspricht. So bleibt eine sprachlich zulässige Aufeinanderfolge erhalten. Betrachten wir der Einfachheit halber den Fall, dass sich in einer höheren Abstraktionsebene lauter Neuronen befinden, die ganze Sätze repräsentieren (was eine starke Vereinfachung ist). Wenn sich diese Neuronen miteinander verbinden, bedeutet dies, dass sich eine Gedankenkette bildet. Zunächst unabhängig davon, ob sie sinnvoll ist oder nicht. Sinnvolle Gedankenketten lernt aber jeder im Laufe seines Lebens durch Nachahmung und durch freien spielerischen Umgang zu bilden. Damit wird die Grundstruktur des Netzwerkes geschaffen, auf das man später zurückgreift. Dieses Verknüpfen von (neuronalen) Gedanken nennt man das (neuronale) Denken. Die Steuerung des Denkpfades im Netzwerk erfolgt aus den darüber liegenden höheren Abstraktionsbereichen. Denken entsteht, indem Neuronen, die Gedanken repräsentieren, sich miteinander verbinden. Repräsentation von Einzelworten und zugleich von Sätzen Nach jedem Abstraktionsschritt repräsentieren die übrig bleibenden Neuronen jeweils für sich genommen nach wie vor das ursprüngliche repräsentierte Wort aus dem Interface. Aber zugleich repräsentiert auch jedes Wortneuron in verborgener Weise den Teil des Satzes, aus dem es stammt. Das ist nur zu verstehen, wenn man das betreffende Neuron im Zusammenhang mit dem umgebenden Netzwerk sieht. Denn je nachdem, welche anderen Neuronen es im umgebenden Netzwerk anspricht, kann es den ursprünglichen Satz oder einen inhaltsgleichen Satz auch wieder rekonstruieren. Nur aus diesem Grund ist es zulässig, auch von der Repräsentation eines Gedankens bzw. eines Satzes durch Durch Prädiktionen vom Neuron zum Satz Wie aber kommt man von einem repräsentierten Text in einer höheren Abstraktionsebene top down wieder zu einem Text aus Sätzen und Worten zurück? Zum Beispiel von einem einzelnen Neuron, das den Gedanken eines Satzes repräsentiert, wieder zu dem Satz aus aufeinander folgenden Worten? Es handelt sich genau genommen um die Aufgabe, Wege vom repräsentierenden Gedankenneuron zu anderen Neuronen im Netzwerk zu finden, die von Ebene zu Ebene mehr werden und deren Wege schließlich zu den einzelnen Wortneuronen in der Basisebene führen. Wie das in jeder Ebene vor sich geht, kann man sich gut vorstellen, wenn man an ein Gespräch oder einen Vortrag denkt. Der Redner stockt, weil er den Faden verloren hat, und gleich sind einige Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5,

5 Übersicht Zuhörer da, die ihm mit den nächsten Worten aushelfen. Aus dem Zusammenhang ahnen sie schon, was er sagen wollte. Solche Vorhersagen kann man, dem lateinischen Wortsinn folgend, Prädiktionen nennen. Sie sind für die Umkehrung des Abstraktionsprozesses notwendig. Im Netzwerk läuft dieses Verhalten in gleicher Weise ab. Dazu braucht man nur im Textpfad jeder Abstraktionsebene die schon vorher aktivierten Neuronen, die sogenannten Vorgänger, noch eine Zeitlang im aktiven Zustand zu lassen und mit ihrer Hilfe den gesuchten Nachfolger zu bestimmen. Benutzt man genügend viele Vorgänger (in üblichen Texten waren es etwa 10 Vorgänger [8]), war eine exakte Rekonstruktion des eingegebenen Textes immer möglich. Sind nur wenige Vorgänger vorhanden, ergeben sich mehrere mögliche Nachfolger, aus denen einer ausgewählt werden muss. Das führt oft zu unterschiedlichen Sätzen für denselben Gedanken, aber bei Benutzung von zu wenigen Vorgängern durchaus auch zu unzutreffenden Aussagen. Bei der Umkehrung der Abstraktion mit Hilfe der Prädiktion lassen mögliche Verzweigungen gewisse Freiheiten bei der Satzgestaltung zu. Simulation des ganzen Systems Wie ist nun das beschriebene Modell verifiziert worden? Bekanntlich wird in der modernen Halbleitertechnik