EGL020 Biologische Intelligenz und künstliches Leben: Künstliche Intelligenz Teil 3

"Die Evolution hat nicht Lösungen zu spezifischen Problemen entwickelt, sondern generelle Problemlösungs-Maschinen" Michael Levin

Intelligenz kann in der Biologie überall angetroffen werden, wo Zellen sind. Zellen sind nichts weiter als kleine Automaten, die gegen die Entropie arbeiten. Leben ist Ordnung und die Intelligenz das Programm dazu. Diese Sichtweise leiten wir uns aus den Vorträgen und Interviews von Josha Bach und Michael Levin ab. Josha Bach liefert uns die Definition von Intelligenz als Fähigkeit Modelle zu entwerfen und daraus Handlungen abzuleiten, die auf Kausalität geprüft werden. Michael Levin hat Plattwürmer so weit bioelektrisch modifiziert, dass sie in der Mitte durchgeschnitten statt eines Schwanzes einen zweiten Kopf regenerieren. Er und sein Team entwickeln ein Framework, um diverse Intelligenzformen zu entdecken, zu untersuchen und auch künstlich herzustellen: Biologie stellt ein tief verschachteltes System dar und jede Ebene ist dabei sehr kompetent Probleme zu lösen.

Shownotes

Mitwirkende

Florian Clauß

Erzähler

Micz Flor

Transcript

Florian Clauß

0:00:01–0:00:05

Danke. Deins läuft 20?

Micz Flor

0:00:04–0:00:07

Am 20.. Die.

0:00:12–0:00:16

Wir sind alarmiert. Wie man im Hintergrund hört, ist ein wichtiges Thema.

0:00:18–0:00:22

Flo hat es ja in der letzten Folge schon ein bisschen anmoderiert.

0:00:23–0:00:27

Das überlasse ich dir dann gleich. Wir sind Flo.

0:00:27–0:00:32

Links neben mir. Ich bin Matze vom eigentlich Podcast, in dem wir.

0:00:33–0:00:39

Eigentlich wandern, aber meistens in der Stadt rumgurken, zu Fuß reden,

0:00:39–0:00:42

beim Laufen und laufend reden und,

0:00:43–0:00:48

immer abwechselnd ein Thema vorbereiten und dann trotzdem heimlich wünschen,

0:00:48–0:00:49

dass daraus ein Gespräch wird.

0:00:50–0:00:55

Und mit diesen einleitenden Worten übergebe ich an dich, Flo.

Florian Clauß

0:00:55–0:01:02

Ja hallo auch von meiner Seite ja heute Episode eigentlich Podcast 20.

0:01:03–0:01:10

Und der dritte Teil unserer Serie Serie zu künstlicher Intelligenz.

0:01:11–0:01:18

Und mit ähnlich wie es ihr das letzte Mal gegangen ist, nämlich ein Seminar

0:01:18–0:01:20

vorzubereiten. So ging es mir auch.

0:01:20–0:01:28

Ich hatte dir auch in der Vorbereitung zu der Sendung kam mir einen Vortrag unter.

0:01:30–0:01:36

Der abgehalten wurde im Panel von Intel Labs dagegen ist um.

0:01:39–0:01:45

Tina Ristic. Es ging um Vertreter der AI und Deep Learning. Und.

Micz Flor

0:01:45–0:01:48

Also Artificial Intelligence, die englische KI.

Florian Clauß

0:01:47–0:01:51

Genau genau dieses Mal war Joscha Bach eingeladen.

0:01:51–0:01:58

Es war noch Michael Levin als weiterer Gast eingeladen.

0:01:59–0:02:03

Und dieser Vortrag hat mich dann so fasziniert, dass ich dann halt,

0:02:05–0:02:09

mich hingesetzt habe und den halt auch nochmal durchgehört und dann würde ich

0:02:09–0:02:10

gerne nochmal so referieren.

0:02:11–0:02:16

Und ich habe auch ein bisschen mehr von den beiden gehört.

0:02:16–0:02:22

Die treten häufig in einigen Podcasts zusammen auf, haben aber auch einzelne,

0:02:23–0:02:27

Episoden mit anderen Interviewern, wo sie interviewt werden.

0:02:27–0:02:32

Und Joscha Bach ist uns ja auch schon oft untergekommen.

0:02:32–0:02:38

Er war auch quasi so mit ein Initiationserlebnis für den Podcast,

0:02:39–0:02:43

nämlich als wir damals alternativlos die Folge gehört.

Micz Flor

0:02:42–0:02:43

42.

Florian Clauß

0:02:44–0:02:48

Genau, Alternativlos war, dass die Folge 42. Ja, stimmt.

Micz Flor

0:02:46–0:02:49

Ja, das war ja der Witz. Die haben ja ewig drauf gewartet wegen die Antwort

0:02:49–0:02:53

auf alle Fragen. Und dann hatten sie ja schon Bach eingeladen.

Florian Clauß

0:02:54–0:03:00

Genau wo dann halt in der Alternativloses der Podcast von Felix von Leitner

0:03:00–0:03:04

und Frank Rieger und die hätten Joscha Bach das Ganze.

0:03:04–0:03:10

Die kommen alle aus dem Chaos Computer Club, das heißt die kennen sich dann,

0:03:10–0:03:18

untereinander und wir hatten damals diese Folge beim Begehen der Bürgerspitze. Genau.

Micz Flor

0:03:16–0:03:17

Biker Spitze.

Florian Clauß

0:03:19–0:03:24

Ja, ein langer, mühsamer Weg und wir mussten uns irgendwie ablenken.

Micz Flor

0:03:20–0:03:21

Ein mühsamer.

Florian Clauß

0:03:24–0:03:28

Um halt durch über diese Schotterfeld, was dann wirklich drei Stunden gedauert hat.

0:03:28–0:03:33

Und das war echt sehr zermürbend, aber faszinierend zugleich.

0:03:33–0:03:39

Und ich meine, Joscha Bach, du kennst seine Art es ist der ist auf auf,

0:03:39–0:03:46

auf uns also sehr schnell und sehr komprimiert was er sagt.

0:03:46–0:03:51

Also er hat sehr viele Referenzen und man muss da in jedem Satz ist da schon,

0:03:51–0:03:54

ganz viel Informationen reingefaltet deswegen.

Micz Flor

0:03:54–0:03:57

Ja, ich bin da so ein bisschen hin und hergerissen. Ich magister das und ich

0:03:57–0:04:02

habe gleichzeitig oft das Gefühl, das muss alles irgendwie computing sein.

0:04:02–0:04:05

Also es wird alles. Es geht immer nur um Informationsflüsse,

0:04:05–0:04:07

alles wird auf Information runtergebrochen.

0:04:07–0:04:13

Und das ist ja in meiner letzten Folge, meiner kommenden Folge immer so, diese Grenze.

0:04:13–0:04:18

Du bist halt bei diesem einen Body Problem ganz viel, wenn es um um lebendige Systeme geht.

0:04:20–0:04:25

Und da ist es mir dann manchmal ein bisschen zu schnell, weil ich habe,

0:04:26–0:04:30

Ich finde es immer total toll, auch was er auf Twitter so schreibt und manchmal

0:04:30–0:04:34

hat man so das Gefühl, das ist zu 99,7 % wahr,

0:04:35–0:04:37

aber diese 0,3 %,

0:04:37–0:04:39

da wird es halt wirklich spannend.

0:04:40–0:04:43

Aber wie gesagt, ich bin ja auch nicht auf der auf der Ebene.

Florian Clauß

0:04:44–0:04:50

Also Joscha Bach ist Kognitionswissenschaftler, ist jetzt glaube ich auch tatsächlich

0:04:50–0:04:57

in diesem Intel Lab mit als beteiligt und kann da seine Untersuchung seine Forschung treiben.

0:04:57–0:05:04

In dem Rahmen hat hat glaube ich auch in der Humboldt Uni in 2009 hat er glaube

0:05:04–0:05:10

ich auch sein sein, seine Arbeit geschrieben.

0:05:10–0:05:14

Ich weiß nicht, ich bin mir nicht sicher, ob er ein PhD gemacht hat oder bei Master.

0:05:15–0:05:23

Er hat im Bereich der ganzen Computer Sciences da auch Vorreiter.

0:05:23–0:05:27

Also er ist dann halt genau dieses in Kognitionswissenschaften.

0:05:27–0:05:29

Er bringt dann halt das.

0:05:31–0:05:36

Also im Prinzip in so einem interdisziplinären Feld, wo er viel auch biologische,

0:05:36–0:05:44

Systeme mit vergleicht, aber auch in diesem Eiki und Learning Umfeld aktiv ist.

0:05:45–0:05:51

Michael Lewin stell ich auch kurz vor, ist Biologe, hat viele Untersuchungen

0:05:51–0:05:52

im Bereich Morphologie.

0:05:53–0:05:58

Ist wird so ein bisschen gehandelt als der neue Nobelpreisträger, weil der hat schon sehr,

0:06:00–0:06:04

sehr weitgehende Experimente gemacht und seine Ansätze die er da vorstellt Ich,

0:06:04–0:06:07

ich gehe, ich, ich mache viele plastische Beispiele und,

0:06:08–0:06:14

was er da so was er da so halt so erforscht und das ist extrem spannend und

0:06:14–0:06:18

die beiden zusammen, die haben sich in den Vorträgen auch immer so die Bälle

0:06:18–0:06:21

zugeworfen, das heißt, die haben, glaube ich auch zusammen eine Firma gegründet,

0:06:22–0:06:24

wo die dann teilweise ihre.

0:06:26–0:06:31

Ihre Erkenntnisse und auch dann auch entsprechend dann umsetzen können im Rahmen der Firma.

0:06:33–0:06:39

Genau. Also es ging eben so ein bisschen um Beyond Artificial Intelligence bei

0:06:39–0:06:43

dem Vortrag, das heißt Beyond ist jetzt von mir eingebracht, also so ein bisschen,

0:06:45–0:06:50

wo steckt dann halt die künstliche Intelligenz mit diesem Machine Learning Modell,

0:06:50–0:06:55

mit neuronalen Netzen, wo steckt die fest und was gibt es in der Biologie quasi

0:06:55–0:06:58

für Modelle, die da eventuell,

0:06:58–0:07:02

einfach so auch neue Wege zeigen können, die man dann adaptieren könnte,

0:07:03–0:07:06

in diese Bereiche rein und.

0:07:08–0:07:12

Die Frage ist natürlich Und da bist du der Mensch?

0:07:12–0:07:17

Nein, genau was du zu Joscha Bach gesagt hast. Was ist denn jetzt eigentlich Intelligenz?

0:07:17–0:07:20

Wie würdest du Intelligenz beschreiben? Und so wie er es beschreibt,

0:07:20–0:07:28

ist Intelligenz die Möglichkeit, ein Modell von der Welt.

0:07:31–0:07:38

Also so berechenbar zu machen, um so quasi die nächsten Schritte einzuleiten.

0:07:38–0:07:42

Also du machst dir ein Bild von dem, von dir, von deinem Universum,

0:07:42–0:07:46

von deinem Environment und diese.

0:07:46–0:07:50

Also wie auch immer, eine Virtualisierung und du kannst quasi mit.

0:07:50–0:07:55

Aufgrund dessen kannst du dann quasi die nächsten Schritte berechnen und dann

0:07:55–0:08:00

wieder als Handlung die Welt in eine Umgebung wieder zurücktragen.

0:08:00–0:08:05

Nee, also das ist, das ist jetzt mal ganz grob gesprochen eine Definition von Intelligenz.

Micz Flor

0:08:06–0:08:11

Genau. Also, dass man kurz gesagt, man kann Probleme lösen, indem man die Dinge

0:08:11–0:08:15

erfasst, die das Problem sind bzw.

0:08:15–0:08:20

Herstellen und dass man dann auf eine Form kreativ nicht nur eine und immer

0:08:20–0:08:25

gleiche, sondern auch unterschiedliche Lösungen für dieses Problem.

Florian Clauß

0:08:25–0:08:30

Es ist die Fähigkeit, Modelle zu entwerfen.

Micz Flor

0:08:28–0:08:30

Ja, Ja, ja.

Florian Clauß

0:08:33–0:08:38

Und die Modelle sind dann nichts weiter als berechenbare Funktion, die dann halt wieder.

0:08:39–0:08:43

Also es gibt da eine gewisse Simulalität, das heißt kann es so und so viele

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Modelle dann halt in einem Kopf vorhalten oder so und so viele Aktionen daraus

0:08:47–0:08:49

ableiten. Das ist eine gewisse Parallelisierung.

0:08:50–0:08:53

Und wenn ich das mache, dann passiert das. Und wenn ich das mache, dann passiert das.

0:08:54–0:08:57

Und dann daraufhin eine Entscheidung treffen, wie gehst du dann,

0:08:57–0:08:58

wie machst du es dann halt.

0:08:59–0:09:04

Das ist so die Möglichkeit und damit ist es halt wieder so. Abstrakter ausgedrückt,

0:09:04–0:09:08

im Prinzip ist es dann halt auch Intelligenz wieder berechenbar.

0:09:08–0:09:11

Und da sind wir wieder bei der Turingmaschine.

Micz Flor

0:09:11–0:09:14

Ja, genau. Ja, genau.

0:09:14–0:09:20

Die Turingmaschine, die ja nur dann Intelligenz bezeugt bekommt,

0:09:20–0:09:24

wenn ein wie auch immer gearteter Beobachter, der scheinbar ein bisschen höher

0:09:24–0:09:29

steht als Turing, Intelligenz in der Lage ist zu sagen, es sei nicht unterscheidbar.

0:09:29–0:09:32

Und das finde ich halt immer genau diesen Sprung zwischen dem,

0:09:33–0:09:40

zwischen dem deskriptiven und dann diesem metaphysischen Ansatz. Aber.

Florian Clauß

0:09:40–0:09:46

Oje. Dann ist auch die Frage von der Anwendung von eben.

0:09:47–0:09:51

Also wie wirksam das ist. Wenn du deine Umgebung beeinflusst,

0:09:51–0:09:56

dann, wenn du halt irgendwie handelst in irgendeiner Form, also rein zufällig,

0:09:57–0:09:58

dann passiert was. Aber du?

0:09:58–0:10:01

Die Frage ist natürlich, wie du zielgerichtet handeln kannst,

0:10:01–0:10:03

um dann letztendlich dein Ziel zu erreichen.

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Das ist ja so immer dieses. Also dieses Goal driven.

Micz Flor

0:10:08–0:10:12

Ja nicht nur Gold und das ist das Prozedurale auch das halt.

0:10:12–0:10:15

Das wird oft eben bei diesem Deep Learning auch nicht wirklich.

0:10:16–0:10:19

Wie du in der letzten Folge gesagt hast. Gibt halt so einen Trigger,

0:10:19–0:10:21

man fragt was und dann kriegt man auch eine Antwort drauf.

0:10:22–0:10:27

Aber diese Idee, dass man vorausschauend prozedural etwas entwickelt oder auch auf,

0:10:28–0:10:34

auf was sie angeht, gibt so ein bisschen ist aber eben auf Dinge reagiert und

0:10:34–0:10:40

die Mittel to take into account, also dass die mit in einem Prozess mit berücksichtigt werden.

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Das ist natürlich noch mal eine ganz andere Hausnummer, dass man eben vorausschauend

0:10:47–0:10:51

Modelle irgendwie auf die Welt anwendet und dann Ziele, Motivation und diese

0:10:51–0:10:53

Sachen alles reinbringt.

Florian Clauß

0:10:53–0:10:59

Also hier vielleicht. Du hast schon referenziert, was jetzt so gibt der Unterschied

0:10:59–0:11:06

zu dem anderen was, was jetzt Deep Learning eigentlich ist, Deep Learning oder Learning.

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Das ist im Prinzip, das skaliert.

0:11:11–0:11:15

Je mehr Daten ich habe, desto besser wird mein Modell.

0:11:16–0:11:19

Und das ist ja genau dieser Ressourcenverbrauch, den du auch angemerkt hast.

0:11:20–0:11:24

Es ist genau diese Sache. Ich muss unglaublich viele Ressourcen in das System

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stecken und je mehr ich da reinpumpe, desto besser wird es.

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Das ist ja. Also Beispiel Bildverarbeitung oder Bilderkennung und Bildgenerierung ist ja so, je mehr,

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Bilder ich dann in dieses System gebe, desto besser wird dann halt auch der Output von dem System.

0:11:45–0:11:51

Und es ist im Prinzip also so, so wie es momentan funktioniert.

0:11:51–0:11:53

Es ist ja so, dass du das das,

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du kannst, du Kleiner also du kannst. Wenn du ein Ergebnis hast,

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dann kannst du sagen ja, mache ein bisschen das und das und dann kriegt es ein

0:12:03–0:12:05

anderes Ergebnis. Also du kannst so kleine.

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Kleine. Direktiven ändern und kriegst dann halt ein anderes Ergebnis.

0:12:12–0:12:17

Es wird so, weil es eben aufgrund dieser Masse dann halt genau diese ganzen,

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Ergebnisse liefern kann.

0:12:19–0:12:26

Gleichzeitig ist es extremst ressourcenaufwendig, weil es immer so eine Einzelbild Betrachtung hat.

