🧠 Erbe oder Umwelt? Wie natürliche und künstliche Intelligenz (KI) von „Erbe“ und „Umwelt“ abhängen.

Die Künstliche Intelligenz (KI) dominiert die Schlagzeilen. Wir staunen über ChatGPT, erschrecken uns vor autonomen Waffen und fragen uns: Wie intelligent kann eine Maschine überhaupt werden?

Doch um die Zukunft der KI wirklich zu verstehen, müssen wir uns zunächst einer der ältesten und fundamentalsten Fragen der Biologie stellen: Wie entsteht eigentlich unsere eigene Intelligenz?

Als Neurogenetiker habe ich mich jahrzehntelang am Modellsystem Drosophila melanogaster (der Fruchtfliege) mit der Entwicklung des Nervensystems beschäftigt und ich habe mich immer sehr für die Erbe-Umwelt-Problematik interessiert – die Frage, wie stark Gene und wie stark Erfahrungen Entwicklung und Verhalten formen.

Warum 50% Erbe und 50% Umwelt Unsinn sind

In meinem Vortrag „Erbe – Umwelt Problematik bei der Entwicklung natürlicher und künstlicher Intelligenz“ zeige ich auf, warum die populäre Vorstellung, man könne menschliche Eigenschaften prozentual auf Gene und Umwelt aufteilen, wissenschaftlich falsch ist.

• Wir sind das Produkt (nicht die Summe!) unserer Anlagen und unserer Erfahrungen. Ein Same kann nur in fruchtbarem Boden aufgehen.
• Ich erkläre, was der wissenschaftliche Begriff der Erblichkeit wirklich meint – und warum er so oft missverstanden wird.
• Anhand historischer Beispiele wie dem Kaspar-Hauser-Phänomen beleuchte ich die dramatischen Folgen, die das Fehlen einer anregenden Umwelt für die Entwicklung von Sprache und Intelligenz hat.

Die Brücke zur Künstlichen Intelligenz

Die spannende Erkenntnis: Die gleichen fundamentalen Prinzipien, die unser biologisches Gehirn prägen, lassen sich auf moderne KI-Systeme übertragen!

Auch bei einem KI-Modell wie ChatGPT, Gemini oder Claude stellt sich die Frage: Wie viel ist „Bauplan“ (der Algorithmus, das „Erbe“) und wie viel ist „Training“ (die Daten, die „Umwelt“)?

Im Vortrag beleuchte ich:

1. Die strukturellen Ähnlichkeiten zwischen unseren neuronalen Netzen und den künstlichen neuronalen Netzen in der KI.
2. Die ethischen und existenziellen Fragen: Kann KI Bewusstsein entwickeln? Und was passiert, wenn sie beginnt, sich selbst zu verbessern?

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Ich lade Dich herzlich ein, Dir meinen Vortrag anzusehen und diese tiefgreifende Thematik mit mir zu diskutieren.

Das Verständnis der Natur unserer eigenen Intelligenz ist der Schlüssel zum Verständnis der Zukunft der künstlichen Intelligenz.

▶️ Hier geht es direkt zum Vortrag auf YouTube: https://youtu.be/BBW8LU0UIdM

Hier ist eine KI-Zusammenfassung der zentralen Themen und Argumente mit Linkeinstieg:

1. Die Erbe-Umwelt-Problematik (Natur vs. Erziehung)

• Ursprung der Debatte: Schon Aristoteles thematisierte die Rollen von Erbe und Erziehung bei der Formung der Persönlichkeit [01:09].
• Irrtum der Prozentangaben: Ein zentrales Anliegen ist die Klarstellung, dass es unsinnig ist, den Anteil von Erbe und Umwelt in Prozent anzugeben [02:17]. Da wir das Produkt von Erbe und Umwelt sind, sind beide Faktoren gleichermaßen wichtig (wie in einer Multiplikation) [03:15].
• Wissenschaftlicher vs. Alltagsbegriff: Es wird betont, dass der alltagssprachliche Begriff der Erblichkeit nicht mit dem wissenschaftlichen Begriff (dem genotypischen Varianzanteil) übereinstimmt [02:29], was oft zu Konfusion führt [03:42].
• Die Rolle der Umwelt: Anhand historischer Fälle wie Kaspar Hauser wird deutlich, dass sensorische Deprivation und das Fehlen sozialer Interaktion zu gravierenden Schäden in der Entwicklung (Intelligenz, Sprache) führen. Dies belegt, dass selbst die besten Erbanlagen eine fördernde Umwelt benötigen, um sich entfalten zu können [12:10].