beim Entwurf hochkomplexer Chips, die man aus Kostengründen nicht gleich in Silicium realisieren kann, zuerst eine umfangreiche Simulation durchgeführt. Auf diese Weise kann man von vornherein erkennen, ob das System richtig entworfen ist und fehlerfrei funktioniert. Entsprechend wurde auch das Model des neuronalen Systems auf seine Tauglichkeit geprüft [7]. Die in der Natur offensichtlich ohne Code funktionierenden Neuronen (s.o.) bekamen nun einen für die Simulation (aber nur für diese!) notwendigen Code bzw. eine Nummer. Zugleich wurden die möglichen direkten Vorgänger und Nachfolger eines Neurons dem Code zugefügt. Damit waren die Struktur des Netzwerks und der Platz des jeweiligen Neurons darin vollständig beschrieben. Die Funktion der Abstraktions- und Prädiktionsprozesse wurde dann mit Texten großer linguistischer Korpora (z.b. der großen deutschen Textsammlung LIMAS) und mit Werken bekannter Schriftsteller überprüft. Dabei wurden umfangreiche Texte in einzelne repräsentierende Neuronen verwandelt und von diesen ausgehend wurden die Texte wieder als unmittelbar verständliche Wortfolgen erzeugt. (Th. Ries hat das als erster mit einer stilistisch anspruchsvollen Erzählung von Jeremias Gotthelf vorgeführt [7].) Resümee, mögliche neue Anwendungen Nach der erfolgreichen technischen Überprüfung des Konzeptes drängt sich die Vermutung auf, dass es auf vergleichbare Weise auch im menschlichen Gehirn durch die Manipulation von Repräsentationen zum Denken kommt, genau so, wie es von Damasio vorausgesagt wurde. Ob das Gehirn aber im Einzelnen genauso organisiert ist, wie hier beschrieben, bleibt ungewiss. Auf jeden Fall ist es ein Modell, das man technisch realisieren kann und das dem heutigen Computer in mancher Hinsicht weit überlegen ist. Wie könnte und wie sollte es weitergehen? Man kann sich damit begnügen, im Forschungsbereich Modeling the Mind ein funktionierendes Modell für das Denken gefunden zu haben [6], das noch durch die wichtigen auditiven und emotionalen Einflüsse zu ergänzen ist. Reizvoller ist es aber, neuartige intelligente Denkmaschinen zu entwickeln. Einfache Anwendungen sind sofort sichtbar. So z.b. eine Methode, bei der ein Gedankencode gebildet wird, der sich für eine extrem konzentrierte Speicherung oder eine redundanzfreie Übermittlung eines Textes über weite Entfernungen eignet. Ob das hier vorgeschlagene technische Modell der Organisation des menschlichen Gehirns entspricht, ist noch offen aber es ist ein Weg gezeigt, dass es den Vorschlägen von Damasio folgend durch Manipulationen von Repräsentationen zum Denken kommen kann. Spektakulärer ist aber wohl das Projekt, endlich die universelle Gedankensprache von Gottfried Wilhelm Leibniz zu realisieren, die dieses Genie schon vor über 300 Jahren vorgeschlagen hatte [5]. Eine mögliche Nutzung wäre z.b. die rasche und gute maschinelle Übersetzung eines Ausgangstextes in die Sprache verschiedener Länder [17]. Das macht heute, z.b. in Gremien der EU, noch viel Mühe und erfordert viel Zeit. Sofern jedes Land aber eine eigene Maschine für die universelle Gedankensprache hätte, könnte es jeden in dieser Form angebotenen Text sofort in die eigene Landessprache übersetzen. Natürlich wäre auch jede Übersetzung eines Buches ein Kinderspiel. Sogar die Übersetzung von Literatur wäre kein Problem, wenn man den Stil des Autors zuerst aus seinen bekannten Werken maschinell erlernen würde. Im Ergebnis hätten wir eine einheitliche Weltsprache, die man nicht wie die englische Sprache mühsam erlernen muss. Welche überdies ein Erwachsener, aus einer anderen Muttersprache kommend, nie vollkommen beherrschen wird. Dabei blieben die Muttersprachen vollständig erhalten, in denen man bekanntlich besser als in jeder anderen Sprache denken kann. Eine realistische Vision wäre, in einigen Jahrzehnten ein Übersetzungssystem zu haben, bei dem man in der Mut- Simulationen beweisen, dass sich Texte durch wenige künstliche Neuronen repräsentieren lassen und dass aus ihnen Sätze gleichen Inhalts, aber verschiedener Form gebildet werden können. Die Gedankensprache des Philosophen Leibniz ist heute realisierbar. Vielfältige neuartige Anwendungen sind möglich. Darunter auch eine perfekte Übersetzungsmaschine. 