0:12:27–0:12:34

Das heißt wenn du auf dem Bild, wenn du halt so keine 51.000 Bilder von Stühlen hast,

0:12:34–0:12:39

dann fängst du an und trainierst das System und sagst hier so der Umriss,

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so sieht ein Stuhl aus in einer anderen Ebene.

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Von dem neuronalen Netz sagst du halt so der Stuhl kann schwarz oder braun sein,

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also oder der Stuhl kann.

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Du hast ja dann so verschiedene Verknüpfungen sebene, um nur halt irgendwie,

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so eine Gestaltswahrnehmung auf unterschiedlichsten Ebenen miteinander zu verknüpfen.

0:12:57–0:13:01

Aber du bist die ganze Zeit dabei, diesem System zu sagen das ist ein Stuhl,

0:13:01–0:13:04

das ist ein Stuhl, das ist ein Stuhl und dann kriegt es halt irgendwie.

0:13:04–0:13:07

Das System sagt dann halt nach dem ersten Trainingsrunde ah,

0:13:07–0:13:10

zu 80 % bin ich mir sicher, dass das ein Stuhl ist.

0:13:10–0:13:14

Und dann sagst du Nein. Doch, und dann und dann halt irgendwie trainiert das,

0:13:14–0:13:20

dann doch irgendwie. Zu 99,7 % bin ich mir sicher, dass es ein Stuhl ist. Und das ist.

Micz Flor

0:13:20–0:13:22

Wer und das ist aber nochmal wichtig festzuhalten, was du da beschreibst,

0:13:22–0:13:26

ist glaube ich in der Tat gerade das Ziel, dass man das halt so perfekt schafft,

0:13:27–0:13:31

weil natürlich momentan am meisten durch die Presse geht, Wenn irgendwie eine

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künstliche Intelligenz, die ein Auto lenkt, für Unfälle und Tode sorgt.

0:13:35–0:13:42

Das ist halt wirklich angsteinflößend und deshalb ist es halt gerade so ein

0:13:42–0:13:45

Incentives, das Ding perfekt zu machen.

0:13:45–0:13:50

Und das wird eben dann aber wiederum auch auf einer sozialen Ebene durch Publikationen

0:13:50–0:13:52

gefördert. Das heißt, es werden halt mehr Sachen publiziert,

0:13:52–0:13:54

wo es halt noch besser wird. Noch besser wird noch.

0:13:54–0:13:59

Wenn allerdings irgendwann das Ganze kippt und man merkt, man kann das einfach

0:13:59–0:14:01

mit der bestehenden Energie nicht mehr,

0:14:03–0:14:07

weder moralisch noch finanziell irgendwie durch pushen, dann kann es gut sein,

0:14:07–0:14:11

dass auf einmal das Ziel wird zu sagen energieeffizient.

0:14:11–0:14:12

Das gleiche Ergebnis.

0:14:13–0:14:17

Sagen wir mal, das Ergebnis ist uns jetzt gut genug und jetzt gewinnt immer

0:14:17–0:14:21

die Publikation, die energieeffizient Algorithmen entwickelt oder Hardware entwickelt,

0:14:21–0:14:22

die das Gleiche herstellen kann.

0:14:23–0:14:26

Also ich glaube diese Idee, dass dass es.

0:14:27–0:14:33

Dass es immer darum geht, das System noch zu verbessern. Das ist angelegt auch,

0:14:33–0:14:38

in Einladungen, auf Konferenzen, in Publikationen, im Magazin. Das.

Florian Clauß

0:14:39–0:14:43

Ja, ich meine aber, wie du sagst. Du wirst dann irgendwann in diesem in diesem

0:14:43–0:14:48

exponentiellen Bereich, wo du für eine Verbesserung des Systems,

0:14:48–0:14:52

wie bei Bitcoin dann halt so viel mehr Aufwand reinstecken musst,

0:14:52–0:14:56

dass sich das dann halt in der Energiebilanz gar nicht mehr lohnt.

Micz Flor

0:14:56–0:15:01

Ja und das spannende ist ja auch das, dass es sich eben nicht mehr lohnt, Dinge auszusitzen.

0:15:01–0:15:04

Das war früher so, dass man oft zum Beispiel Patente angemeldet hat für bestimmte,

0:15:05–0:15:07

Algorithmen, um Datenbanken zu durchsuchen.

0:15:07–0:15:12

Nicht weil die gut sind, sondern weil man wusste okay, spätestens in fünf Jahren,

0:15:13–0:15:15

ist die Hardware gut genug, das zu rechnen.

0:15:15–0:15:18

Jetzt gerade geht es dann nicht. Aber der Algorithmus, den kann ich schon mal patentieren lassen.

0:15:18–0:15:23

Und diese, dieses Warten auf bessere, schnellere Hardware, das kommt gerade

0:15:23–0:15:24

ein bisschen ins Stocken.

0:15:25–0:15:30

Wird neue Hardware entwickelt und deshalb ist es auf einmal noch ein ganz anderes

0:15:30–0:15:35

Incentives, auch energiesparend zu arbeiten, weil man nicht mehr davon ausgehen

0:15:35–0:15:39

kann, dass es halt bis die Doktorarbeit publiziert ist. Der wird schon gehen.

Florian Clauß

0:15:39–0:15:42

Ja, ja, ja, ja, genau.

0:15:42–0:15:46

Also auch die Frage, wie kriegt man da jetzt eine neue Ära oder andere Modelle

0:15:46–0:15:51

rein? Und da ist jetzt auch den Ansatz, den jetzt dann Joscha Bach und Michael

0:15:51–0:15:55

Lewin liefern ist halt ähm das eben.

0:15:56–0:16:03

Also und dann aus der Biologie angelehnt, dass man quasi die einzelnen Teile,

0:16:04–0:16:09

in einem neuronalen Netz dass die dann halt quasi,

0:16:10–0:16:13

viel berechnender sind also,

0:16:15–0:16:17

jetzt wie so kleine Turingmaschine,

0:16:18–0:16:23

die dann halt auch eben auf dieser Ebene Entscheidungen treffen können,

0:16:23–0:16:28

die dann nicht mehr dieses Ganze den Kontext brauchen, sondern halt eine eigene.

0:16:28–0:16:32

Ich sag mal so eine eigene Logik mitbringen, eigenes Programm,

0:16:32–0:16:37

was sie dann halt abfahren können und was dann halt quasi auf die eine,

0:16:37–0:16:39

auf die Umwelt dann wieder wirkt.

0:16:40–0:16:44

Das heißt, das ist genau dieser, dieser Ansatz, das, dass es halt,

0:16:46–0:16:51

an der Stelle effektiver und energieeffizienter wird und da kommst du halt in

0:16:51–0:16:57

diesem Bereich der zellulären Turingmaschine, weil Zellen sind halt Turingmaschine.

0:16:57–0:17:00

Das ist halt so, das kann man halt einfach so sagen.

0:17:01–0:17:05

Ich hab auch Cherrypity gefragt und er hat gesagt ja geht.

Micz Flor

0:17:03–0:17:04

Was soll ich sagen?

Florian Clauß

0:17:06–0:17:12

Darf ich sagen, Zellen sind einzelne Turingmaschinen, weil es gibt dann halt.

Micz Flor

0:17:06–0:17:07

Die Wirtschaft.

Florian Clauß

0:17:12–0:17:17

111 Reiz, ein Einwirken, es gibt ein Programm, was abläuft und es gibt dann

0:17:17–0:17:22

halt ein eine Reaktion oder eine Aktion, die daraus folgt.

0:17:22–0:17:25

Es ist ja im Prinzip und jetzt ist es halt rein deterministisch,

0:17:26–0:17:28

es läuft halt durch den Zellkern, wie auch immer.

0:17:29–0:17:32

Aber es ist ja sehr programmatisch, das ist eine Turingmaschine,

0:17:32–0:17:35

die kann dann halt bestimmte Antworten formulieren.

Micz Flor

0:17:35–0:17:39

Aber dann springe ich nur ganz kurz in die Konrad Zuse Folge. Ich finde es.

Florian Clauß

0:17:38–0:17:40

Ja, ja, genau das will ich. Sehr gut.

Micz Flor

0:17:40–0:17:46

Nein, da gab es ja diese, diese Grenzen, diese kleinen Maschinenbauwerks Werkbank

0:17:46–0:17:48

oder ich weiß gar nicht mehr genau, wie es hieß,

0:17:49–0:17:57

der ja die Überlegung hatte also der Erfinder des ersten Computers mechanisch

0:17:57–0:18:01

und dann später mit Relais und dann später mit Transistoren.

0:18:01–0:18:05

Der hatte dann irgendwie schon in den 60er Jahren die Idee, man könnte eben,

0:18:05–0:18:08

eine Werkbank bauen, die vollautomatisch sich selbst replizieren kann.

0:18:09–0:18:13

Und nicht nur das, sondern sie könne sich dann auch selbst replizieren und immer kleiner machen.

0:18:13–0:18:16

Also eine Art Universalmaschine. Nicht als Computer in der digitalen,

0:18:16–0:18:19

symbolisierten Welt, sondern in einer materiellen Welt.

0:18:20–0:18:25

Und das war wirklich auch so inspiriert von der Biologie ist damals natürlich,

0:18:25–0:18:30

das haben wir ja dann irgendwie im Moment im Technikmuseum erlebt,

0:18:30–0:18:32

an dem Energiethema gescheitert.

0:18:34–0:18:38

Aber genau da ging es auch darum, Zellen zu bauen.

0:18:39–0:18:44

Die Zellen, die, wie wir vermuten, trans episodenhaft vermuten,

0:18:44–0:18:49

mit Quantenmechanik Dinge stemmen können, die Newtonsche Materie einfach nicht kann.

0:18:50–0:18:53

Und ja, zu Punkt.

Florian Clauß

0:18:53–0:18:57

Ja ne, genau. Dann muss ich auch daran denken, dass es im Prinzip also dieser

0:18:57–0:19:02

Ansatz, den auch Suse dann halt gemacht hat, eben diese, diese sich immer verkleinerten

0:19:02–0:19:05

Maschinen, die dann aber auch immer ein Programm fahren.

0:19:06–0:19:10

Also genau das ist immer so aus der aus der Biologie ist es so,

0:19:10–0:19:14

dass die Ressource die quasi teuer ist.

0:19:16–0:19:21

Wenn du jetzt auf biologische Systeme guckst, ist die Zeit ne.

0:19:21–0:19:26

Während du bei so einem Machine Learning, bei so einem ist Zeit kein nicht teuer.

0:19:26–0:19:32

Zeit ist fast unbegrenzt verfügbar, weil du hast diese extreme hohe Taktfrequenz

0:19:32–0:19:36

hast, während du biologische Systeme live laufen, einen ganz anderen Takt.

Micz Flor

0:19:37–0:19:40

Wenn die schneller Attacken würden, würden sie verbrennen.

Florian Clauß

0:19:40–0:19:45

Ja, genau. Nein, die laufen halt in Millisekunden.

0:19:45–0:19:49

Diese weiß, wie viel Rechenleistung einfach durch diese extrem hohe Taktfrequenz

0:19:49–0:19:52

und die Parallelisierung dadurch ist, zeigt keinen.

0:19:52–0:19:56

Deswegen kann man diese ganzen Millionen Bilder überhaupt prozessieren,

0:19:56–0:19:59

weil Zeit dann halt irgendwie keine Rolle spielt.

0:19:59–0:20:06

Wenn im Gehirn oder im biologischen System ist das halt eine sehr rare Ressource.

0:20:06–0:20:14

Das heißt, hier gibt es dann eben diese Notwendigkeit, dass man halt operationalisiert,

0:20:14–0:20:18

indem man halt diese Berechnung, also das heißt,

0:20:18–0:20:23

es werden durch diese, wenn man diese kleinen Turing Dinger da die Zellen dann

0:20:23–0:20:28

sieht, dass die halt quasi parallel alle möglichen Zustandsformen berechnen können.

0:20:29–0:20:34

Das ist halt so das, was ein biologisches System wieder schneller macht oder effektiver.

0:20:35–0:20:39

Das heißt, diese, ich sage jetzt mal, diese Intelligenz ist dann halt viel mehr

0:20:39–0:20:44

in diesen einzelnen Knoten aufgehoben, die dann halt aber autark für sich dann

0:20:44–0:20:46

halt bestimmte Berechnungen ausführen können.

0:20:48–0:20:50

Und dass dadurch das effektiver wird.

0:20:50–0:20:55

Gleichzeitig gibt es dann halt auch diese, diese Möglichkeit.

0:20:56–0:20:59

Was jetzt gemacht wird, ist dann halt eine Parallelisierung.

0:20:59–0:21:07

Da kommt wieder dieser Begriff von ah, das ist so aus dem Darwinismus entlehnt.

0:21:07–0:21:11

Das ist dann halt quasi die Wirklichkeit,

0:21:12–0:21:17

also die Idee, dass das Gehirn quasi,

0:21:17–0:21:23

ein sowieso ein Multiversum ist, weil alle möglichen Realitäten schon irgendwo

0:21:23–0:21:27

als Modelle in diesem Gehirn zeitgleich ablaufen, bis dann halt tatsächlich

0:21:27–0:21:30

das reale Handeln dann einfach ein Modell Wirklichkeit werden lässt.

0:21:30–0:21:34

Aber es ist halt eigentlich das Gehirn funktioniert wie ein Multiversum,

0:21:35–0:21:39

weil halt genau diese ganzen Zustände schon irgendwo vorhanden und berechnet werden.

0:21:39–0:21:42

Und das ist halt so, diese Effektivität von biologischen Systemen.

0:21:43–0:21:45

Also es ist sehr abstrakt, aber so?

Micz Flor

0:21:45–0:21:49

Ja, ja, es geht. Da glaube ich auch darum, dass du natürlich in dem Multiversum

0:21:49–0:21:54

hast du halt immer dieses, dieses Bild, dass alles, was möglich ist,

0:21:54–0:21:56

parallel auch schon irgendwie ist oder so.

0:21:57–0:22:00

Während in biologischen Systemen, glaube ich, ist über die Zeitkomponente,

0:22:00–0:22:04

was du gerade gesagt hast, das auch immer ein bisschen eingeschränkt.

0:22:05–0:22:10

Wir haben ja natürlich jedes Mal Ende des Jahres gibt es die besten Wünsche

0:22:10–0:22:14

für das nächste Jahr und dann irgendwelche Kalendersprüche oder so Bilder, die uns aufzeigen.

0:22:15–0:22:18

Die Reise ging jetzt bis hier. Das heißt aber nicht, dass sie in die Richtung

0:22:18–0:22:21

weitergehen musst Du bist frei, dich immer wieder irgendwohin zu drehen,

0:22:21–0:22:27

was Neues anzufangen, während in Wahrheit biologische Systeme natürlich nicht determiniert sind.

0:22:27–0:22:32

Allerdings der Möglichkeitsraum ist eingeschränkt, Es sind nicht alle möglichen

0:22:32–0:22:38

Universen parallel existent, aber von allen Möglichkeiten, die es gibt,

0:22:38–0:22:40

was ein begrenzter Raum ist,

0:22:41–0:22:45

wird dann eine gewählt und das determiniert dann eben den nächsten Schritt.

Florian Clauß

0:22:47–0:22:52

Genau. Ähm, also die. Die machen auch so ein bisschen.

0:22:52–0:22:56

Also die jetzt Joscha Bach und Michael Lewin, die bashen auch so ein bisschen

0:22:56–0:23:00

gegen die bestehenden Biologieansichten.

0:23:01–0:23:07

Was jetzt in der Neurowissenschaft usw. jetzt so dafür Modelle eben vorherrschen. Also ein.

0:23:07–0:23:10

Ein Beispiel ist halt das ähm.

0:23:12–0:23:16

Dass die Neurowissenschaftler eigentlich keine geeigneten Tools haben,

0:23:16–0:23:22

die versuchen, das Gehirn zu verstehen, indem sie halt draufgucken und dann halt beobachten.

0:23:22–0:23:26

Aber jetzt zum einen Ein,

0:23:27–0:23:30

Experiment hat gezeigt, dass sie zum Beispiel auch Neurowissenschaftler mit

0:23:30–0:23:36

ihren Tools wenn die dann zum Beispiel nur so einen Mikroprozessor Reverse Engineering

0:23:36–0:23:38

sollen, dass die das nicht hinbekommen haben.

0:23:38–0:23:41

Also du guckst dann auch und ich meine, das Gehirn ist noch viel komplexer.

0:23:42–0:23:45

Also wenn du noch nicht mal das schaffst, ein Mikroprozessor,

0:23:45–0:23:50

dann halt so, um zu wissen, wie der funktioniert, weil das halt nicht auflösbar.

Micz Flor

0:23:50–0:23:55

Die Nummer, das heißt die, die, weil die Neurologen nicht Computer bauen können.

Florian Clauß

0:23:55–0:23:58

Wenn nicht Computer, dann reverse engineering, also immer quasi ein.