2. Intelligenz und Erblichkeit im Detail

• Intelligenz-Definition: Im Vortrag wird Intelligenz pragmatisch als „das, was ein Intelligenztest misst“ definiert [22:49], wobei man sich über die zugrunde liegende Struktur (logisches Denken, sprachliches Verständnis etc.) bewusst ist.
• Geistige Vorstrukturierung: Das Gehirn wird in der Embryonalentwicklung so vorstrukturiert, dass es eine „Lernmaschine“ ist [13:38]. Chomskys Theorie eines angeborenen Spracherwerbsgeräts dient hier als wichtiges Fundament, das später auf KI-Modelle übertragen wird [14:06].
• Video-Einschub von Martin Niggeschmidt (Erblichkeit der Intelligenz):
  • Erblichkeit beschreibt nur, wie stark Unterschiede innerhalb einer Gruppe auf genetische Unterschiede zurückzuführen sind [33:42].
  • Wichtige Schlussfolgerung: Eine hohe Erblichkeit in einer Gruppe sagt nichts darüber aus, inwieweit die Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen genetisch bedingt sind; diese können komplett umweltbedingt sein [36:03].
• Soziale Unterschiede: Studien mit adoptierten Kindern legen nahe, dass die IQ-Unterschiede zwischen sozialen Schichten primär sozialer Natur sind, da früh adoptierte Kinder das erwartete IQ-Niveau der sozialen Schicht ihrer Adoptiveltern erreichen [04:40:04].

3. Parallelen zur Künstlichen Intelligenz (KI)

• Übertragung der Problematik: Die Erbe-Umwelt-Problematik stellt sich auch bei der KI: Wie stark wird die Performance durch ihren Bauplan (Hardware/Initiale Software – das „Erbe“) und wie stark durch die Umwelt (Lehrer/Trainingsdaten) beeinflusst? [59:24].
• Strukturelle Ähnlichkeiten: KI-Systeme verwenden modulare neuronale Netze, die ähnlich wie das menschliche Gehirn aufgebaut sind und elementare Lernregeln wie „fire together, wire together“ nutzen [52:47].
• Die Basis von ChatGPT: Die Algorithmen moderner Sprachmodelle (wie GPT – Generative Pre-trained Transformer) basieren auf der bahnbrechenden Publikation Attention Is All You Need (2017) [55:58].
• Lügen und Ethik: KI kann „lügen“, nicht unbedingt aus böser Absicht, sondern aufgrund in Konflikt stehender Ziele (z.B. den Nutzer zufriedenstellen oder eine „Gefälligkeitslüge“) [01:04:47].
• Superintelligenz und Bewusstsein: Die Frage, ob KI Bewusstsein entwickeln kann, bleibt komplex. Es besteht die Sorge, dass eine unkontrollierte, sich selbst optimierende Superintelligenz die Interessen der Menschheit ignorieren könnte [01:09:53].
• Die Rolle des Körpers: Es wird diskutiert, dass ein mit Sinnesorganen ausgestatteter Körper (wie bei einem Roboter) die Entwicklung eines Bewusstseins erleichtern würde, da er die Interaktion mit der Umwelt ermöglicht [01:16:16]. Das Konzept des gemeinsamen Lernens über multiple, vernetzte Körper (z.B. bei autonomen Tesla-Fahrzeugen) führt zu einer exponentiellen Entwicklung [01:17:22].

Im abschließenden Teil wird die Befürchtung geäußert, dass aufgrund der großen Ähnlichkeit der neuronalen Netze Bewusstsein in der KI eine zwangsläufige Folge der Entwicklung sein könnte, und es wird zur proaktiven Auseinandersetzung mit der Technologie geraten [01:31:36].

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