244 Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5, 2010

6 Wolfgang Hilberg: Eine echte Denkmaschine tersprache in ein Telefon spricht und bei dem es beim Gesprächspartner gleich in dessen Muttersprache ankommt. Rückblick und zukünftige Entwicklung Im Nachhinein erscheint das Konzept so einfach und folgerichtig, dass man kaum verstehen kann, dass die Lösung so lange auf sich warten ließ. Man sollte aber bedenken, dass man an etlichen Zwischenstationen aus den festgefahrenen Geleisen der Forschung erst herauskommen musste. Geholfen hat dabei immer der Blick auf das Vorbild des Gehirns, denn hier ist sicher keine Computerstruktur vorhanden. Eine langjährige Erfahrung mit den konventionellen Neuronalen Netzen zur maschinellen Bildauswertung, insbesondere zur Erkennung gefährlicher Objekte in Röntgenbildern, war sicher anfangs eine richtungsweisende Erfahrung. Aber Bemühungen, mit denselben Methoden auch eine flexible Sprachverarbeitung in den Griff zu bekommen, waren vergeblich. Während wir bis dahin nur mit relativ wenigen künstlichen Neuronen in der Größenordnung von 1000 arbeiteten, musste man doch bei einer flexiblen Sprachverarbeitung gleich Hunderttausende von Worten bewältigen, was mit den bekannten Methoden einfach nicht funktionierte. Als nächstes brachte uns die beinahe zufällige Entdeckung des natürlichen Sprachnetzwerkes für direkt aufeinander folgende Worte ein großes Stück weiter. Lange Zeit waren wir auch blind für die Erkenntnis, dass sogar mit Neuronen, welche die Sprache ohne Codes repräsentieren, eine Informationsverarbeitung möglich ist. Etwas später wurde auch die logische Notwendigkeit für die Interface-Schicht entdeckt. Schließlich waren auch elementare Abstraktions- und Prädiktionsprozesse noch ohne Vorbild. Hierzu mussten einfachste Mechanismen erarbeitet werden, die zu einer Repräsentation eines langen Textes in einem einzelnen Neuron führen und wieder zurück zu verständlichen Sätzen. Am Schluss stand die Erkenntnis, dass nur durch einfache Nervenverbindungen von Gedankenneuronen ein kontinuierliches Denken zustandekommt. Weitere praktische Arbeiten sind nötig. Auch wenn manche interessante Anwendungen noch mit Simulationsmethoden bewältigt werden können, werden die ganz großen Vorzüge erst zum Tragen kommen, wenn man an die Realisierung von Halbleiter-Chips herangeht. Das liegt aber außerhalb der Möglichkeiten eines universitären Labors. Danksagung Das Forschungsprojekt mit dem Arbeitstitel Sprachmaschine begann Mitte der achtziger Jahre und erforderte danach viele Jahre angestrengtester Arbeit. Viele junge Menschen haben sich in Studien- und Diplomarbeiten dafür begeistert. Sieben Mitarbeiter haben sogar die Teilprobleme in ihrer Doktorarbeit abgehandelt [7 13]. Großen Dank schuldet der Autor Jochen Meyer, Frank-Marcus Steinmann, Volker Nachtwey, Gero Bassenge, Hans Lamberti, Thomas Ries, Horst-Dieter Burschel. Ihr engagiertes kritisches Mitdenken verhalf ihm immer wieder zu der Gewissheit, dass er nicht in Sackgassen geraten war. Literatur [1] A. Damasio: Descartes Error. Penguin Books. London Deutsch: Descartes Irrtum Fühlen, Denken und das menschliche Gehirn. List Verlag. München [2] P. S. Churchland: Neurophilosophy (1986), sowie