0:23:59–0:24:02

Also wenn du jetzt ein Mikroprozessor von außen drauf guckst,

0:24:02–0:24:06

den beobachten kannst, du kannst den dann halt nicht mit deren Tools head kann

0:24:06–0:24:09

man den jetzt nicht Reverse Engineering und wissen wie der funktioniert?

Micz Flor

0:24:09–0:24:14

Zu mir. Okay, gut. Das weiß ich. Was ist? Ich müsste mal. Ich.

Florian Clauß

0:24:11–0:24:15

Also es war jetzt so ist es, glaube ich, so ein bisschen, ein bisschen anekdotisch.

Micz Flor

0:24:15–0:24:16

Anekdotisch. Ja, ja, ja.

Florian Clauß

0:24:15–0:24:21

Ich weiß nicht, ob das jetzt nur so ein Bashing ist und dann halt irgendwie so und und und.

Micz Flor

0:24:16–0:24:19

So ein Bashing ist dann halt irgendwie so und.

Florian Clauß

0:24:21–0:24:27

Eine interessante Erkenntnis ist auch das ist also wo wo ich dann ja klar also,

0:24:28–0:24:32

also die Zellen sind ja alle irgendwo gleich aufgebaut.

0:24:32–0:24:37

Sie kriegen ja dann halt je nach Entwicklung des des Individuums kriegen die

0:24:37–0:24:39

dann halt entsprechende Interna.

0:24:39–0:24:43

In so einer Entwicklungsphase kriegen die ja dann die Aufgaben zugewiesen.

0:24:43–0:24:49

Und die Frage ist halt, was unterscheidet jetzt die Neuronen von anderen Zellen?

0:24:50–0:24:58

Und die Neuronen sind ja auch dann nur so in tierischen Lebensformen, so sind die quasi drin.

0:24:59–0:25:04

Das ist ja nicht in Pflanzen, da gibt es ja keine Neuronen in dem Sinne Neuronen.

0:25:04–0:25:08

Das was die unterscheidet, ist halt diese extrem langen Arme,

0:25:08–0:25:12

die Axiome, die dann mit denen, denen dann halt quasi diese, ähm,

0:25:13–0:25:18

diese, diese elektrischen Impulse übertragen werden können und was den das jetzt

0:25:18–0:25:23

bringt, ist ein extremer Zeitvorteil und deswegen kam dann auch nochmal so ein

0:25:23–0:25:25

Schluss daraus ist halt, dass,

0:25:26–0:25:34

quasi mit der Entwicklung der Neuronen dann auch eine andere Taktfrequenz bei

0:25:34–0:25:39

dem jeweiligen Organismus und deswegen konnten halt zum Beispiel die Tiere dann,

0:25:39–0:25:41

sich schneller bewegen als Pflanzen,

0:25:42–0:25:43

und dann wird auch gesagt, dass.

Micz Flor

0:25:43–0:25:45

Bei den meisten Fans sind wirklich schnell.

Florian Clauß

0:25:45–0:25:51

Äh, nein. Aber es ist auch die Frage, wo entsteht dann halt Intelligenz?

0:25:51–0:25:56

Und wenn du dann dieses Modell von Intelligenz das ist, dann ist auch eine Pflanze

0:25:56–0:25:58

intelligent, nur auf einer anderen Zeitachse.

0:25:58–0:26:03

Also das ist dann hier auch so, dass es halt dann so ein bisschen wie bei Herr

0:26:03–0:26:07

der Ringe, die sind die, die wir essen hier abends oder wie heißen diese Bäume,

0:26:08–0:26:11

die dann halt auch mehr extrem lange und jetzt müssen sie auf einmal in so einer

0:26:11–0:26:13

Echtzeit anfangen zu reagieren.

0:26:13–0:26:18

Das können die gar nicht, weil die überhaupt nicht auf diese Zeit Taktung eingestellt sind.

0:26:18–0:26:23

Und das finde ich halt total auch so okay. Also ich meine, das ist ja so, man sucht dann halt.

0:26:23–0:26:26

Er versucht dann immer so, man hat dieses und das ist meine ich halt so dieses,

0:26:27–0:26:32

was wir in der Folge davor besprochen haben, dieses sehr menschenfixierte Idee

0:26:32–0:26:34

von Intelligenz, Bewusstsein usw.

0:26:34–0:26:39

Aber wenn du das halt man dann siehst, halt irgendwie ist überall Intelligenz im System drin.

0:26:40–0:26:44

Nur so funktioniert das, dass halt irgendwelche Orchideen den Hinterleib von

0:26:44–0:26:48

einer weiblichen Wespe mit den Duftstoffen nachbauen kann, um sich dann halt,

0:26:48–0:26:51

irgendwie quasi von der männlichen Wespe bestäuben zu lassen.

0:26:52–0:26:57

Also nur wie funktioniert das? Aber irgendwie ist es ja auch dann,

0:26:57–0:27:02

wenn man halt sagt okay, da ist irgendwie Information drin, die kann prozessiert

0:27:02–0:27:05

werden und die kann zu bestimmten Aktionen führen.

0:27:05–0:27:08

Dann finde ich das wieder so gar nicht so erstaunlich.

Micz Flor

0:27:09–0:27:14

Nein, das ist denn auch so. Intelligenz ist also eher im Rahmen von Kognition.

0:27:14–0:27:18

Wird dann so von basaler Kognition auch unterschieden, was Pflanzen auch irgendwie

0:27:18–0:27:24

schon haben könnten, wo man, wie du sagst, einfach mit der Zeitachse auch viel tun kann.

0:27:24–0:27:28

Wenn du den Efeu in Zeitrafferfilms wie einen Baum hochklettert,

0:27:28–0:27:33

dann hast du das Gefühl und das ist dann auch wieder eine menschliche Interpretation.

0:27:33–0:27:37

Auf einmal hast du das Gefühl, dieser Efeu, der guckt dann hier ein bisschen rechts, links.

Florian Clauß

0:27:36–0:27:39

Nein, das ist keine Dementi. Ich habe nämlich jetzt auch diese von Attenborough,

0:27:39–0:27:41

diese Pflanze hier geguckt.

0:27:41–0:27:45

Und die haben das wirklich mit so einem ganz neuen Technologien von Kamera.

Micz Flor

0:27:41–0:27:41

Okay.

Florian Clauß

0:27:45–0:27:48

Wo die dann halt im Zeitraffer dann gleichzeitig noch einen Schwenk gemacht habe.

0:27:48–0:27:51

Und es ist tatsächlich so in dieser Dynamik, wie die das gefilmt haben,

0:27:52–0:27:56

dann waren das halt einfach Verhaltensweisen, die man normalerweise aus der Tierwelt kennt.

0:27:56–0:28:01

Und das war wirklich so ein zielgerichteter Efeu schwingt sich rum über und,

0:28:01–0:28:04

und dann findet er halt irgendwie so einen Griff und geht da rein.

0:28:04–0:28:08

Also das ist halt gar nicht mehr so, dass es rein interpretiert ist,

0:28:08–0:28:11

sondern die funktionieren tatsächlich so, das ist total mein Blowing.

Micz Flor

0:28:11–0:28:15

Und ja, lustig, dass sie mit EFA war, weil normalerweise wird das immer mit

0:28:15–0:28:17

Erbsen über Erbsen gesprochen.

0:28:17–0:28:20

Ich habe jetzt gedacht, ich sage mal EHF, weil wir gerade sehr sympathisch sind.

Florian Clauß

0:28:20–0:28:23

Nein, es war Kletterpflanze. Nicht, ob das jetzt die Efeu Art war.

Micz Flor

0:28:21–0:28:29

Also okay, aber das genau Und dann ist es aber trotzdem so, dass die wie soll,

0:28:29–0:28:30

ich sagen? Also diese Frage.

0:28:32–0:28:36

Ähm, na es geht halt wieder zurück. Aber diese Frage, was du schon so gesagt hast, dieses,

0:28:37–0:28:42

Antroposophische, eben dieses Menschen Mensch ist der Mittelpunkt und vom Menschen

0:28:42–0:28:45

ist es alles gemessen in Distanz und so, dass man halt guckt,

0:28:45–0:28:50

sobald der Efeu schnell genug ist, dass wir ihn als Mensch sich bewegen sehen, dann,

0:28:50–0:28:53

gönnen wir ihm auf einmal, dass er auch mehr kann.

0:28:54–0:28:57

Dann haben wir ihn auch immer mehr lieb und sind ehrfürchtig.

Florian Clauß

0:28:59–0:29:05

Also mir ist jetzt grade nochmal eingefallen, dieses Modell von neuronaler Darwinismus,

0:29:05–0:29:06

was ich eben angesprochen habe.

0:29:06–0:29:12

Es ist die Theorie von Gary Edelman. Ganz viele Theorien sind auch so in den 40er,

0:29:13–0:29:23

50er, 60er und 80er und jetzt sind wir also auf so einer Materialreife und auch,

0:29:23–0:29:25

dass man halt so Sachen dann halt wirklich machen kann.

0:29:25–0:29:29

Das ist auch ganz interessant, weil die Theorie, Ansätze gibt es schon vorher

0:29:29–0:29:31

und darauf wird er sich berufen.

0:29:32–0:29:35

Aber jetzt ist es in so einer Reife, dass man es halt auch wirklich praktizieren kann.

0:29:36–0:29:40

Also einfach durch die Rechenkapazität und durch die ganzen Versuchsanordnungen.

0:29:41–0:29:47

Ja genau. Also unser Gehirn ist jetzt, funktioniert dann auch.

0:29:47–0:29:51

Es kommt auch immer wieder vor in so in vielen, in so Loops.

0:29:51–0:29:53

Ganz viel wird immer so durch gelobt.

0:29:54–0:29:58

Das ist dann halt wieder hoch kommt und wieder runter. Also das heißt es ist,

0:29:58–0:30:04

diese Parallelisierung und diese Lupen das gleichzeitige setzt weicht dann eben,

0:30:04–0:30:07

ab von so meinetwegen so Bild Stabilisierungsverfahren in so einer.

0:30:08–0:30:12

In so einem neuronalen Netzen, wo dann halt wirklich jedes einzelnen Bild betrachtet wird.

0:30:12–0:30:18

Also im Gehirn werden ja, so teile er dann Teil Probleme dann halt quasi behandelt.

0:30:18–0:30:22

Und dadurch bist du halt viel kleiner unterwegs. Das ist auch so!

0:30:23–0:30:27

Es gibt dann halt auch so ein Untersuchungsobjekt, so ein, so ein Wurm.

0:30:27–0:30:33

Der hat dann halt nur 309 Neuronen und der kann sich aber sinnvoll bewegen.

0:30:33–0:30:39

Aber kein kein Modell aus dem ganzen ML Bereich oder aus dem hat es geschafft

0:30:39–0:30:43

mit so einer Neuronenmenge überhaupt ein Bewegungsmuster zustande zu bekommen.

0:30:43–0:30:47

Das ist halt genau dieser Punkt, wo sich dann halt das wieder in so einer gewissen,

0:30:47–0:30:51

Quantität versus Qualität dann wieder zeigt.

0:30:51–0:30:55

Das heißt, der Ansatz funktioniert da nicht und das ist halt so und generell

0:30:55–0:30:59

kann man sagen, so mit dem Ansatz gibt es bestimmte Probleme,

0:30:59–0:31:03

also mit dem traditionellen Machine Learning Ansatz, aber es kann halt bestimmte,

0:31:03–0:31:06

biologische Patterns nicht abbilden, Da muss man.

Micz Flor

0:31:06–0:31:09

Da wäre ich jetzt also. Es würde mich interessieren, da nochmal genau rein zu

0:31:09–0:31:10

gucken. Natürlich ist ein.

0:31:11–0:31:18

Ähm also der Begriff Neuron auf biologischer Ebene oder der Begriff Neuron auf,

0:31:18–0:31:21

Machine Learning Ebene ist ja auch sehr unterschiedlich.

0:31:21–0:31:23

Also es ist ja so, dass du.

0:31:23–0:31:26

Du hast ja bei Neuronen im biologischen Raum, hast ja,

0:31:29–0:31:35

eine Kombination aus chemischen, also biochemischen und elektrischen Impulsen

0:31:35–0:31:37

oder Informationen, wenn man es so sagen möchte.

0:31:38–0:31:42

Und in den neuronalen Netzen, die sind ja sehr simplifiziert.

0:31:42–0:31:47

Oftmals gibt es dann schon so was wie Interneuron, also dass ein aktives Neuron

0:31:47–0:31:51

auch Neuronen hemmen kann. Muss nicht sein.

0:31:51–0:31:55

Die nebenan liegen, und zwar über die Anzahl der Synapsen. Die ist ja bei echten

0:31:55–0:31:57

Neuronen nicht festgelegt.

0:31:57–0:32:00

Es ist halt die Synapsenbildung. Die passiert ja dann irgendwie im.

Florian Clauß

0:32:00–0:32:03

Ja, das stimmt. Da muss man immer mal gucken, ob das jetzt so übertragbar ist.

0:32:03–0:32:07

War nur ein Beispiel dafür, dass es halt mit einer beschränkten Verknüpfungsanzahl,

0:32:08–0:32:14

also da brauche ich halt eine gewisse Menge wieder, um sinnvolle Patterns abbilden zu können.

Micz Flor

0:32:14–0:32:17

Und das ist auch so. Ich finde es total interessant, dass das,

0:32:17–0:32:20

was du sagst, eben wieder auf diese Menschenzentrierung,

0:32:21–0:32:25

es wird ja immer wieder auch im Dialog dann versucht zu schauen,

0:32:25–0:32:30

was könnte man denn von menschlichem Denken oder tierischen denken?

0:32:30–0:32:33

Was könnte man denn da noch lernen, um das zu verbessern? Und zum Beispiel diese

0:32:33–0:32:35

Schleifen, die im Gehirn passiert.

0:32:35–0:32:40

Das gibt es inzwischen auch in Deep Learning neuronalen Netzen zwischen einzelnen

0:32:40–0:32:43

Layern, die halt bestimmte Dinge machen und man merkt das halt.

0:32:44–0:32:50

Mit Schleife ist es sehr viel Energie aufwendiger, aber in manchen Aufgabenbereichen

0:32:50–0:32:54

dann sehr viel effektiver und man fängt es dann irgendwie an, so zu kombinieren.

0:32:55–0:32:59

Wenn du jetzt zum Beispiel vorstellst, du hast halt irgendwie ein Eichhörnchen,

0:32:59–0:33:03

das hört was, das Eichhörnchen schreckt auf und guckt dann hin und was ist das?

0:33:03–0:33:07

Und das ist ja, dann sind wir so zwei Systeme am Laufen, Das Hören alarmiert,

0:33:07–0:33:13

das Sehen, versucht dann zu erkennen und und ähnlich ist es dann auch in neuronalen

0:33:13–0:33:16

Netzen, dass du dann auf einmal so einen Trigger kriegst und sagst okay,

0:33:16–0:33:18

kuck hier noch mal hin, ist das das?

0:33:18–0:33:25

Ich kann dir quasi nur eine Warnung geben und das energieintensive System wird

0:33:25–0:33:30

erst angeworfen, wenn quasi so ein basales System eine Warnung gibt.

0:33:30–0:33:33

Ja, verstehst du? Ich meine, das heißt, diese diese Art und Weise,

0:33:33–0:33:39

wie Biologie funktioniert, das färbt auch immer wieder in das Machine Learning

0:33:39–0:33:43

natürlich hinein, was natürlich aber dann auch immer noch in sich trägt,

0:33:43–0:33:45

dass es darum geht, so eine Art.

0:33:47–0:33:50

Menschliches Sein zu entwickeln. Also das ist ja irgendwie das,

0:33:51–0:33:52

wo ich da manchmal denke,

0:33:52–0:33:55

vielleicht muss es ja nicht sein wie wir, sondern es muss einfach nur besser

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sein als wir Und dadurch kann es dann wirklich spezialisiert auf bestimmte Bereiche perfektionieren.

0:34:03–0:34:08

Weil Taschenrechner kann schneller rechnen als wir, aber ist insgesamt wirklich

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ein dummes Objekt, aber er kann bestimmte Sachen, die wir nicht.

Florian Clauß

0:34:11–0:34:14

Also zum Beispiel ist es so, dass es auch sehr aufwendig ist,

0:34:14–0:34:18

in so einem neuronalen Netz dann quasi eine gewisse Arithmetik beizubringen.

0:34:18–0:34:22

Nein, die Rechenoperationen, weil du hast für jedes einzelne Ding dann halt,

0:34:23–0:34:27

durchexerzieren musst wären da kann ich auch wieder nur aus auf Aussagen mich

0:34:27–0:34:29

beziehen die ich da in dem Vortrag gehört habe.

0:34:29–0:34:34

Es ist so, dass du halt in so einem biologischen System dann halt quasi,

0:34:34–0:34:40

wenn du da eine Arithmetik installiert hast, dass das dann halt quasi weitergegeben

0:34:40–0:34:43

wird von Neuronen zu Neuronen, ohne dass die neu trainiert werden müssen.

0:34:44–0:34:48

Also das heißt, da gibt es halt so einen Fluss von Information,

0:34:48–0:34:52

der dann halt nicht wieder so alles aufbereiten und so.

