❗️Verschmelzung von Hirnzellen mit KI – Was soll schon schief gehen?💥

In Australien arbeitet man mit Unterstützung des nationalen Geheimdienstes bereits daran, menschliche Hirnzellen mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu verknüpfen. Man erwartet sich dadurch deutlich höhere Rechenkapazitäten für komplexere Berechnungen. Allerdings stellt sich die Frage, was mit solch einer “Frankenstein-KI” schief gehen könnte.

Das Office of National Intelligence in Australien, das dem Director of National Intelligence in den USA ähnelt, stellt Mittel für ein Projekt bereit, das darauf abzielt, menschliche Gehirnzellen mit Künstlicher Intelligenz zu kombinieren. Eine Forschergruppe, die mit einem Startup namens Cortical Labs in Melbourne zusammenarbeitet, hat einen Zuschuss von 600.000 Australischen Dollar für die Erforschung dieses Gebiets erhalten. Sie haben bereits gezeigt, dass rund 800.000 Gehirnzellen in einer Petrischale das Spiel „Pong“ spielen können.

„Diese neue Technologiefähigkeit könnte in Zukunft möglicherweise die Leistung bestehender, rein siliziumbasierter Hardware übertreffen“, sagte Teamleiter Adeel Razi, außerordentlicher Professor an der Monarch University. „Die Ergebnisse einer solchen Forschung hätten erhebliche Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche wie Planung, Robotik, fortschrittliche Automatisierung, Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Arzneimittelforschung, was Australien einen erheblichen strategischen Vorteil verschaffen würde.“

Razi schlägt vor, dass Technologie es einer Maschine ermöglichen könnte, kontinuierlich zu lernen, ähnlich wie menschliche Gehirnzellen. Dies würde es der Maschine ermöglichen, neue Fähigkeiten zu erwerben, ohne alte zu vergessen, und ihr vorhandenes Wissen auf neue Aufgaben anzuwenden. Razi und sein Team planen, mit dem DishBrain-System Gehirnzellen im Labor zu kultivieren und diesen Prozess des lebenslangen Lernens zu untersuchen.

Laut Razi werde man „diesen Zuschuss nutzen, um bessere KI-Maschinen zu entwickeln, die die Lernkapazität dieser biologischen neuronalen Netze nachbilden. Dies wird uns dabei helfen, die Hardware- und Methodenkapazität so weit zu steigern, dass sie einen brauchbaren Ersatz für In-silico-Rechnen darstellen.“

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