ein Interview ( Psychologie auf Neurowissenschaft zurückführen ) mit dem Wissenschaftsjournalisten Markus Christensen (Institut für Neuroinformatik, Zürich), [3] L. Wittgenstein: Philosophische Bemerkungen. Wiener Ausgabe. Verlag Zweitausendeins. Frankfurt [4] B. L. Whorf: Language, Thought and Reality. MIT Press. Mass [5] H. Herring (Hrsg.): G. W. Leibniz - Philosophische Schriften 4, Schriften zur Logik. Darin: Anfangsgründe einer allgemeinen Charakteristik. Insel Verlag. Frankfurt [6] W. Hilberg: Generalizing the Mirror-Neuron-Model for Thinking Processes. HSI Conference, Catania, Italy, May 21-23, 2009, pp W. Hilberg: Modeling the Mind. Oral Presentation, ebendort. [7] Th. Ries: Über Möglichkeiten einer maschinellen Nacherzählung mit Hilfe eines hierarchischen Systems aus Sprachnetzwerken. Dissertation TU Darmstadt [8] H.-D. Burschel: Die messtechnische Ermittlung von Assoziationen zwischen Worten in kohärentem Text und ihre Nutzung bei Prädiktionen verschiedener Reichweite. Dissertation TU Darmstadt [9] J. Meyer: Die Verwendung hierarchisch strukturierter Sprachnetzwerke zur redundanzarmen Codierung von Texten. Dissertation TU Darmstadt [10] H. Lamberti: Universelle Methoden einer strukturellen Textsegmentierung natürlicher Sprachen und Metasprachen. Dissertation TU Darmstadt [11] V. Nachtwey: Textkompression auf der Basis von Wortnetzwerken und Grammatikmodellen. Dissertation TU Darmstadt [12] F.-M. Steinmann: Netzwerkmodellierung und Segmentierung von Texten sowie Anwendungen zur Informationsverdichtung. Dissertation TU Darmstadt [13] G. Bassenge: Automatische Klassifizierung von Wortformen in Texten der deutschen Gegenwartssprache. Dissertation TU Darmstadt [14] W. Hilberg: The Unexpected Fundamental Influence of Mathematics upon Language. Glottometrics 5, 29 (2002). [15] W. Hilberg, W. Some results of quantitative linguistics derived from a structural language model. Glottometrics 7, 1 (2004). [16] W. Hilberg: Sprache und Denken in neuronalen Netzen. Verlag für Sprache und Technik. Groß-Bieberau [17] W. Hilberg: Method for conveying text in form of cognitive code between two language machines, for example transmitter and receiver, involves converting text into compressed cognitive code by abstraction process in each language machine. Patent Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Hilberg (geb. 7. Februar 1932) studierte von 1952 bis 1957 Elektrotechnik an der Technischen Hochschule Darmstadt mit dem Schwerpunkt Hochfrequenztechnik. Ab 1958 am Forschungsinstitut Telefunken in Ulm, Entwicklung eines Digitalrechners (Vorbild der späteren Telefunken-Großrechner) und Arbeiten zu hochintegrierten Schaltungen auf Silicium externe Promotion bei Prof. Karl Küpfmüller (TU Darmstadt). Viele Veröffentlichungen und Patente, darunter die Erfindung des Funkuhrsystems (1967). Daneben theoretische Arbeiten, u. a. zur korrekten Berechnung der Unschärferelation der Informationstechnik (1971), die inhaltlich und mathematisch vom Heisenberg schen Vorbild abweicht. Ab 1972 Professor an der Technischen Hochschule Darmstadt für Computertechnik. Autor mehrerer Lehrbücher über Schaltungen der Digitaltechnik und Übersetzer von Büchern über digitale Signalanalyse. Mit der Entdeckung des menschlichen neuronalen Sprachnetzwerks mit Interface-Charakter (2002, 2004) gelang ihm zusammen mit seinen Doktoranden eine umfassende Sprachverarbeitung in einem neuartigen Netzwerksystem, das nahe an das menschliche Vorbild herankommt. Technische Universität Darmstadt, Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Merckstr. 25, Darmstadt, tu-darmstadt.de Naturwissenschaftliche Rundschau 63. Jahrgang, Heft 5,

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