GEHIRN VERSUS COMPUTER

Aktualisierte Auflage 2023

Gehirn vs. Computer

Um es vorwegzunehmen: Das Gehirn ist ein durch seine Ziele sich selbst organisierendes Gebilde.

Der Computer ist ein vom Menschen auf Rechenleistung angelegter Gebrauchsgegenstand.

Und:

Die Welt des Menschen ist so, wie seine Ziele sie ihm jeweils zeigen.

Die Welt des Computers ist so, wie seine Programmierer sie gestaltet haben.

Das Gehirn hat die Aufgabe, das Überleben des Menschen zu sichern; dazu ist es immer aktiv.

Der Computer hat Rechenaufgaben auszuführen, die der Mensch aufgegeben hat (mit Algorithmen – eine in der Sprache des Computers erstellte Vorschrift –, die aus einer genauen Folge von Anweisungen besteht, mit der bestimmte Aufgaben in einer vorgegebenen Zeit erledigt werden). Dazu muss es nur solange aktiv sein, bis die Arbeit erledigt ist.

Die Rechengeschwindigkeit spielt für das Gehirn eine sekundäre Rolle; Prioritäten haben die Verknüpfungen der Neuronennetzwerke.

Das Gehirn ist ein Gewebe, das nach organischen Gesetzen abläuft – der Computer ein aus anorganischen Teilen entstandener Rechner, der Vorgaben braucht und nicht von selbst kreativ sein kann. Er kann zwar viel schneller rechnen als ein Gehirn, es fehlt aber das schöpferische Element, das kreativ durch unendliche Verknüpfungsmöglichkeiten Lösungen ermöglicht:

Denn dadurch, dass sich das Gehirn mit etwas beschäftigt, werden sehr oft auch Assoziationen angereizt: Ähnlichkeiten. Oft genügt schon irgendein Ort, an dem man war, und einen ähnlichen Gedanken oder ein Gefühl gehabt hat:

Wollte man einen Computer bauen, der so kreativ sein kann, wie das menschliche Gehirn, wäre dies wohl schlicht unmöglich: Der Computer müsste etwa unendlich flexibel sein, und seine Struktur immer wieder blitzschnell ändern können. Nicht nur Information selbst, sondern auch sämtliche Assoziationen dazu müssten verknüpft werden können. Und dies jedes Mal, wenn neue Informationen eintreffen.

Das wäre für eine Maschine, deren Grundsubstanz Rechenleistungen sind, unmöglich durchzuführen. Das können nur biologische Substanzen, wie Gehirne.

Ein wesentlicher Steuerungsmechanismus des Menschen sind Gefühle, die u. a. vom Gehirn erzeugt werden.

Gefühle zu erzeugen – ähnlich wie ein Mensch – sind einem Computer nicht möglich.

Das Gehirn ist dazu da, eine Struktur nach dem jeweiligen Ziel zu bilden. Diese Ziele liegen seit Urzeiten im Gehirn bzw. bilden sich nach der Zeugung immer wieder neu.

Im Gehirn kann alles von allem beeinflusst werden. Dies darf im Computer nicht sein, weil er sonst seine Rechnungen nicht ausführen – nicht mehr Schritt für Schritt seine Arbeiten ausführen kann. Er braucht klare Befehle, was einbezogen werden soll.

Das zentrale Ziel des Gehirns ist, wie gesagt, dass das Lebewesen überlebt – sich möglichst der Umgebung anpasst. Dazu sind im Gehirn immer diverse Neuronennetze aktiv, die ständig flexibel ihre Wertigkeit wechseln können. Das zentrale Ziel des Computers ist, jeweils nach der Programmierung zu rechnen.

Das Gehirn führt unzählige Aufgaben gleichzeitig aus und die Prioritäten können jederzeit wechseln – der Computer ist hier klar überfordert. Er kann nur einen Bruchteil dessen, was dem Gehirn möglich ist, bearbeiten – und wenn, dann nur mit einem sehr viel höheren Energieaufwand als das Gehirn.