0:34:52–0:34:58

Und die andere Sache ist auch wie. Also das, was man halt.

0:34:59–0:35:04

Generell, wie sich die Welt quasi abbildet in biologischen Systemen,

0:35:04–0:35:08

so dass du auf Veränderungen reagierst. Also es geht darum, dass du halt.

0:35:09–0:35:15

Also dass Veränderung dieses Lernen in so einem neuronalen Netz ist dann halt

0:35:15–0:35:17

wirklich wieder so Frame basiert.

0:35:17–0:35:22

Einzelbilder ja, aber es wird nicht so sehr diese Veränderung über diese Frames,

0:35:22–0:35:25

gemacht, sondern es ist dann halt in so biologischen Systemen.

0:35:25–0:35:29

Beispiel Katze in die Katze kann halt einen Ball nicht erkennen.

0:35:29–0:35:32

Erst wenn er in Bewegung ist, erkennt er den und und das, was dann halt wieder

0:35:32–0:35:36

Joscha Bach dann wieder so auffaltet wir diese Berechenbarkeit.

0:35:36–0:35:42

Das heißt in dem Moment, wenn er jetzt in einem in einem Raum Sachen sich dann

0:35:42–0:35:45

halt nur ganz wenig bewegen.

0:35:45–0:35:50

Es geht immer um diese Degree nicht abweichen und das hat dann der Michael Lewin

0:35:50–0:35:53

hat mir mal bestätigt, dass mit Neuronen dass die halt auch nicht an so einer,

0:35:54–0:35:58

an so einem Grundimpuls die braucht halt halt die müssen nicht so sondern die

0:35:58–0:36:00

reagieren also das ist auch so die neuere Forschung,

0:36:01–0:36:06

die in Neuronen also neuronale Zellen jetzt reagieren dann quasi nur auf so

0:36:06–0:36:11

minimale Spannungsdifferenzen das sind die eigentlichen Trigger für bestimmte

0:36:11–0:36:14

Sachen und nicht mehr diese expliziten Spannungsdifferenzen.

0:36:15–0:36:20

Und da wo dann halt so ein, wo sich dann halt dass quasi die Veränderung in

0:36:20–0:36:27

einem in einem wahrgenommenen in einer wahrgenommenen Umgebung dann fängst du an halt zu.

0:36:27–0:36:32

Sehen das ist ein Objekt und das hat diese Feature und und diese Feature kannst

0:36:32–0:36:37

du quasi aus dem Zusammenhang erschließen und die werden dann halt quasi in

0:36:37–0:36:41

dem Moment, wenn sich das bewegt, ohne dass jetzt jemand quasi der trainiert,

0:36:41–0:36:46

Netzwerk wo dann sagst du das ist ein Stuhl, sondern das ist jetzt es wird auf

0:36:46–0:36:48

einmal zum Stuhl, weil es in der Bewegung,

0:36:49–0:36:52

die genau diese Features eines Stuhls dann zeigt,

0:36:53–0:36:57

und das ist halt auch so so funktionieren lernende biologische Systeme und das

0:36:57–0:37:01

ist mal auch so ein fundamentaler Unterschied, dass wir also dass mehr auf diese

0:37:01–0:37:05

Veränderung und alles, was sich nicht bewegt und nicht verändert,

0:37:05–0:37:06

ist erstmal uninteressant.

Micz Flor

0:37:06–0:37:13

Ja, das ist ja sogar so, das kennt man ja, diese ganzen Grundschulen,

0:37:13–0:37:18

da kennt man ja diese ganzen Grundschulsachen, wo man halt lange auf dem Bild

0:37:18–0:37:20

draufguckt und dann verschwindet der Punkt.

0:37:20–0:37:25

Das heißt, unsere auch auf einer biologischen Ebene, gar nicht auf einer kognitiven,

0:37:25–0:37:27

sondern eine wirklich in den Zellen im Auge. Es ist ja so angelegt,

0:37:27–0:37:32

wenn wir lange auf einen Punkt gucken, dann wird alles andere gleich.

0:37:33–0:37:36

Das heißt, wir sehen dann wir. Im Prinzip tendieren wir dazu,

0:37:36–0:37:37

daraus ein weißes Feld zu machen.

0:37:37–0:37:43

Das sind nur die Unterschiede, die wir wirklich wahrnehmen. Und das haben wir

0:37:43–0:37:48

ja dann auch eben gesehen bei MP3 oder bei MPEGVideokodierung.

0:37:48–0:37:53

Das halt große Flächen werden halt irgendwie nicht so detailliert ausgerechnet,

0:37:53–0:37:57

sondern die werden halt versucht im Sinne der Datenübertragung flach zu halten,

0:37:57–0:38:00

während so was wie ein Gesicht oder wo viele Kontraste sind.

0:38:01–0:38:05

Da gehen wir halt rein und das ist wiederum was, was jetzt nicht neu ist,

0:38:05–0:38:10

sondern es war früher schon immer so, dass bei berühmten Malern,

0:38:10–0:38:14

hauptsächlich Malern, Maler innen, später aber dass man da.

0:38:15–0:38:20

Auch das so gemacht hat, dass das Bild wurde gemalt von irgendeinem Gesellen

0:38:20–0:38:24

oder so, und dann wurden halt die Hände und das Gesicht. Da hat der Meister

0:38:24–0:38:25

dann auch Hand angelegt.

0:38:25–0:38:30

Und das ist ja nicht viel anders als das, was man heute mit Algorithmen macht,

0:38:30–0:38:34

um halt die Daten besser durch das Internet zu schieben, dass man halt auf das,

0:38:34–0:38:37

was früher der Meister der Malschule,

0:38:38–0:38:40

betont hat, das ist auch das, was heute die Algorithmen tun.

Florian Clauß

0:38:43–0:38:50

Die Frage ist. Diese einzelnen Zellen, die oder auch im Verband,

0:38:51–0:38:54

die reagieren auf Umwelt, auf Umwelt ein.

0:38:54–0:38:57

Und die Frage ist wie? Also wie?

0:38:58–0:39:03

Woher kommt quasi die Information, dass das, wie sie reagiert haben, auch sinnvoll war?

0:39:03–0:39:07

Also da geht es so ein bisschen dieses übergeordnete Ziel wurde erreicht.

0:39:08–0:39:12

Ist es dann als quasi fulfilling ja oder nicht?

0:39:12–0:39:15

Also das heißt es muss hier ein System irgendwo implementiert sein,

0:39:15–0:39:20

das einen gewissen Feedbackschleife erlaubt und diese und und dann kommt man wieder zu diesem.

Micz Flor

0:39:18–0:39:18

Hm.

Florian Clauß

0:39:21–0:39:28

Quasi belohnungsgetriebenen System, das heißt, es gibt tatsächlich im biologischen,

0:39:28–0:39:33

Organismen dann halt so, so eine Sprache der Belohnung und die Belohnung sieht

0:39:33–0:39:36

dann nicht so aus, dass einer von oben sagt Ey, das hast du super gemacht,

0:39:36–0:39:37

du kriegst jetzt irgendwie so,

0:39:38–0:39:43

weil ich ein paar Glukose Glukose Moleküle mehr,

0:39:44–0:39:50

sondern es wird auch dann hier wieder in so einer in so ne in so ein quasi so,

0:39:50–0:39:54

ein Verband reagiert das heißt die benachbarten Zellen,

0:39:55–0:40:01

geben dann Feedback, das heißt, da wird wieder auch so quasi in so einem von

0:40:01–0:40:04

unten dann halt belohnt, dass die dann sagen ja.

0:40:04–0:40:09

Hast du gut gemacht, also das ist halt so dieses Ding, das ist halt auch wieder

0:40:09–0:40:15

so embedded, ist so ein bisschen wie bei dem Ameisenstaat, wo dann halt eine Ameise dann halt quasi,

0:40:16–0:40:21

schaffen kann, ein komplettes Volk umzuerziehen, indem sie andere überzeugt.

0:40:21–0:40:25

So, das ist halt so, dieses, das ist halt auch so diese kollektive Intelligenz,

0:40:26–0:40:29

wo fängt, wo fängt denn die einzelne,

0:40:30–0:40:38

Einzelne, die einzelne Entität in einem System dann quasi das ganze System quasi mit beeinflussen kann?

0:40:38–0:40:42

Das ist halt so ganz spannend einfach an dieser Stelle.

Micz Flor

0:40:42–0:40:47

Ja, ja, ja, das ist ja auch dieses es ist, glaube ich, auch ein großes Thema

0:40:47–0:40:50

in der Biologie. Was nicht ganz geklärt ist, ist halt, wenn zum Beispiel ein

0:40:50–0:40:55

großer Organismus stirbt, dass kleine Zellen dann auch sterben.

0:40:56–0:41:01

Also das muss ja nicht unbedingt sein, aber dass es da nicht ganz klar ist,

0:41:01–0:41:05

wie der Zusammenhang zwischen Einzellern in unserem.

0:41:05–0:41:08

Also ich meine, dass keine Bakterien im Magen Darm Trakt, sondern wirklich Teil,

0:41:08–0:41:13

unserer Körperzellen, dass die dann auch ein Signal bekommen.

0:41:13–0:41:15

Oder warum müssen die dann alle sterben?

Florian Clauß

0:41:15–0:41:21

Ja, ja, das ist. Genau. Das ist, wie Informationsübertragung läuft.

0:41:22–0:41:27

Und das dann in so einer ganz zellulären Ebene.

0:41:27–0:41:34

Ich glaube, das ist so soweit zu dem Teil, den Joscha Bach in diesem Vortrag dann ausgebreitet hat.

0:41:34–0:41:42

Ich würde jetzt gerne ein zweites im zweiten Teil dann über eigentlich ja na.

Micz Flor

0:41:39–0:41:41

Das ist der eigentliche Teil, oder im.

Florian Clauß

0:41:42–0:41:48

Ja, mal gucken was eigentlich zweiten Teil über Michael Lewines Präsentation.

0:41:49–0:41:56

Also was Michael Lewin da auch eben so als als so ein so ein Paradigmenwechsel

0:41:56–0:41:58

dann auch in seinem Vortrag vorangestellt hat.

0:41:58–0:42:01

Das ist einfach die Frage wie. Wie man jetzt auch so eine,

0:42:04–0:42:07

typisch menschliche Sichtweise dann so ein bisschen verliert und dann guckt,

0:42:08–0:42:13

eben, was ich schon gesagt habe, wo Intelligenz überall quasi verankert ist

0:42:13–0:42:15

und wie andere Systeme auch funktionieren.

0:42:16–0:42:20

Ein Beispiel. Das fand ich also ganz interessant. Wir sind halt total auf so,

0:42:20–0:42:27

sehen und Erleben im dreidimensionalen Raum da ausgelegt,

0:42:28–0:42:32

aber können entsprechend halt unglaublich visuell gut auflösen.

0:42:33–0:42:35

Aber wenn wir jetzt zum Beispiel,

0:42:37–0:42:42

das Vermögen hätten, die chemische Zusammensetzung unseres Blutes wahrzunehmen,

0:42:43–0:42:47

also wenn wir das als Wahrnehmungsorgan hätten, na denn, dann wären wir halt eine Leber,

0:42:49–0:42:55

mit ner Leber oder ein Märchen.

Micz Flor

0:42:50–0:42:51

Ein Lebewesen,

0:42:54–0:42:54

oder?

Florian Clauß

0:42:56–0:43:01

Also das wäre also. Also das heißt, es gibt, es gibt diese zellulären,

0:43:03–0:43:09

Organismen, Ja, sie sind, aber sie sind quasi da, aber es ist. Sie sind vorhanden.

Micz Flor

0:43:03–0:43:05

Es gibt die Rezeptoren, sie sind uns aber nicht.

Florian Clauß

0:43:10–0:43:14

Ja, aber das finde ich auch so einen ganz guten Gedanken Kniff.

0:43:14–0:43:21

Wenn man jetzt wirklich so, dass man sich überlegt, das ist schon echt interessant

0:43:21–0:43:26

und dann erschließen sich dann halt auch quasi neue Felder und ich glaube, das ist halt so das, was,

0:43:27–0:43:30

das Team von Michael Lewin und die wollen,

0:43:31–0:43:37

unterschiedliche so ein Framework entwickeln, um halt auch so Intelligenzformen

0:43:37–0:43:44

quasi in der Natur dann halt einzuteilen oder oder zu nutzbar zu machen,

0:43:45–0:43:51

die da jetzt auch nicht so quasi so sinnfällig, denn die nicht gleich ins Auge

0:43:51–0:43:58

springen, sondern die dann erst mal dann überhaupt erschlossen werden müssen als Systeme dafür.

0:44:00–0:44:05

Und der ganz, der kommt stark aus diesem Morphologie Bereich.

0:44:06–0:44:11

Also es ist ganz viel in seinen Experimenten auch mit morphologischen Prozessen,

0:44:11–0:44:18

also Morphologie wo quasi die Natur vom Bauplan wie sich dann Zellen in bestimmte,

0:44:19–0:44:21

Strukturen ordnen das ist.

0:44:21–0:44:27

Er bringt dann ein Beispiel was dann halt auch so was dann auch sehr prägend

0:44:27–0:44:33

ist für seine Arbeit, nämlich die Metamorphose von einem Schmetterling,

0:44:33–0:44:38

also von einer Raupe, die halt eigentlich nur so ein blattfressender Roboter

0:44:38–0:44:41

ist, der mehr oder weniger in so einem 2D Raum.

0:44:41–0:44:47

Also das heißt ist ja gebunden an an ein Blatt und Schwerkraft.

0:44:48–0:44:54

Und in der Metamorphose entwickelt sich dann ein Schmetterling,

0:44:56–0:44:58

der dann Blüten, Blüten, Nektar,

0:44:58–0:45:02

schlürft, der dann auch eine ganz andere Future Seed hat. Der, der dann.

Micz Flor

0:45:02–0:45:06

Raupe ist. Die Blätter. Der Schmetterling schlürft direkt.

0:45:07–0:45:10

Okay, das ist auch wieder eine menschliche Deutung. Aber ich weiß, was du meinst.

0:45:10–0:45:12

Also diese Transformation von der Raupe in den Schmetterling.

0:45:12–0:45:16

Zwei Tiere, die man wahrscheinlich lange Zeit gar nicht als zusammenhängend

0:45:16–0:45:18

wahrgenommen hat. Es gibt Raupen, es gibt Schmetterlinge.

Florian Clauß

0:45:19–0:45:22

Also auch, dass dann Flügel entwickelt werden und werde.

0:45:22–0:45:26

Aber das Eigentliche, was dann noch mal so in der Beobachtung interessant ist,

0:45:26–0:45:30

ist das halt während der Metamorphose sehe ich das komplette Tier auflöst,

0:45:30–0:45:33

das heißt da wo man dann Raupen gehören war, da ist halt nix,

0:45:33–0:45:35

sondern das setzt sich dann neu zusammen.

0:45:36–0:45:41

Also es gibt alle, ganze, die ganze Struktur des dieses Prozess,

0:45:41–0:45:48

der wirklich das Imago ist, also des Tieres, das setzt sich halt völlig neu zusammen.

0:45:48–0:45:50

Aber es gibt ein Gedächtnis Zellen.

0:45:50–0:45:55

Also das heißt du kannst Raupen trainieren auf bestimmte Sachen und die Erinnerung

0:45:55–0:45:57

findet sich dann wieder im Schmetterling.

0:45:57–0:46:00

Und dann ist die Frage, wo ist Erinnerung gespeichert.

0:46:00–0:46:04

Wie kann so eine Gedächtniszelle dann, wie kann ein Gedächtnis funktionieren,

0:46:04–0:46:09

Und man denkt dann halt und das ist dann auch wieder so ein so ein altes Paradigma.

0:46:09–0:46:12

Man denkt halt irgendwie, Gedächtnis ist im Kopf aufgehoben,

0:46:12–0:46:18

im Gehirn, das ist, das speichert das Gedächtnis, aber es geht viel tiefer, es gibt halt,

0:46:19–0:46:23

es geht halt irgendwie auf, auf eben, auf so einer zellulären Ebene dann auch,

0:46:24–0:46:28

Gedächtnisfunktionen und dann ein Beispiel, über das wir uns auch schon unterhalten

0:46:28–0:46:30

haben, ist halt auch diese.

0:46:32–0:46:35

Also so ein Gehirn muss nicht.

0:46:35–0:46:39

Also ein Gedächtnis muss nicht im Gehirn passieren, sondern es kann auch in

0:46:39–0:46:40

einer Zelle sein. Es kann.

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Jetzt kommt dieses Schleimpilz Beispiel.

0:46:44–0:46:51

Das ist auch ein Gedächtnis. Also im Prinzip der Schleimpilz ist halt eine Zelle,

0:46:52–0:46:57

agiert aber wie ein vielzelliges, vielzähliger Organismus.

0:46:57–0:47:03

Da gibt es eine Versuchsanordnung, wo dann der Schleimpilz in einer Petrischale

0:47:03–0:47:08

in der Mitte ausgesetzt wird und erst mal so eine kleine Zelle ist und dann ist er am Rand.

