Erstmal könnte man „Computer“ mit „Rechner“ übersetzen, doch das hilft nicht viel weiter. Nur weil ich weiß, dass 3 mal 4 gleich 12 ist, bin ich ja kein Computer – zumindest nicht in dem Sinn, wie wir das Wort heute benutzen. Etwas weiter bringt uns die Definition von Google. Laut der ist ein Computer ein „elektronisches Gerät, das mittels programmierbarer Rechenvorschriften Daten speichert und verarbeitet“. Die Computer, mit denen wir im täglichen Leben umgehen – in Laptops, Tablets oder Smart-phones –, sind zudem digital. Das heißt, sie arbeiten mit diskreten Dateneinheiten, in der Regel binär, also mit lediglich zwei verschiedenen Zuständen.
Die Neuronen in unserem Gehirn funktionieren wesentlich komplizierter. Sie können auf Signale von Neurotransmittern graduell – also nicht diskret – und zudem auf verschiedene Arten reagieren. Ein Neuron ist kein binärer Schalter, der entweder an oder aus ist. Dieser Unterschied zwischen Gehirn und Computern ist jedoch nicht sehr aussagekräftig. Man kann natürlich graduelle Prozesse auf digitalen Computern simulieren, wenn auch strenggenommen nur annäherungsweise. Tatsächlich wird genau das bei den neuronalen Netzwerken gemacht, die für Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen.
Zudem gibt es die analogen Computer, die mit kontinuierlichen Daten arbeiten. So kann man zum Beispiel Stromkreise mit verschiedenen Widerständen nutzen, um Zahlen zu multiplizieren. Im täglichen Leben verwenden wir analoge Computer selten, vor allem deshalb, weil die Diskretiserung von Daten Fehlern vorbeugt und das Verhalten digitaler Computer daher sehr gut vorhersagbar und reproduzierbar ist. Analoge Computer erleben jedoch derzeit ein kleines Comeback, weil man sie für Matrixmultiplikationen in neuronalen Netzen einsetzen kann und damit Zeit und Energie spart.
Neuartige Chips simulieren Neuronen
Neuronale Netzwerke simulieren das Gehirn derzeit auf digitaler Basis, aber das könnte sich bald ändern. Einige Forschergruppen haben „neuromorphische“ Chips entwickelt, die direkt Neuronen simulieren sollen. Ein Beispiel ist Intels Lohi2-Computer, der eine Million künstlicher Neuronen hat, verbunden durch 120 Millionen Synapsen. Zum Vergleich: Das menschliche Gehirn hat etwa 100 Milliarden Neuronen und eine Trilliarde Synapsen. Was neuromorphische Computer können, werden wir in den nächsten Jahren erfahren.
Ein weiterer Unterschied zwischen Computern und Gehirn, der bald verschwinden könnte, ist der Speicher. Neuronen können Information sowohl verarbeiten als auch speichern, wohingegen Computer unterschiedliche Hardware für diese Prozesse benutzen. Um diesen Unterschied zu beseitigen, haben Forscher von der University of California in San Diego einen neuen Chip entwickelt, der für Datenverarbeitung und Speichern gleichzeitig benutzt werden kann. Sie nennen Computer mit solchen Chips „Memcomputer“.