Im Gehirn laufen viele Prozesse immer parallel und es werden ständig neue hinzugefügt. Es entstehen immer neue Synapsen (die für das Lernen verantwortlich sind), die sich stärken oder zurückbilden.

Verarbeitungsschritte im Computer können ebenfalls parallel ausgeführt werden. Allerdings bei weitem nicht in der Größenordnung des Gehirns.

Der Computer braucht klare Verhältnisse – das Gehirn schließt aus Fakten und (teilweise diffusen) Informationen von außen und innen.

Dies macht es dem Gehirn möglich, kreativ zu sein. Das kann ein Computer nicht – aus den erwähnten Gründen.

Das Gehirn ist ein Leben lang lernfähig, weil es sich immer wieder an die veränderten Lebensumstände anpassen muss. Dies trifft nicht immer ins Schwarze, ist aber in aller Regel besser fürs Überleben, weil es sich flexibel wieder ändern kann.

Das Gehirn ist immer aktiv – der Computer nur, wenn Informationen eintreffen. Das Gehirn schläft nie, weil es vorhersehen muss, ob das Leben bedroht werden könnte – ähnlich einem Vogel, der ständig, nach Gefahren Ausschau hält.

Was kann einem Menschen bei der Nennung des Wortes „Rot“ einfallen? Kaum zu zählende Assoziationen, wie etwa Liebeserlebnisse, Verkehrsunfälle, die untergehende Sonne, Blut, Farben des Herbstes, das Tuch in der Stierkampfarena, Farbe von Fahnen, Hochöfen usw. Und diese erzeugen sofort wieder Assoziationen und diese wieder usw. Mit anderen Worten: Es werden Neuronennetze aktiviert, die wieder Neuronennetze aktivieren usw.

Was zeigt der Computer, wenn man „Rot“ eingibt? Eine begrenzte Anzahl von Antworten, die der Mensch einmal programmiert hat. Es gibt lediglich Verweise (Links), aber keine selbsttätigen Assoziationen (es sei denn, der Mensch verknüpft diese). Gefühle, die sehr stark etwa durch das Wort „Rot“ aktiviert werden, fallen beim Computer aus, weil dieser gefühllos ist. Dies ist ein wichtiger Vorteil für den Menschen, weil Gefühle Feinsteuerungselemente sind, die für das Reagieren und Handeln wichtig sind.

An diesem Beispiel – und egal um welches Wort oder welchen Begriff es sich handelt – kann man ebenfalls sehr gut den Unterschied zwischen Gehirn und Computer erkennen.

Der Computer ist eine von den Menschen gebaute Maschine, deren Ziel es ist, zu rechnen. Es benutzt nicht Komponenten, die nichts miteinander zu tun haben – die nicht in seine der strengen Logik unterworfenen Kalkulation passen.

Zum Beispiel Captchas – zufällig angeordnete Ziffern und Buchstaben – sind für Menschen, mit ihrem Lösungsansatz für Ähnlichkeiten und Kreativität, relativ leicht zu lesen, für Computer ist dies quasi unmöglich, da Buchstaben und Zahlen so verzerrt dargestellt werden, dass deren Systeme sie nicht auslesen können.

Ein Computer braucht Befehle, um Schritt für Schritt zu arbeiten. Das Gehirn agiert von sich aus und kreiert immer wieder neue Ziele, hauptsächlich durch den Antrieb des Überlebens.

Ein Computer macht so gut wie nie Fehler (es sei denn, er wurde falsch programmiert), weil er nur folgerichtig rechnet.

Das Gehirn kann etliche Fehler machen, weil es kreativ ist und falsche Schlüsse ziehen kann. Der Vorteil aber ist die ungeheure Flexibilität, die es erlaubt, alle Komponenten und Netzwerke für jeweilige Ziele zu nutzen. Der Nachteil ist, dass es oft nicht genau hinsieht. Der Vorteil ist, dass es aus einem nebelhaften Geschehen aus wenigen Anhaltspunkten Resultate erzielen kann, die oft sinnvoll sind.