0:47:08–0:47:13

Sind dann halt mehrere Futterstellen und dann wird halt beobachtet, was passiert in.

0:47:14–0:47:17

Was passiert in den ersten Stunden? Dann siehst du halt, dass dieser Schleimpilz

0:47:17–0:47:20

sich hier in alle Richtungen quasi ausbreitet. Gleichmäßig.

0:47:20–0:47:26

Und dann kriegt er halt mit. Und zwar kriegt er das halt über Vibrationen,

0:47:26–0:47:31

die er dann halt quasi über den Boden auslöst, kriegt er dann halt mit, wo dann,

0:47:32–0:47:37

Futterquellen räsonieren und dann wächst er gezielt zu dieser Futterquelle hin.

0:47:38–0:47:44

Also ein höchst intelligentes Verhalten macht halt eine Zelle.

0:47:44–0:47:47

Also das heißt, auch hier ist diese.

0:47:50–0:47:53

Diese Fähigkeit einer Zelle.

0:47:54–0:47:58

Ja, ist halt so, ist halt immens.

0:47:58–0:48:02

Und wenn man sich überlegt, dass der Mensch aus so und so viel Zellen zusammengebaut

0:48:02–0:48:05

ist, die alle, aber auch so eine, so eine Fähigkeit irgendwo mit sich in sich

0:48:05–0:48:11

tragen, Er ist dann halt die, die diese diese Menge dann halt auch extremst,

0:48:12–0:48:18

effektiv und und dann heißt das nur nochmal so dagegengehalten.

0:48:19–0:48:24

Also so ein multitiluläres Wesen und ich meine, eine Zelle kann dann halt aus.

0:48:24–0:48:28

Dann ist es halt irgendwie so und so ein Neuron hat natürlich das Feature,

0:48:28–0:48:32

dass es halt nur ein Axiom hat als Übertragungsweg.

0:48:32–0:48:37

Aber der Schleimpilz hat ja auch quasi so eine Art von Gehirnaktivität,

0:48:37–0:48:45

in dem man dann halt anfängt, da halt auch solche Gänge zu legen und so Entscheidungen zu treffen usw..

Micz Flor

0:48:45–0:48:48

Ja, zumindest von außen betrachtet ist es so, dass beim Schleimpilz,

0:48:48–0:48:51

der kann ja sogar in einem Labyrinth sich ausbreiten, den kürzesten Weg finden,

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zwischen zwei Futterstellen im Labyrinth. Und das ist dann von außen betrachtet

0:48:57–0:48:58

eben wirklich auch so ein Dilemma.

0:48:58–0:49:03

Ist das jetzt schon eine intelligente Lösung? Weil das ist nicht trivial und gleichzeitig.

Florian Clauß

0:49:02–0:49:06

Jenny. Es ist intelligent. Es ist auf jeden Fall. Das ist genau dieses Ding.

0:49:06–0:49:11

Es ist eine intelligente. Aber die Frage ist für mich jetzt auch noch nicht so ganz klar.

0:49:11–0:49:15

Wo fängt das Bewusstsein an? Das ist die Frage nach Bewusstsein.

0:49:15–0:49:19

Das wäre nochmal so die nächste Sache, ob sich das so differenziert?

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Was ist der Unterschied zwischen Intelligenz und Bewusstsein?

0:49:23–0:49:28

Und ist Intelligenz gleich Bewusstsein oder kann sich das halt auch irgendwie,

0:49:28–0:49:30

unterschiedlich ausprägen?

0:49:33–0:49:39

Und die andere Sache, die ist diese Sache von.

0:49:39–0:49:43

Auch so ein Paradigma. Man sieht sich als individuelles Wesen.

0:49:44–0:49:54

Und wenn man aber schaut, wie der, wie jetzt auch der Mensch entsteht oder alle meinetwegen,

0:49:55–0:50:00

quasi Tiere oder Organismen, die Geld aus so einem Plastoderm also das ist im

0:50:00–0:50:06

Prinzip diese Schicht von von Zellen, die sich kurz nach der Befruchtung dann quasi so.

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Strukturieren und dann sind da auch diese Versuche kennt man ja auch.

0:50:11–0:50:17

Das Blastoderm wird dann halt quasi so geschädigt geschnitten an eine gewisse,

0:50:17–0:50:24

und dann ist diese Teile, die dann entstehen, die sind, aber die werden zu vollwertigen Organismen.

0:50:24–0:50:29

Das heißt, dann gibt es halt so einen Bereich, der dann halt so sich dann halt

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von den anderen löst aber gleichzeitig.

0:50:32–0:50:38

Also dann wird halt aus dem einen angelegten werden dann meinetwegen drei Teile,

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und daraus entwickeln sich drei Individuen.

0:50:42–0:50:46

Woher kommt das also? Also das eine war ja vorher, es wäre eins geworden.

0:50:46–0:50:50

Wenn ich dann. Also na das ist auch so, und woher wissen die Zellen,

0:50:50–0:50:55

dass die jetzt quasi an der Stelle verletzt wurden und sich jetzt dann nochmal,

0:50:55–0:50:59

diesen Prozess quasi beschleunigen oder anders nochmal gestalten,

0:50:59–0:51:01

um dann wieder so ein Individuum zu bekommen.

0:51:02–0:51:05

Das sind auch wieder so morphologische Sachen, die dahinter stehen.

0:51:05–0:51:11

Das ist ja auch so diese Vorstellung von Individualität, von Ontogenese usw.

0:51:11–0:51:16

Das ist ja auch so überholt sich dann in dem Moment und darüber hat auch übrigens

0:51:16–0:51:23

dann Alan Turing auch ein Paper geschrieben 1953 über die Morphogenese,

0:51:24–0:51:29

nämlich dass die Problemlösung bei lebenden Maschinen, dass die die Intelligenz

0:51:29–0:51:31

haben, sich neu zu programmieren, so eine Plastizität halt.

0:51:32–0:51:35

Das fand ich auch nochmal interessant. Ist dann halt wieder so diese ganzen,

0:51:35–0:51:40

Computer Scientists dann halt da in diese diese Ecke dann auch gehen.

Micz Flor

0:51:42–0:51:44

Das wusste ich auch nicht, dass Turing da schon,

0:51:46–0:51:48

sich buchstäblich einen Kopf gemacht hat.

Florian Clauß

0:51:49–0:51:55

Und wenn man auf dieser auf dieser ganz kleinen, niedrigen Ebene bleibt.

0:51:58–0:52:03

Also wenn du guckst, es gibt halt irgendwie, was ist Leben, dann ist halt so

0:52:03–0:52:07

eine gewisse chemische Reaktion, die dann so stattfindet, ne,

0:52:07–0:52:11

aber wo ist dann der Sprung zur Zelle und wo ist denn dann der Sprung?

0:52:11–0:52:13

Dann halt quasi zum Organismus?

0:52:13–0:52:18

Naja, das ist ja so fließend, es ist ja nicht so auf einmal ist.

Micz Flor

0:52:15–0:52:16

Es ist ja nicht so!

Florian Clauß

0:52:18–0:52:21

Ich weiß, also vorher war es das und jetzt ist es Leben.

0:52:21–0:52:26

Sondern es ist halt ein ganz fließender Übergang und das ist glaube ich auch

0:52:26–0:52:30

so ein Ding, was, womit man sich anfreunden muss, das ist halt nicht irgendwie

0:52:30–0:52:34

das Eine ist, das Eine ist noch nicht und das andere wird aber,

0:52:35–0:52:37

dass man da nicht so dualistisch denkt.

Micz Flor

0:52:38–0:52:41

Ich finde das auch so ein Bereich, wo es ganz schön windig. Ich finde es ist

0:52:41–0:52:46

auch so ein Bereich, wo ich weiß gar nicht wie die wie das heißen würde in der Forschung.

0:52:46–0:52:51

Aber das ist ja irgendwie das Paradoxe ste, was wir eigentlich im Universum

0:52:51–0:52:54

gerade so erleben, ist ja, wir haben einerseits diese Entropie,

0:52:54–0:52:59

alles tendiert zur Unordnung und gleichzeitig ist es aber so,

0:52:59–0:53:01

dass wir, wie du schon gesagt hast,

0:53:01–0:53:08

in jedem einzelnen Wesen entsteht Aus einer Einzeller entsteht ein Mehrzeller, entsteht ein Mensch.

0:53:09–0:53:14

Das heißt, da wird ja nicht Entropie sichtbar, sondern das Gegenteil.

0:53:14–0:53:17

Da wird ja Ordnung sichtbar, höchste Ordnung. Also das ist das ganz Kleine.

0:53:17–0:53:24

Schafft es irgendwie irgendwas zwischen 70 und 100 Kilo Lebendgewicht herzustellen.

0:53:24–0:53:29

Und das ist ja irgendwie absurd und entspricht dem Gegenteil dessen,

0:53:29–0:53:33

was wir immer irgendwie eigentlich annehmen mussten, nämlich dass alles zur

0:53:33–0:53:36

Unordnung hin tendiert. Weil Ordnung braucht immer mehr Energie als Unordnung.

0:53:36–0:53:41

Das heißt, in unserem ganzen Wachstumsprozess muss es irgendwie Mechanismen

0:53:41–0:53:47

geben, wo das Kleine das Größere beeinflusst und nicht das Große, das Kleine.

0:53:47–0:53:52

Die große Billardkugel ist immer mächtiger als die Kleine, aber in jeder einzelnen,

0:53:52–0:53:55

in jedem Menschen, in jedem Tier, in jeder Pflanze, in jedem Moment.

0:53:55–0:54:00

Wenn halt Leben da ist, wird gezeigt, dass es möglich ist, dass das kleine.

0:54:00–0:54:07

Entgegen der Daumenregel von Chaos siegt Ordnung herstellen kann.

0:54:07–0:54:11

Und das finde ich irgendwie irre. Und das passiert ja auf einer molekularen

0:54:11–0:54:14

Ebene, auf einer, auf einer physikalischen, chemischen Ebene.

Florian Clauß

0:54:15–0:54:17

Genau das ist ja dann wieder also die Frage, ist halt irgendwie so..

0:54:18–0:54:24

Ich meine, so eine Turingzellorganismus ist im Prinzip eine Wirkung gegen die Entropie Entropie.

0:54:25–0:54:28

Weil du hast ein Programm, was dann halt sich wieder ordnet.

0:54:28–0:54:31

Das ist der Algorithmus, macht dann Ordnung.

Micz Flor

0:54:32–0:54:36

Und es ist ja auch schon so, dass die versucht man ja irgendwie herzustellen.

0:54:36–0:54:41

Da gibt es ja die Theorien, dass das Leben hier quasi als als Samen oder sieht

0:54:41–0:54:44

irgendwie aus dem Weltraum kam oder ist es hier entstanden.

0:54:44–0:54:48

Dann hat man die Ursuppe von früher hergestellt und Blitze rein schießen lassen

0:54:48–0:54:52

und gemerkt, dass ich da wirklich relativ schnell auch komplexere Moleküle bilden,

0:54:52–0:54:54

die als Vorstufen für Aminosäureketten dienen könnten.

0:54:54–0:55:00

Und Aminosäure Ketten sind dann wiederum Vorstufe von von biochemischen und

0:55:00–0:55:01

dann biologischen Leben.

0:55:01–0:55:05

Und trotzdem sind natürlich diese ganzen Sprünge nicht wirklich geklärt.

0:55:05–0:55:11

Aber wenn man sich das bildlich vorstellt, dann hat man natürlich diese Idee von dieser Ursuppe.

0:55:11–0:55:16

Da gab es noch gar keine Atmosphäre, überall Lava und Zeug und Salze und alles

0:55:16–0:55:20

mögliche und dann hauen die Blitze rein und da hat man ja so einen.

0:55:21–0:55:28

So, so titanenmäßig. Also da sind. Da sind, ähm, energetische Kräfte am Wirken

0:55:28–0:55:33

auf die Materie, dass man sich gut vorstellen kann, dass die ein höheres Komplexitäts.

0:55:33–0:55:36

Also die springen dann eben auf eine höhere Ebene und.

Florian Clauß

0:55:35–0:55:39

Ja eben, genau. Und dieser Sprung ist vielleicht gar nicht so ein Sprung.

Micz Flor

0:55:40–0:55:44

Und dann später wird es aber eben so in diesem Leben, wo dann?

0:55:44–0:55:48

Und dann kommt eben vielleicht wirklich die Quantenmechanik damit rein,

0:55:48–0:55:52

ohne dass wir einen Designer haben. Aber diese Idee, dass auf einmal es möglich

0:55:52–0:55:58

ist, solche Komplexitätssprünge herzustellen, ohne wirklich.

0:55:59–0:56:03

Also wenn du dir vorstellst, so ein Kind im Mutterbauch entsteht,

0:56:04–0:56:08

dass es da so komplett wächst Und natürlich, die Frau ist mehr,

0:56:08–0:56:12

die Frau ist vielleicht mehr erschöpft, muss ab und zu kotzen und wie auch immer.

0:56:12–0:56:15

Das heißt, da passieren natürlich Dinge um dieses Generation,

0:56:15–0:56:20

aber es ist unvorstellbar, wenn wir in so einer reinen,

0:56:22–0:56:25

Werkbank Idee rechnen. Wie könnte man das so herstellen?

0:56:26–0:56:29

Und irgendwie ist es dann trotzdem halt möglich. Und das finde ich halt so spannend.

0:56:29–0:56:33

Diese Ursuppe mit dem Blitzen ist so archaisch und voller Energie und dann entsteht

0:56:33–0:56:41

fast nebenbei und wie selbstverständlich so ein komplexes Gebilde wie ein Baby über neun Monate.

Florian Clauß

0:56:41–0:56:47

Was du beschreibst und das ist auch mir nochmal bei diesem Vortrag so bewusst geworden.

0:56:47–0:56:52

Diese Rolle von Morphologie, also wie, was,

0:56:52–0:57:00

wie eine Gestaltgestaltsbildung in der Biologie funktioniert und das ist,

0:57:00–0:57:02

das ist so, dass also wie gesagt, das ist so das,

0:57:02–0:57:07

Thema von von Michael Lewin und das Lieblingstier was ich dann halt auch in

0:57:07–0:57:09

den ganzen Versuchen dann so als ein,

0:57:10–0:57:15

Tier dann halt gezeigt hat was sehr resistent ist und womit die alles mögliche

0:57:15–0:57:16

angestellt haben, ist dieses,

0:57:17–0:57:19

Level in eine.

0:57:22–0:57:22

Platz.

Micz Flor

0:57:22–0:57:23

Aber für.

Florian Clauß

0:57:24–0:57:32

Für Merian, Planetarien, Planeten, Planetarien, Planetarien, Kanarienmäuse.

0:57:32–0:57:40

Planetarien sind so ein Strudelwurm, eine Wurmart und der zeichnet sich dadurch aus.

0:57:40–0:57:44

Das haben die dann jetzt in einem anderen Interview nochmal so ein bisschen,

0:57:44–0:57:51

detailliert erläutert, dass der im Prinzip total vermurkstes Genom hat.

0:57:51–0:57:57

Also das der hat halt irgendwie so, das hat sich halt, das ist auch so eine,

0:57:57–0:58:01

klassische Vorstellung von der Biologie, das heißt, du hast ein sauberes Genom,

0:58:01–0:58:04

das wird dann halt durch Selektionen weitergegeben.

0:58:04–0:58:07

Wenn du ein gutes Genom hast, dann über geht das, dann, ja, dann geht das halt

0:58:07–0:58:12

durch die Generation und das wird in der Selektion bevorzugt behandelt. Aber der hat halt so ein.

Micz Flor

0:58:12–0:58:15

Ganz kurz ein Marker setzen, weil das ist ja genau diese Turingmaschine Sache,

0:58:15–0:58:16

die du vorhin gesagt hast.

0:58:16–0:58:22

Man hat ja immer gedacht, das Genom ist das Programm, das Genom ist das Programm.

0:58:22–0:58:27

Und wenn man das Genom entschlüsselt hat, dann hat man den Code verstanden und dann entsteht Leben.

0:58:30–0:58:34

Okay. Drüben lebt auch was vor sich hin und hupt.

0:58:36–0:58:41

Und diese Idee, dass alles im Genom als Programm gespeichert ist,

0:58:41–0:58:45

das zeigt sich in manchen Fällen. Dass das nicht so ist.

Florian Clauß

0:58:45–0:58:46

Genau. Genau.

Micz Flor

0:58:47–0:58:49

Und dass das Genom manchmal einfach eine Müllhalde ist.

Florian Clauß

0:58:49–0:58:53

Genau. Und das ist halt so völlig Messie Genom.

0:58:53–0:58:57

Da sind halt irgendwie mal da so ein paar Paar Chromosomen und dann irgendwie,

0:58:57–0:59:00

ist das auch völlig verstreut und,

0:59:02–0:59:07

die hat aber das ist das Lebewesen, was quasi unsterblich ist,

0:59:07–0:59:11

was unauffällig anfällig gegen Krebs ist, was dann halt,

0:59:11–0:59:16

eine unglaubliche Agilität hat und eine extreme Anpassungsfähigkeit,

0:59:16–0:59:19

was kein anderes Lebewesen hat.