Es sind also, wie man bei genauer Betrachtung erkennt, zwei sehr unterschiedliche Systeme.

Wenn man allgemein über den Vergleich Gehirn – Computer liest, dann fällt auf, dass immer wieder die Geschwindigkeit erwähnt wird.

Dies spielt in dieser Hinsicht nicht die zentrale Rolle im Gehirn, sondern die Neuronenverbindungen; damit überlebt der Mensch. Und das schafft in dieser Form kein Computer – auch nicht annähernd.

Die Menschen lernen ständig und bilden neue Synapsen und neuronale Netze. Immer wenn jemand etwas gelernt hat, haben sie sich in seinem Gehirn neu strukturiert oder verstärkt.

Andererseits werden diese eingeschränkt oder gelöscht, wenn sie nicht mehr verwendet werden.

Die einzelnen Synapsen, die milliardenfach verfügbar sind, können sich jeweils tausende Male über Neuronen mit anderen Synapsen verbinden.

All dies in einem Computer zu reproduzieren und es wie das Gehirn wirken zu lassen, ist quasi unmöglich.

Fazit: Das Gehirn ist ein organisches Gewebe, das mit dem Menschen überleben will und alle Möglichkeiten darin nutzt. Es macht seine eigenen Interpretationen, Bilder und "Wahrheiten". Es schafft immer neue Ziele.

Der Computer läuft nach genau vorgegebenen Schritten ab.

Beide unterliegen exakten, aber unterschiedlichen Gesetzen. Es sind zwei völlig unterschiedliche Systeme, die jeweils nur einzeln beschrieben werden können.

http://news.mit.edu/2018/dendrites-explain-brains-computing-power-1018

Electrical properties of dendrites help explain our brain’s unique computing power

Neurons in the human brain receive electrical signals from thousands of other cells, and long neural extensions called dendrites play a critical role in incorporating all of that information so the cells can respond appropriately.

Using hard-to-obtain samples of human brain tissue, MIT neuroscientists have now discovered that human dendrites have different electrical properties from those of other species. Their studies reveal that electrical signals weaken more as they flow along human dendrites, resulting in a higher degree of electrical compartmentalization, meaning that small sections of dendrites can behave independently from the rest of the neuron.

These differences may contribute to the enhanced computing power of the human brain, the researchers say.

“It’s not just that humans are smart because we have more neurons and a larger cortex. From the bottom up, neurons behave differently,” says Mark Harnett, the Fred and Carole Middleton Career Development Assistant Professor of Brain and Cognitive Sciences. “In human neurons, there is more electrical compartmentalization, and that allows these units to be a little bit more independent, potentially leading to increased computational capabilities of single neurons.”

Harnett, who is also a member of MIT’s McGovern Institute for Brain Research, and Sydney Cash, an assistant professor of neurology at Harvard Medical School and Massachusetts General Hospital, are the senior authors of the study, which appears in the Oct. 18 issue of Cell. The paper’s lead author is Lou Beaulieu-Laroche, a graduate student in MIT’s Department of Brain and Cognitive Sciences.

Neural computation

Dendrites can be thought of as analogous to transistors in a computer, performing simple operations using electrical signals. Dendrites receive input from many other neurons and carry those signals to the cell body. If stimulated enough, a neuron fires an action potential — an electrical impulse that then stimulates other neurons. Large networks of these neurons communicate with each other to generate thoughts and behavior.

The structure of a single neuron often resembles a tree, with many branches bringing in information that arrives far from the cell body. Previous research has found that the strength of electrical signals arriving at the cell body depends, in part, on how far they travel along the dendrite to get there. As the signals propagate, they become weaker, so a signal that arrives far from the cell body has less of an impact than one that arrives near the cell body.