0:59:19–0:59:24

Und da kann man die Theorie, wie kann das dann wie kennen? Wie kann sich das entwickeln?

0:59:24–0:59:31

Ist nämlich, dass sie quasi wie so oft so einer defekten Hardware sich dann

0:59:31–0:59:35

halt weil sie so auch wieder so ein Bild von Joscha Bach auf dieser Hardware

0:59:35–0:59:37

wo dann halt diese neu sie,

0:59:37–0:59:42

hat es die ganze Zeit durchläuft und halt Fehler beim Kopieren macht egal.

0:59:42–0:59:47

Aber dann sitzt halt so eine prozessuale Schicht obendrauf, die halt immer diese

0:59:47–0:59:50

Fehlerkorrekturen macht und damit viel effektiver ist.

0:59:50–0:59:53

Und dann gibt es halt einen neuen Begriff, den die einführen.

0:59:53–0:59:59

Nämlich den der Kompetenz, also Kompetenz, Kompetenz, was dann halt auch ein

0:59:59–1:00:01

Selektionsmerkmal dann werden kann.

1:00:01–1:00:05

Das heißt, das Tier, was am kompetentesten ist ist, kann auch entsprechend dann

1:00:05–1:00:11

halt ausgetauscht oder es kann halt in einer Umgebung besser überleben.

Micz Flor

1:00:12–1:00:17

Aber jetzt ganz kurz noch mal eine Frage zu dieser Analogie mit der Maschine.

1:00:17–1:00:26

Das heißt, dieser Wurm hat einfach nur schrottige Hardware und hat aber alles

1:00:26–1:00:28

im Rahmen. Oder wie ist das also?

Florian Clauß

1:00:28–1:00:32

Ja, genau. Äh, meinetwegen. Äh, dann, wenn du das jetzt so übertragen.

1:00:32–1:00:40

Aber man hat im Prinzip eine extremst fähige und die ist dann halt in Zellen,

1:00:40–1:00:44

quasi in die Intelligenz der Zellen gebaute Fehlerkorrektur,

1:00:45–1:00:48

und die dann halt diese Anpassung und die haben dann halt zum Beispiel solche

1:00:48–1:00:50

Anpassungsmechanismen wie,

1:00:52–1:00:59

an denen Wurm in so einer Bariumflüssigkeit ausgesetzt Barium ist dann halt,

1:01:00–1:01:02

kommt in der Natur so nicht vor.

1:01:02–1:01:06

Das heißt der Wurm war niemals damit konfrontiert irgendwie in einer natürlichen Umgebung.

1:01:06–1:01:14

Und was dann passiert ist, ist, dass sein Kopf explodiert ist in dieser Flüssigkeit.

Micz Flor

1:01:12–1:01:17

Okay. Hey, hey, hey, hey, hey, hey, hey.

Florian Clauß

1:01:14–1:01:17

Aber dann wechseln wir ab.

1:01:18–1:01:20

Naja, wir kommen nochmal zurück, aber das Ding ist.

Micz Flor

1:01:18–1:01:21

Naja, wir kommen nochmal zurück, aber das heißt, dass es erste.

1:01:21–1:01:25

Das erste Mal, dass ein Wurm gestorben ist von dieser Art, oder?

Florian Clauß

1:01:25–1:01:29

Nein, er ist nicht gestorben. Der Kopf ist explodiert, denn er hat die Fähigkeit.

Micz Flor

1:01:25–1:01:27

Nein, er ist nicht gestorben. Okay. Okay.

Florian Clauß

1:01:29–1:01:31

Natürlich, seinen Kopf dann halt zu regenerieren.

1:01:32–1:01:35

Das heißt, nach einer gewissen Zeit, nachdem man halt irgendwie konnte er sich

1:01:35–1:01:40

an diese völlig lebensfeindliche Umgebung konnte er sich dann halt anpassen

1:01:40–1:01:42

und hat dann an der Kopf ist nachgewachsen.

1:01:42–1:01:45

Also der ist nicht nur irgendwie so ruhig, agil, der ist er auch.

1:01:45–1:01:47

Er kann sich komplett regenerieren.

1:01:48–1:01:52

Also wenn du ihn in der Mitte durch schneidest, dann baut er wieder einen Schwanz.

Micz Flor

1:01:53–1:01:57

Ja. Okay. Also das heißt, das Tier konnte sich vom Kopf auf der einen Seite, oder.

Florian Clauß

1:01:53–1:01:56

Und so. Also das heißt, das Tier konnte sich dann halt.

1:01:58–1:02:02

Kommen wir noch mal zu. Also, das.

1:02:02–1:02:09

Das ist genau diese Frage von wie kann das entstehen, dass dann halt quasi die

1:02:09–1:02:13

Zellen auf dieser Ebene wissen, okay, wir wir machen jetzt also dieser ganze,

1:02:14–1:02:19

Regenerationsvorgang, den auch du hast du ja beim bei den Molchen oder bei irgendwelchen,

1:02:20–1:02:25

Amphibien auch ein Beispiel Du kannst dann halt einem quasi ein Molch.

1:02:25–1:02:31

Wenn du dem jetzt meinetwegen vom Ärmchen dann den den Unterarm abschneidet,

1:02:32–1:02:37

dann werden die dann regeneriert sich das aber bis zu einem Zustand,

1:02:37–1:02:41

wo dann halt komplett dieser Arm wieder hergestellt ist.

1:02:42–1:02:45

Das heißt die Zellen fangen dann genau da an zu wachsen und regenerieren.

1:02:45–1:02:48

Was, wenn er den Oberarm abschneidet? Dann gehen die halt auf der Stelle los,

1:02:48–1:02:51

und das heißt, das gibt dann halt irgendwie diese Information aus,

1:02:51–1:02:55

der der Gestaltherstellung ist irgendwie ist,

1:02:56–1:03:01

auf so einer zellulären Ebene codiert und die wird dann halt aktiviert in so einer Regeneration.

1:03:02–1:03:03

Das ist ja absolut.

Micz Flor

1:03:03–1:03:06

Interessant, weil das ist jetzt. Wir reden ja nicht mal übers Gehirn.

1:03:07–1:03:11

Und trotzdem ist bei all dem dann natürlich schon immer die Frage wie soll man

1:03:11–1:03:16

so etwas jemals in einem Software Abstraktion Layer für neuronale Netze,

1:03:17–1:03:21

oder Zellen oder Kommunikation zwischen Neuronen herstellen?

Florian Clauß

1:03:22–1:03:28

Es ist die, ähm, etwas, was man dann so übertiteln kann, als die Intelligenz,

1:03:28–1:03:31

quasi in so einem physiologischen Raum.

1:03:31–1:03:36

Also es gibt irgendwo eine Information, eine Intelligenz, die dann halt genau

1:03:36–1:03:42

das herstellen kann, wieder in dieser, in dieser Ausprägung ein anderes also.

1:03:42–1:03:48

Und dann aber ist es immer so eine gewisse mit einer gewissen Metamorphose verknüpft.

1:03:49–1:03:53

Das heißt du musst dann halt so in so einem Prozess sein, wo dann halt auch,

1:03:53–1:03:56

das Lebewesen sich neu zusammensetzt, anders ist.

1:03:56–1:04:05

Die haben jetzt also die arbeiten viel mit so elektro bioelektrischen Prägungen.

1:04:05–1:04:12

Das heißt, die hemmen dann bestimmte Ionen in der Zelle, die dann halten.

1:04:13–1:04:19

Darüber kannst du dann halt eine gewisse Prägung machen, in der, in der Ausführung.

1:04:19–1:04:22

Und da haben die auch irgendwie, ich weiß nicht, das ist so ein Blackbox,

1:04:22–1:04:27

weiß ich nicht genau, aber die wissen ungefähr, wo das Wachstum quasi verortet

1:04:27–1:04:29

ist und können dann halt die Zellen so prägen.

1:04:29–1:04:32

Da haben wir bei so einer Kaulquappe zum Beispiel, die komplett durcheinander

1:04:32–1:04:37

gewürfelt ist. Das Auge war halt irgendwie hinten, der Mund war halt quer und.

1:04:37–1:04:44

Also völlig natürlich, völlig völlig Matsch. Das Gesicht einer Kaulquappe. Aber das.

Micz Flor

1:04:39–1:04:46

Wie völlig Matsch. Das Gesicht einer Puppe. Der Schrei von Munk.

Florian Clauß

1:04:46–1:04:51

Aber das Dinge sein werden, die sich dann in dieser wieder in dieser Metamorphose

1:04:51–1:04:54

befand, wurde ein perfektes Froschgesicht draus.

1:04:54–1:05:00

Das heißt, die haben also diese Fehlerkorrektur jetzt wie bei dem quasi bei

1:05:00–1:05:03

dem, bei den Planetarien, bei diesen.

1:05:04–1:05:08

Bei diesem Strudelwurm ist da auch so in dieser Form auch eingebaut.

1:05:08–1:05:15

Das heißt, es gibt eine gewisse Form von Wissen, dass ich jetzt halt irgendwie,

1:05:15–1:05:18

na das Auge muss jetzt darüber wandern, ein bisschen weiter,

1:05:18–1:05:21

dann ist es in einem perfekten Zustand wieder,

1:05:23–1:05:27

was ja auch nochmal ein anderes Beispiel, was die auch noch mal gemacht haben ist, die haben,

1:05:29–1:05:30

das haben die ja ich weiß nicht.

1:05:31–1:05:37

Sogar glaube ich bei Säugetieren also diesen Kanal, diesen der geformt wird

1:05:37–1:05:43

von Zellen in der Niere, weil der Kidne Tube oder so war. Ich weiß nicht.

Micz Flor

1:05:39–1:05:39

Hm.

1:05:42–1:05:46

Du hast da schon gehört. Dieser Kanal.

Florian Clauß

1:05:44–1:05:51

Ja, und es gibt dieser Kanal wird ursprünglich wird wird von acht oder neun Zellen wird er geformt.

1:05:52–1:05:54

Und jetzt?

Micz Flor

1:05:54–1:05:58

Da haben sie dann irgendwie den Zellwachstum so verändert, dass sie größer wurden.

Florian Clauß

1:05:58–1:06:03

Genau. Genau. Genau. Ja, richtig. Genau.

Micz Flor

1:05:58–1:06:03

Und dann wurde das dann sogar, weil es nur eine Zelle war, hat sich selbst gewunden.

1:06:04–1:06:05

Das heißt, schon mal gehört?

Florian Clauß

1:06:04–1:06:08

Also, das heißt, diese Information zur morphologischen Herstellung.

1:06:08–1:06:11

Das heißt, eine Zelle kann dann auf einmal einen Kanal formen.

1:06:12–1:06:14

Ja, das ist also, warum?

1:06:15–1:06:19

Also, die vergrößern sich. Die Zellen sind. Aber machen dann jede Zelle.

1:06:19–1:06:22

Okay, macht dann so, dass es wieder ein Kanal ist.

1:06:22–1:06:25

Aber dann kann sogar eine Zelle diesen Kanal formen, das heißt,

1:06:25–1:06:27

diese Gesteinsausprägung,

1:06:28–1:06:32

dieser Konstruktion splan, die die Zelle dann, also das ist dann wieder so,

1:06:32–1:06:39

dieses auf der diese Intelligenz auf zellulärer Ebene die halt so das ist dann wieder diese Differenz,

1:06:41–1:06:45

zu so einem neuronalen Machine Learning Netzwerk das ist halt so total faszinierend.

Micz Flor

1:06:49–1:06:54

Ja, es ist halt auch insofern interessant, weil wir reden dann immer ja oder nicht?

1:06:54–1:06:59

Wir aber, die reden dann alle immer Information und die Information ist ja dann

1:06:59–1:07:04

erkenne die Katze im Foto, da erkenne in diesen Pixel eine Katze,

1:07:04–1:07:05

es ist eine Katze, dann ja,

1:07:06–1:07:12

und dann verbessere deine Wahrscheinlichkeit eines richtigen Ergebnisses.

1:07:12–1:07:15

Und jetzt reden wir auch über Informationen, Aber wir reden nicht über Informationen,

1:07:16–1:07:20

auf dieser Ebene von künstlicher Intelligenz, sondern es geht im biologischen System darum, unser.

Florian Clauß

1:07:19–1:07:22

Genau. Genau. Und da war noch ein anderes Beispiel. Jetzt nochmal einen anderen

1:07:22–1:07:27

Kontext, aber es passt ganz gut rein. Haben die auch zum Beispiel bei Hirschen festgestellt.

1:07:27–1:07:35

Wenn du einem Hirsch quasi auf dem Skelett eine kleine Verletzung bei einer

1:07:35–1:07:37

Stelle dann halt erzeugst.

1:07:38–1:07:39

Das ist dann in dem Moment, wenn.

Micz Flor

1:07:38–1:07:43

In dem Moment. Das heißt Schuss. Das heißt Schuss. Die.

Florian Clauß

1:07:41–1:07:47

Nein. Aufgeweichte also das Schnitz das Geweih an einer bestimmten Stelle ein.

Micz Flor

1:07:47–1:07:48

Hm.

Florian Clauß

1:07:48–1:07:53

Das die stoßen ja das Geweih immer jährlich ab und das wurde festgestellt,

1:07:53–1:07:58

dass dann halt da wo die Verletzung war, dass dann quasi der eine Abzweigung entsteht.

Micz Flor

1:07:58–1:08:01

Beim nächsten und übernächsten. Krass.

Florian Clauß

1:07:59–1:08:03

Beim nächsten Geweih also und und das passiert so lange es passiert,

1:08:03–1:08:08

ungefähr 3 bis 5 Jahre und dann ist es weg.

Micz Flor

1:08:07–1:08:07

Ist es weg.

Florian Clauß

1:08:09–1:08:13

Aber das ist halt auch wieder, wo wird diese Erinnerung dann quasi vorgehalten?

1:08:14–1:08:16

Es sind ja quasi dann auch Zellen, die sind ja dann nicht mehr da.

Micz Flor

1:08:17–1:08:21

Also ich würde ja davon ausgehen, nach deiner Ameisenfolge, dass die Hirsche

1:08:21–1:08:26

auch sehr soziale Lebewesen sind und dann sagen halt die Hirsche zum Hirsch,

1:08:26–1:08:30

also letztes Jahr zu da es hat dir ganz gut gestanden.

1:08:30–1:08:34

Versuch mal, denk einfach nein, du musst einfach innerlich ein mentales Bild

1:08:34–1:08:37

bauen, dass da jetzt was raus wächst. Das war echt gut. Probier das noch nochmal.

Florian Clauß

1:08:37–1:08:44

Ja und? Und dann bin ich out of the red now. Nein. Woher weißt du das? Wir haben doch nur 1/4.

Micz Flor

1:08:45–1:08:48

Ja, es ist interessant. Ich. Ich. Der Begriff der Epigenetik kommt mir halt,

1:08:49–1:08:52

auf den Kopf. Also diese Umwelt. Aber das ist natürlich.

Florian Clauß

1:08:49–1:08:56

Ja, ja, der wird noch viel heftiger denn je. Nein, aber es ist da.

Micz Flor

1:08:52–1:08:54

Okay, gut. Der kommt noch, oder? Was?

Florian Clauß

1:08:56–1:09:01

Also das finde ich halt auch so fraglich, wie er dann halt bestimmte Versuchsanordnungen,

1:09:01–1:09:05

Experimente, diese ganze, diese Frage von Ethik, Genetik, diese ethische.

Micz Flor

1:09:05–1:09:08

Einen Epigenetik, meine ich jetzt. Also Epigenetik ist quasi die.

1:09:08–1:09:12

Der Zusammenhang zwischen eine Ethik ist natürlich auch ein Thema beim.

1:09:12–1:09:15

Beim Hirschschnitzen und Kaulquappen Gesicht geht's los.

1:09:15–1:09:21

Aber Epigenetik ist ja eben diese Zusammenhang zwischen Aktivierung von Gensequenzen,

1:09:21–1:09:26

um bestimmte Dinge herzustellen und und diese also Anlage Umwelt Korrespondenz,

1:09:26–1:09:29

die halt immer wieder auch ähm,

1:09:31–1:09:35

ja, wie eben Lebewesen auch auf verändernde Umweltbedingungen direkt reagieren

1:09:35–1:09:37

können anhand des Genpools, den sie schon haben. So.

Florian Clauß

1:09:38–1:09:44

Wurde auch dann in einer Publikation zugemacht haben.

1:09:44–1:09:48

Das Team, das war schon ein bisschen länger her, aber das wird dann auch immer rausgeholt.

1:09:48–1:09:58

Ist auch wieder bei diesen Planetarien, da haben die halt diesen Wachstum von einem Kopf.

1:09:58–1:10:03

Also wenn es geschnitten wird, das ist halt dann quasi sich dann sehr regeneriert,

1:10:03–1:10:10

und dann haben wir es quasi die Zellen so beeinflusst, dass die halt einen zweiten

1:10:10–1:10:11

Kopf wachsen lassen konnten.

Micz Flor

1:10:11–1:10:14

Hm. Also, das ist total okay.

Florian Clauß

1:10:12–1:10:15

Also das ist ja total wohl.

1:10:15–1:10:18

Diese Information ist dann auch so verstreut über bestimmte Bereiche,

1:10:18–1:10:23

aber das ist dann auch, dass das, nachdem der halt quasi geschnitten wurde,

1:10:23–1:10:28

hat er dann einen zweiten Kopf ausgebildet, dann ein zweiköpfiges Tier und.

Micz Flor

1:10:28–1:10:32

Dieser Wurm ist. Man muss sich immer fragen. Der vermehrt sich nur,

1:10:32–1:10:34

wenn er durchgeschnitten wird, oder?

Florian Clauß

1:10:34–1:10:38

Nein, Wir sind Zwitter. Der. Vermeintlich. Geschlechtlich.

Micz Flor

1:10:39–1:10:43

Aber wie? Wie vermehrt er sich? Also wenn, der hat jetzt keinen, der hat sein.

Florian Clauß

1:10:40–1:10:44

Meine. Der vermeintlich vermeintlich normal.

Micz Flor

1:10:47–1:10:48

Gut.

Florian Clauß

1:10:50–1:10:53

Nein. Also sexuell. Also wir vermeintlich. Halt.

Micz Flor

1:10:53–1:10:58

Mit sich selbst oder mit anderen. Oder aber was mischt er denn dann.

Florian Clauß

1:10:55–1:10:57

Nein, nein, nein, nein, nein. Das ist kein Hermaphrodit ist.

Micz Flor

1:10:58–1:11:00

Wenn er, wenn er sich befruchtet, gegenseitig, Wenn der Sein,

1:11:01–1:11:05

sein Genom sowieso nur Müll ist? Wie? Wie hat er dann überhaupt Sex?

1:11:05–1:11:08

Oder hat er gar keinen Sex? Vielleicht hat er gar keinen Sex?

Florian Clauß

1:11:06–1:11:10

Nein, der hat recht. Natürlich lassen wir den Wurm in Ruhe.

Micz Flor

1:11:11–1:11:13

Ich glaub, ich glaub, der hat keinen Sex.

Florian Clauß

1:11:13–1:11:18

Doch während du versagst, kann das Geschlecht wechseln. Also je nachdem was benötigt wird.

Micz Flor

1:11:16–1:11:17

Und okay.

Florian Clauß

1:11:19–1:11:23

Ist halt irgendwie entweder Eizelle oder Spermium. Kann er dann halt.

1:11:23–1:11:26

Es ist kein Selbstbefruchter, aber es ist halt ein Zwitter.

Micz Flor

1:11:25–1:11:27

Selten davon. Okay.

Florian Clauß

1:11:28–1:11:32

Und also geschlechtliche Arbeit ist immer.

1:11:33–1:11:41

Diese Szenarien wie beim Lurch oder so, das ist ja immer, wenn quasi das Tier verliert.

1:11:41–1:11:45

Es geht immer um diesen Verletzungszustand oder um diese Metamorphose.

1:11:45–1:11:49

Das heißt dann, wenn halt quasi ein Zustand eingetreten ist,

1:11:50–1:11:53

der dann halt dich erst mal benachteiligt.

1:11:54–1:11:58

Und, und das ist das Interessante ist halt, dass wenn die halt die diesen Wurm

1:11:58–1:12:03

dann so programmiert haben, dass er sich dann halt zwei Köpfe wächst.

1:12:04–1:12:09

Es ist halt scheißegal, ob er das halt irgendwie so, der kann auch so was, der kann auch so weiter.

1:12:09–1:12:12

Aber in dem Moment, wenn halt geschnitten wird, dann hat diese Information kommt

1:12:12–1:12:17

die raus auch die kann auch halt sehr sehr viel später kann der halt dann verteilt

1:12:17–1:12:21

werden und trotzdem ist diese Information bleibt die erhalten.

Micz Flor

1:12:21–1:12:26

Das heißt er wird weiterhin auch nach Teilung dann zwei Knöpfe knöpfen.

Florian Clauß

1:12:25–1:12:33

Genau das ist das elektrische Muster, was dabei quasi beeinflusst wird.

1:12:33–1:12:39

Das ist auch gleichzeitig so ein Muster Gedächtnis, was dann halt damit trainiert

1:12:39–1:12:43

wird oder oder nicht trainiert, aber wo es dann halt gespeichert ist.

1:12:44–1:12:45

Also das Gedächtnis davon.

Micz Flor

1:12:46–1:12:49

Aber weiß man, wo das gespeichert? Also wenn ich es richtig verstehe, man.

Florian Clauß

1:12:48–1:12:51

Ja, ja, genau. Die haben das auch gezeigt. Dann musst du halt eine.

1:12:52–1:12:55

Das sind dann wahrscheinlich so Experimente, oder? Keine Ahnung.

1:12:55–1:12:57

Also das ist so ein bisschen Vertrauen. Blackbox.

1:12:57–1:13:03

Wir haben dann über verschiedene Regionen im Körper von dem dann halt gezeigt,

1:13:03–1:13:05

wo man das dann halt beeinflussen muss.

1:13:05–1:13:08

Das ist jetzt nicht eine Zelle, sondern es sind dann halt so Regionen.

1:13:09–1:13:12

Aber weiß ich nicht, das ist auf so einer High Level Ebene, das weiß man nicht, wie man das.

Micz Flor

1:13:10–1:13:14

Aber wenn nicht ich? Wenn ich das richtig verstehe, ist es so.

1:13:14–1:13:17

Du hast einen Wurm, Dieser Wurm.

1:13:18–1:13:23

Wenn er durchschnitten wird, dann bilden sich zwei Würmer komplette Würmer draus. Oder nur eine?

Florian Clauß

1:13:23–1:13:29

Nein, ich glaube, der wird nur der hintere Teil der der stirbt ab da der Schwanz.

1:13:29–1:13:32

Also da kommt kein Kopf raus, sondern quasi das.

1:13:33–1:13:36

Der Kopf ist schon das, was dann weiterlebt, das Individuum.

1:13:36–1:13:39

Und der kann sich einen neuen Schwanz generieren.

Micz Flor

1:13:38–1:13:43

Generieren. Und da kann dann wieder ein Kopf dran sein, wenn man ihn umprogrammiert. Das ist okay.

Florian Clauß

1:13:42–1:13:44

Genau das ist das Experiment.

Micz Flor

1:13:44–1:13:51

Und diese diese Information entsteht über eine wie auch immer geartete,

1:13:53–1:13:55

ein elektrisches Feld, oder?

Florian Clauß

1:13:56–1:13:59

Ein elektrisches Feld. Die haben das quasi.

1:14:01–1:14:08

Ja. Also über. Über elektrische Methoden. Diese Speicher also jetzt nicht chemisch,

1:14:08–1:14:13

sondern elektrisch. Dann so beeinflusst die Zellen, dass die diese Informationen gegeben haben.

Micz Flor

1:14:13–1:14:14

Die.

Florian Clauß

1:14:14–1:14:18

Also das ist aber wie gesagt, das ist wirklich so alles schon ganz oben drauf.

Micz Flor

1:14:17–1:14:23

Aber der Wurm ist kein Einzeller. Ist ein Mehrzeller. Ja, klar. Okay. Okay.

Florian Clauß

1:14:18–1:14:22

Gekommen. Nein. Klar. Das ist ein Superzeller.

1:14:24–1:14:25

Also richtig, richtig gut.

Micz Flor

1:14:25–1:14:31

Ja. Viele Zellen, viel Sex. Okay. Ich verstehe. Toller Wurm.

1:14:31–1:14:33

Dieser Wurm ist ein toller Hecht.

Florian Clauß

1:14:33–1:14:37

Man kann nicht komplett generieren, ist eigentlich unsterblich.

Micz Flor

1:14:34–1:14:35

Und. Okay.

1:14:37–1:14:39

Okay. Ein richtig gutes Tier.

Florian Clauß

1:14:37–1:14:39

Also richtig. Also ein richtig gutes Tier.

Micz Flor

1:14:41–1:14:43

Ja. Man kann die extremst mit anfassen.

Florian Clauß

1:14:41–1:14:43

Und kann sich extremst gut anpassen.

1:14:45–1:14:53

Ähm, also das heißt, wir haben Zellen, die jetzt quasi einen höher sind,

1:14:53–1:14:56

also dieses goal fulfilling.

1:14:57–1:14:58

Also das ist das Ziel.

1:14:59–1:15:04

Wenn ich dann auch so einer in so einer Entwicklung bin, dann als Zelle,

1:15:05–1:15:08

dann werde ich halt Zellleber oder so..

1:15:08–1:15:11

Das heißt, irgendwo gibt es dann halt irgendwie jede Zelle. Okay,

1:15:11–1:15:14

ich mache das so, aber dann gibt es halt diese Arten von Zellen,

1:15:15–1:15:19

die abgeschnitten sind, das heißt, sie nicht diesem Körper,

1:15:20–1:15:23

diesem höheren gestalterischen Werk dann.

Micz Flor

1:15:23–1:15:28

Na dann. Langzeitarbeitslose? Nein, das sind. Das sind die. Zählen die dann halt sich selbst?

Florian Clauß

1:15:25–1:15:31

Nein, das sind, das sind die Zellen, die dann sich selbst quasi dann wieder sich selbst genügen.

1:15:31–1:15:34

Und was passiert mit den Zellen, die wachsen? Das sind Krebszellen.

Micz Flor

1:15:35–1:15:36

Okay, Halt. Genau dieses Ding.

Florian Clauß

1:15:35–1:15:37

Das ist halt genau dieses Ding, das ist Krebs.

1:15:38–1:15:39

Also jetzt auch so aus einer ganz.

Micz Flor

1:15:40–1:15:45

Also Krebs ist eine Zelle eines Organismus. Der oder die muss sein.

1:15:46–1:15:52

Gendern oder nicht? Was wird aus der aus dem Verband irgendwie abgekapselt und

1:15:52–1:15:55

fängt dann einfach an zu tun, was Zellen halt tun Sich zu vermehren.

Florian Clauß

1:15:56–1:16:00

Also ganz grob gesprochen. Ja, genau das.

1:16:00–1:16:05

Das heißt, die vermehren sich und sie, sie sind quasi Selbstzweck,

1:16:05–1:16:09

erfüllen nicht diesen, diesem allgemeinen Ziel.

1:16:10–1:16:18

Und auch hier ist die Frage so, also die da wieder die Intelligenz auf zellulärer Ebene.

1:16:18–1:16:22

Und so ein Roboter kann jetzt keinen Krebs bekommen, weil es gibt dann halt

1:16:22–1:16:24

immer so eine Hierarchie.

1:16:25–1:16:29

Also das ist halt auch auch wieder so ein Gedankenexperiment.

1:16:29–1:16:31

Was müsste passieren, damit ein Roboter Krebs bekommt?

1:16:32–1:16:36

Nee, also das wäre ja auch schon wieder so eine biologische.

Micz Flor

1:16:37–1:16:42

Also das Bild, was sich in mir auslöst, ist natürlich dann irgendwie keine Ahnung,

1:16:42–1:16:46

dass irgendein System ein Teilsystem des Roboters nicht genutzt wird und dann

1:16:46–1:16:48

läuft halt irgendwann die Batterie aus.

1:16:49–1:16:53

Ja, das wäre so ein Bild, was ich habe. Wo sind wir eigentlich gerade?

Florian Clauß

1:16:53–1:16:56

Wer sind wir? Wir können nur mal ein bisschen hier durchgehen.

1:16:56–1:17:00

Ich glaube, wir sind jetzt quasi parallel zu dieser Hauptstraße.

Micz Flor

1:17:01–1:17:04

Es ist echt irre, dieses Laufen beim Reden und laufend Reden.

1:17:04–1:17:08

Wenn man es in Bergen macht, dann weiß man ja immer bleibt irgendwie bei der

1:17:08–1:17:10

Farbe. Markierung läuft halt einfach immer weiter.

1:17:11–1:17:15

In der Stadt merke ich, dass ich komplett jede Orientierung verliere. Es.

Florian Clauß

1:17:14–1:17:20

Ja, es stimmt. Du hast einfach keine. Keine Skyline. Du hast keinen Horizont. So richtig.

1:17:21–1:17:25

Und das. Was? Was Jetzt auch nochmal Ein total spannendes,

1:17:27–1:17:33

Teilprojekt von denen. Was aber auch wieder auf den Forschungsarbeiten von anderen beruht.

1:17:34–1:17:39

Die haben, die haben sogenannte Xenobots.

1:17:39–1:17:42

Ich weiß nicht, ob du davon schon mal gehört hast. Genau.

Micz Flor

1:17:40–1:17:42

So war es dann schon mal gehört. Ja, ja, davon habe ich gehört.

1:17:42–1:17:45

Habe ich den nicht immer sogar erwähnt? Kann sein.

Florian Clauß

1:17:44–1:17:48

Es kann sein, dass du die erwähnt hast. Aber hier ist eine Sackgasse.

Micz Flor

1:17:46–1:17:50

Ich glaube, das war bei. War das nicht so?

1:17:50–1:17:54

Nee, weiß ich nicht mehr. Ich glaube bei Konrad Zuse mit dem Biologie Ding,

1:17:54–1:17:55

da ist mir das irgendwie untergekommen.

1:17:55–1:18:03

Xenobots sind so was wie Zellen von einem Organismus, die miteinander zusammengefügt

1:18:03–1:18:06

werden und ein neues Lebewesen erstellen.

Florian Clauß

1:18:06–1:18:12

Ja, also man liebte es, das erste artifiziell geschaffene wilde Wesen, was man darf.

1:18:12–1:18:19

Und es sind von einem afrikanischen Frosch die Hautzellen, die ein Teil des Spots ausmachen.

1:18:20–1:18:24

Werden so für die ganze Versorgung zuständig sind und für die Ernährung.

1:18:24–1:18:25

Und der andere Teil sind.

1:18:26–1:18:33

Wir haben einmal Herzmuskeln genommen, von denen Frosch und oder so.

Micz Flor

1:18:28–1:18:29

Ja.

Florian Clauß

1:18:33–1:18:39

Wir sind quasi Herrchen Zellen. Wir können helfen aus den.

Micz Flor

1:18:39–1:18:40

Von Fröschen.

Florian Clauß

1:18:41–1:18:46

Auf der Froschhaut gibt. Wobei mir eine wollten ja bis jetzt beeinflussen will.

1:18:46–1:18:52

Aber im Prinzip diese Herz oder Herzchen Muskelzellen sind dann für die Fortbewegung zuständig.

Micz Flor

1:18:52–1:18:58

Okay, die sind quasi muskelähnlich, aber eben keine Muskel Muskeln mehr und auch Herzmuskels.

Florian Clauß

1:18:58–1:19:03

Zöllner schon. Ja, ja. Und dann haben wir halt ganz viele.

1:19:04–1:19:09

So auch so ein neuronales Netz ohne Binden durchlaufen lassen,

1:19:09–1:19:14

was dann halt die Kombination aus diesen beiden Zelltypen berechnet haben,

1:19:14–1:19:16

So ein bisschen wie Minecraft.

1:19:16–1:19:22

Die einen waren halt blau, die anderen halt rot gezeichnet und haben darauf halt.

1:19:22–1:19:25

Daraufhin halt diese diese Kinobots Design.

1:19:25–1:19:30

Und die effektivste, die sich am effektivsten bewegt haben usw. Und dann konnten die,

1:19:32–1:19:39

teilweise so durch so Gänge bewegen konnten Babys intelligentes Bewegungsverhalten,

1:19:39–1:19:42

also Intelligenz gesteuertes Bewegungsverhalten.

1:19:42–1:19:47

Wenn er sie können konnten dann halt. Und wir können jetzt in der dritten vierten

1:19:47–1:19:52

Generation das ist halt auch diesem Team vermittelt auf dass die sich reproduzieren können.

1:19:53–1:19:59

Ich bin kein Jogi Löw. Vielleicht, weil ich den ganzen Schotter um die uhr und

1:19:59–1:20:02

dann wieder zusammen getragen haben und daraus dann neue zimmert.

1:20:02–1:20:07

Worte. Entstanden sind allerdings Interviews mit Leuten, die schon dieses Next Level.

1:20:08–1:20:10

Und mögen sie so zu sein.

1:20:11–1:20:13

Und er ist krass.

Micz Flor

1:20:13–1:20:17

Da gibt es doch wie heißt das noch mal, dieses Game of Life, oder?

1:20:17–1:20:21

Ich weiß genau wo, wo man bestimmte Regeln hat. Das 110.

1:20:21–1:20:27

Hab ich dir doch auch mal einen Link geschickt, wo quasi Game of Life als Programm

1:20:27–1:20:31

war für Game of Life, wo das quasi in sich selbst programmiert war.

1:20:32–1:20:33

Mal gucken, ob ich das nochmal finde.

Florian Clauß

1:20:34–1:20:34

Und.

1:20:37–1:20:41

Das alles? Das ist schon sehr faszinierend, was? Krass. Und?

1:20:41–1:20:45

Und diese Vision von diesem Michael Leben ist halt.

1:20:46–1:20:50

Also, wir haben so ein klassisches Bild von den Menschen.