Dendrites in the cortex of the human brain are much longer than those in rats and most other species, because the human cortex has evolved to be much thicker than that of other species. In humans, the cortex makes up about 75 percent of the total brain volume, compared to about 30 percent in the rat brain.

Although the human cortex is two to three times thicker than that of rats, it maintains the same overall organization, consisting of six distinctive layers of neurons. Neurons from layer 5 have dendrites long enough to reach all the way to layer 1, meaning that human dendrites have had to elongate as the human brain has evolved, and electrical signals have to travel that much farther.

In the new study, the MIT team wanted to investigate how these length differences might affect dendrites’ electrical properties. They were able to compare electrical activity in rat and human dendrites, using small pieces of brain tissue removed from epilepsy patients undergoing surgical removal of part of the temporal lobe. In order to reach the diseased part of the brain, surgeons also have to take out a small chunk of the anterior temporal lobe.

With the help of MGH collaborators Cash, Matthew Frosch, Ziv Williams, and Emad Eskandar, Harnett’s lab was able to obtain samples of the anterior temporal lobe, each about the size of a fingernail.

Evidence suggests that the anterior temporal lobe is not affected by epilepsy, and the tissue appears normal when examined with neuropathological techniques, Harnett says. This part of the brain appears to be involved in a variety of functions, including language and visual processing, but is not critical to any one function; patients are able to function normally after it is removed.

Once the tissue was removed, the researchers placed it in a solution very similar to cerebrospinal fluid, with oxygen flowing through it. This allowed them to keep the tissue alive for up to 48 hours. During that time, they used a technique known as patch-clamp electrophysiology to measure how electrical signals travel along dendrites of pyramidal neurons, which are the most common type of excitatory neurons in the cortex.

These experiments were performed primarily by Beaulieu-Laroche. Harnett’s lab (and others) have previously done this kind of experiment in rodent dendrites, but his team is the first to analyze electrical properties of human dendrites.

Using hard-to-obtain samples of human brain tissue, McGovern and MGH researchers have now discovered that human dendrites have different electrical properties from those of other species. These differences may contribute to the enhanced computing power of the human brain, the researchers say.

Unique features

The researchers found that because human dendrites cover longer distances, a signal flowing along a human dendrite from layer 1 to the cell body in layer 5 is much weaker when it arrives than a signal flowing along a rat dendrite from layer 1 to layer 5.

They also showed that human and rat dendrites have the same number of ion channels, which regulate the current flow, but these channels occur at a lower density in human dendrites as a result of the dendrite elongation. They also developed a detailed biophysical model that shows that this density change can account for some of the differences in electrical activity seen between human and rat dendrites, Harnett says.

Nelson Spruston, senior director of scientific programs at the Howard Hughes Medical Institute Janelia Research Campus, described the researchers’ analysis of human dendrites as “a remarkable accomplishment.”

“These are the most carefully detailed measurements to date of the physiological properties of human neurons,” says Spruston, who was not involved in the research. “These kinds of experiments are very technically demanding, even in mice and rats, so from a technical perspective, it’s pretty amazing that they’ve done this in humans.”

The question remains, how do these differences affect human brainpower? Harnett’s hypothesis is that because of these differences, which allow more regions of a dendrite to influence the strength of an incoming signal, individual neurons can perform more complex computations on the information.

“If you have a cortical column that has a chunk of human or rodent cortex, you’re going to be able to accomplish more computations faster with the human architecture versus the rodent architecture,” he says.

There are many other differences between human neurons and those of other species, Harnett adds, making it difficult to tease out the effects of dendritic electrical properties. In future studies, he hopes to explore further the precise impact of these electrical properties, and how they interact with other unique features of human neurons to produce more computing power.

The research was funded by the National Sciences and Engineering Research Council of Canada, the Dana Foundation David Mahoney Neuroimaging Grant Program, and the National Institutes of Health.