1:20:50–1:20:56

Es gibt Tiere, es gibt den Engel, dessen Seele allerdings schon sehr viel breiter gefächert war.

1:20:56–1:21:01

Es gibt alle möglichen Formen von. Zukünftig würde alles so ein bisschen durcheinander

1:21:01–1:21:03

laufen, das heißt es gibt Einheit.

1:21:04–1:21:10

Es gibt dann halt irgendwie so normale biologische Wesen, so dazwischen Wesen.

1:21:10–1:21:15

Es gibt ein bisschen das, also hat das so komplett divers gemacht und dann und,

1:21:15–1:21:18

das ist so ne gewisse Vision, aber gleichzeitig,

1:21:19–1:21:24

wenn ich das halt schon ein bisschen fragwürdig aus den ethischen Gesichtspunkten

1:21:24–1:21:26

heraus, was passiert denn dann,

1:21:27–1:21:31

wenn wir diese diese Lebensformen so generiert aus dem Material,

1:21:31–1:21:36

was erstmal so biologisch überhaupt mit Umgebung irgendwie zusammen kommen kann?

1:21:36–1:21:41

Also wenn man halt so einen natürlichen Prozess von Biologie und Emotionen dahinter.

Micz Flor

1:21:41–1:21:42

Interessant auch da wieder.

Florian Clauß

1:21:42–1:21:47

Vergiss es, freier Mann. Wir hätten auch gesagt, wenn die Zellen in seiner Generation

1:21:47–1:21:49

mutieren als Krebse, dann sind die befreit.

1:21:49–1:21:55

So eine Therapie kann man. Vielleicht muss man muss. Befreiung.

Micz Flor

1:21:50–1:21:51

Wir haben die Ausstellung.

1:21:55–1:21:55

So sehen.

Florian Clauß

1:21:56–1:21:58

Es ist ja auch was Bösartiges.

1:21:59–1:22:00

Aber wer so sehr.

Micz Flor

1:22:02–1:22:05

Aber es ist doch. Ich denke jetzt gerade so ein bisschen wie diese Sache,

1:22:05–1:22:08

so der Mensch sich selbst ins Zentrum stellen, sich selbst bewerten,

1:22:08–1:22:09

beobachten, beschreiben.

1:22:10–1:22:17

Und da fände ich das ganz spannend, wenn man so sagt, dass jede Zelle bis zu

1:22:17–1:22:20

einem gewissen Grade scheinbar spezialisiert ist, aber dann irgendwie universell

1:22:20–1:22:24

einsetzbar in neuen Systemen verschränkt werden kann und dass,

1:22:25–1:22:28

da denke ich dann auf einer gesellschaftlichen Ebene zum Beispiel an diese No

1:22:28–1:22:32

borders Bewegung, dass man sagt so, es gibt so was wie Nationalstaaten und Grenzen,

1:22:32–1:22:35

das ist völlig arbitrary, das braucht man nicht.

1:22:35–1:22:39

Das ist ein Konstrukt, was dem Menschen nicht entspricht.

1:22:40–1:22:47

Und wenn man das halt irgendwie so festhält, dann ist das doch nicht viel anders,

1:22:47–1:22:48

wie das, was du gerade beschrieben hast.

1:22:48–1:22:54

Diese Idee, dass wir, dass wir diese, diesen in sich geschlossenen großen Organismus,

1:22:55–1:22:59

dass es den so gar nicht gibt, also dass der dass, das wissen wir ja schon lange,

1:22:59–1:23:03

dass das Bio und Genom und wie auch immer und jetzt kommt die Elektro.

1:23:04–1:23:09

Bio Elektrizität noch irgendwie dazu und dass sich das alles so diese Grenzen

1:23:09–1:23:13

so auflösen, dass das so ein Unwohlsein herstellt, dass man gerne möchte,

1:23:14–1:23:16

dass die Leber den Iris trainiere Und da möchte ich auch nicht,

1:23:16–1:23:17

dass das irgendwie verändert wird.

1:23:17–1:23:21

Traditionsbewusst ja, aber ich glaube, das ist ein menschlicher Wunsch.

1:23:21–1:23:24

Also dass man genauso wieder sagt so ja, Deutschland ist Deutschland, Bayern ist Bayern.

1:23:25–1:23:28

Dass man halt irgendwie genauso her sagt Zur Leber ist Leber bsp.

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Schnaps, Schnaps und dann.

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Und dadurch dann diese Idee. Dass es so viel flexibler und beweglicher ist,

1:23:37–1:23:39

ist halt auch enorm irritierend.

Florian Clauß

1:23:39–1:23:43

Genau. Eigentlich bin ich jetzt so ähnlich. Wir noch ein paar Punkte.

1:23:44–1:23:45

Also ich glaube, das. Was dann?

1:23:46–1:23:51

Also dieses. Dieses Bild von dieses diverse was du jetzt auch gerade noch dieser

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Wunsch dass man das dann irgendwie doch irgendwie so traditioneller oder begreifbarer menschlicher macht.

1:23:58–1:24:03

Aber das ist halt auch so, da zeigt sich so ein so ein so ein Feld was,

1:24:03–1:24:06

was man glaube ich noch gar nicht so richtig so begreifen kann.

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Aber finde ich total spannend. Also hat mich.

Micz Flor

1:24:10–1:24:12

Was ich total gut finde an dem, was ich gerade so gehört habe,

1:24:12–1:24:13

wie du es beschrieben hast.

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Was? Das Genom.

1:24:20–1:24:25

Was ja auch keine Ahnung über 50 60 Jahre eigentlich schon bekannt ist und entschlüsselt wurde.

1:24:25–1:24:30

Das hat uns ja sehr dazu verleitet, in Turingmaschinen zu denken und zu sagen

1:24:30–1:24:35

Wenn wir das erst mal entschlüsselt haben, dann haben wir den Schlüssel zum Leben und und.

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Die das ist natürlich was, was in der Wissenschaft dann irgendwie so auch Einzug

1:24:41–1:24:45

gehalten hat. Da wurde nämlich dann auch und das ist die Brücke zur künstlichen

1:24:45–1:24:49

Intelligenz immer gesagt naja, wir müssen erst mal ein Gehirn irgendwann so

1:24:49–1:24:51

kartografieren und so detailreich.

1:24:51–1:24:53

Wenn wir das einmal gemacht haben, dann haben wir es auch verstanden,

1:24:53–1:24:55

wie das Gehirn funktioniert.

1:24:56–1:25:01

Was natürlich sehr schnell klar geworden ist Nicht nur auf Genomebene gibt es,

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große, große, große Varianzen, wo teilweise Teile, wo man nachhinein erst merkt,

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dass das wirklich auch als Speicher genutzt wird und nicht nur als reproduzierende,

1:25:11–1:25:13

Proteinschablonen.

1:25:14–1:25:18

Und beim Gehirn ist es ja noch viel mehr so, dass Gehirn keine zwei Gehirne sind gleich.

1:25:18–1:25:21

Und trotzdem ging man lange dahin zu sagen Ach, wir müssen einfach mal eins

1:25:21–1:25:23

nachbauen und dann haben wir alles gecheckt.

1:25:23–1:25:31

Und was du jetzt gerade beschreibst. Diese Auflösung von Grenzen, von Leben und Tod.

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Man hat ja immer schon diese Thematik gehabt. Stammzellen sind können alles

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werden, aber ab einem gewissen Punkt ist es irreversibel. Dann können sie nur,

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in eine bestimmte Richtung sich weiterentwickeln.

1:25:40–1:25:43

Das ist trotzdem jetzt mit dem, was du gerade beschreibst, diese Möglichkeit,

1:25:44–1:25:48

auch über wie auch immer geartete. Da habe ich nicht genau kapiert.

1:25:48–1:25:50

Aber elektrische Interventionen dann.

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Wissen weiter zu vererben, in geteilten Tieren irgendwie zwei Köpfe zu implementieren,

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das zeigt ja, dass es eben nicht

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so einfach ist zu sagen, ich nehme dieses lebendige biologische Ding,

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lege es hin, bis es tot ist und dann esse ich es aus und dann habe ich es kapiert.

Florian Clauß

1:26:10–1:26:11

Ja, genau.

Micz Flor

1:26:11–1:26:15

Sondern gerade das mit dieser Bio Elektrizität ist ja wohl ein großes Zeichen

1:26:15–1:26:21

dafür, dass das im Leben Dinge auch jenseits der Genetik, jenseits von Serum,

1:26:21–1:26:25

jenseits von Mitochondrien, jenseits von was weiß ich weitergegeben werden können.

1:26:27–1:26:31

So, und das, was ich am verwirrend sten finde, ist wirklich das mit dem Hirsch.

Florian Clauß

1:26:28–1:26:29

Ja, Ja. Also, genau.

Micz Flor

1:26:33–1:26:36

Das würde mich begleiten. Aber es ist ja auch wieder nur zeigt.

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Ich bin als Mensch natürlich dem Hirsch verwandter als dem Wurm,

1:26:39–1:26:44

obwohl ich mehr Würmer in mir hab als Hirsche, aber trotzdem.

Florian Clauß

1:26:45–1:26:51

Das will das Bild im Kopf. Und dein Hirsch guckt raus. Ach, Scheiße, Schon wieder?

1:26:51–1:26:53

Ich habe ihn da gerade verletzt.

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Ähm, ja, genau. Also, das ist irgendwie so, diese Entschlüsselbarkeit, diese.

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Diese Vorstellung. Wir entschlüsseln das Genom und wissen dann Bescheid und

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können dann die Rätsel des Lebens lösen.

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Das war ja ganz, ganz lange so dieses. Genau dieser Gedanke,

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wo diese Entschlüsselung von von

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gehen dann halt so auch so extrem viel Forschungsgelder usw. bekommen hat.

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Und das ist halt irgendwie man merkt okay, da sind wir jetzt noch nicht fertig.

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Das zeigt uns noch nicht irgendwie, dass es halt irgendwie möglich ist.

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Aber man kann natürlich dann fährt ein größeres Tool Set, das man anwenden kann,

1:27:32–1:27:37

dann kommt CRISPR CAS, diese Genschere, das ganze aus Vielzahl gesteuert und das machen.

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Also das meint auch das ist auch in dem Vergleich in dem in der Beschreibung von dem Wurm dass,

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du kannst halt keine Mutter der hat keine Mutationen also du kannst halt irgendwie,

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kannst jedem Tier irgendeine Mutation machen durch durch durch Gensteuerung

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die man kein Problem wir können irgendwie fliegen, dann rote Augen machen,

1:27:56–1:27:59

wir können Hühner ohne Zehen, wir können halt,

1:28:00–1:28:05

weiß ich nicht alles mögliche an Mutationen machen, aber der Wurm ist resistent dagegen.

1:28:05–1:28:09

Also der hat das halt alles so raus. Fehler korrigiert und das geht nicht,

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oder Dann haben wir auch halt irgendwie dem so ein Krebsgeschwür eingepflanzt,

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und das hat er dann halt aufgelöst.

1:28:16–1:28:21

Es war dann halt, äh wirklich faszinierendes Tierchen. Ja, und?

Micz Flor

1:28:21–1:28:25

Muss. Den Wurm kenne ich. Ich muss ja noch nachforschen. Ich fand es auch noch interessant.

1:28:25–1:28:30

Was bei mir nur mal angestoßen hat, ist halt auch diese Dieses weise Leben wird

1:28:30–1:28:33

ja immer so was ganz prekäres beschrieben.

1:28:33–1:28:37

Und wir haben ja auch auf unserer menschlichen Ebene wieder unglaublich viel

1:28:37–1:28:41

lebenserhaltende Systeme implementiert, über Notarzt, über Tabletten oder sonst wo.

1:28:41–1:28:46

Das Leben muss halt irgendwie geschützt und aufrechterhalten werden und gleichzeitig

1:28:46–1:28:49

ist das Leben ja mit dem, was du beschrieben hast, jetzt auch mit diesen Xenobots,

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unglaublich anpassungsfähig und dann auch so flexibel.

1:28:55–1:28:58

Und dann dachte ich an etwas. Ich weiß nicht, ob du das kennst.

1:28:58–1:29:06

Die Gonaden, das sind die, bevor man weiß, ob es Eier oder Spermien werden, also bevor man.

1:29:06–1:29:12

Man gibt es halt quasi so schon angelegte geschlechtliche Fortpflanzung und.

Florian Clauß

1:29:11–1:29:12

Ja, okay.

Micz Flor

1:29:12–1:29:15

Ähm, und das fand ich so ganz irre, ich weiß gar nicht mehr,

1:29:15–1:29:17

wo ich das glaub ich auch.

1:29:17–1:29:19

Im Podcast muss man gucken, da gibt es einen, der genau ist.

1:29:19–1:29:22

Das sind drei Teile, glaube ich, von Radio Lab über die Gonaden,

1:29:24–1:29:27

und da wurde auch noch drin beschrieben, dass in dem Moment,

1:29:27–1:29:35

wenn eine der ganz frühen Entwicklungsphasen im Embryo ist die Gonaden Wanderung, so dass.

1:29:37–1:29:45

Im Mutterleib sich schon die Die Zellen der übernächsten Generation,

1:29:45–1:29:48

also noch bevor es geboren wird, wird da schon natürlich angelegt.

1:29:48–1:29:51

Die Generation drauf, und das ist eine ganz wichtige Sache.

1:29:51–1:29:57

Also dass das Leben im Mutterbauch werden quasi die Enkelkinder mit als erstes hergestellt.

Florian Clauß

1:29:58–1:29:59

Du willst. Sackgasse.

Micz Flor

1:29:59–1:30:02

Das ist auch eine Sackgasse. Und das fand ich total irre.

1:30:03–1:30:07

Es muss, ja muss ja sein. Aber dass halt eben nicht einfach nur die Geburt der

1:30:07–1:30:09

nächsten Generation ist und die kümmert sich um die nächste,

1:30:09–1:30:13

sondern nein, im Mutterleib wird die übernächste Generation auch schon mit angelegt.

Florian Clauß

1:30:13–1:30:14

Der Wahnsinn.

Micz Flor

1:30:14–1:30:18

Und wenn die die Eier zum Beispiel wenn dann die Frau geboren wird,

1:30:19–1:30:22

wurde das halt alles schon vorgegeben. Und das fand ich halt irgendwie irre, wie.

1:30:23–1:30:29

Wie viele Sicherheitsnetze und wie viel vorausschauende Planung so im Leben einfach drin ist.

Florian Clauß

1:30:29–1:30:36

Ja, genau. Ich war extrem inspiriert von dem Vortrag von Herrn von.

1:30:36–1:30:40

Auch von den Interviews fand ich irgendwie. So was wollte ich jetzt gerne nochmal

1:30:40–1:30:43

so in dem Kontext teilen, weil das wirklich so nochmal dieses,

1:30:43–1:30:50

biologische Modell gegen dieses Machine Learning und ein ein Abschluss den oder,

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ein Satz den Michael Lewin, den ich zum Abschluss immer so bringen kann ist halt,

1:30:55–1:31:00

dass quasi Evolution jetzt nicht auf Probleme reagiert hat, sondern dass Evolution

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quasi Problemlöser entwickelt hat.

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Also das ist genau dieses. Also es gibt nicht irgendwie, was reaktiv ist,

1:31:08–1:31:12

sondern Leben ist halt da und will halt was machen, wo ist das Problem,

1:31:12–1:31:14

wo ist das Problem, wo ist das Problem.

1:31:15–1:31:20

Und das finde ich halt irgendwie so, dieses Extreme, also dieses Rausgehen und,

1:31:20–1:31:26

und das dann halt auch entsprechend ins Doing umzusetzen und dann halt wieder

1:31:26–1:31:28

so sein Ziel dabei erfüllt.

In den vergangenen beiden Folgen unserer Miniserie zur künstlichen Intelligenz haben wir uns reichlich über die Möglichkeiten von Maschine Learning gesteuerte Assistenzsystemen ausgetauscht. Verhalten sich solche Systeme tatsächlich intelligent oder zeigen sie eher Muster, die wir als intelligent wahrnehmen?

In dieser Episode stellt Flo weitere Konzepte von Intelligenz vor, Intelligenz wie sie in biologischen Systemen beobachtet werden können. Anhand von Vorträgen und Interviews von Josha Bach und Michael Levin nähern wir uns den Möglichkeiten von biologischer Intelligenz und künstlichem Leben. Dabei kann diese Art von Intelligenz neue Impulse bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz basierend auf neuronalen Netzen liefern.

In den Beiträgen von Josha Bach lernen wir über die Turingvollständigkeit von Zellen, die Bewegungswahrnehmungen von Katzen und die Taktfrequenz pflanzlicher Zellen. Michael Levin hat auf seinem Forschungsgebiet in der Morphologie demonstriert, wie effektiv und intelligent sich Zellen bei der Gestaltsausprägung verhalten können. Wir gehen in dieser Episode den erstaunlichen Fähigkeiten der Plattwürmer Planarien, sowie der Erinnerungsfähigkeiten von Zellen bei der Regenration z.B. in Hirschgeweihen nach.

EGL020 Biologische Intelligenz und künstliches Leben: Künstliche Intelligenz Teil 3

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