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Neuronale Netze - komplett

Geschwindigkeitsvergleich von Gehirn und Rechner

Vergleicht man die Geschwindigkeit eines menschlichen Gehirns mit der Geschwindigkeit eines modernen Rechners, so macht man die erstaunliche Feststellung, dass eigentlich der Rechner nach der theoretischen Gesamtleistung dem Gehirn überlegen sein müsste. Wie man in Tabelle 1 sieht, ist der Rechner durch die um sechs Zehnerpotenzen geringere Schaltzeit seiner Einzelelemente (Transistoren vs. Neuronen) dem Gehirn überlegen. Auch wenn es unter Neuroinformatikern umstritten ist, die komplexere Informationsverarbeitung eines Neurons mit der einfacheren Schaltfunktion eines Transistors zu vergleichen, so wird doch aus der Tabelle klar, dass die Leistungsfähigkeit des Gehirns in erster Linie in der massiv parallelen Verarbeitung liegt, bei der ein großer Teil des Gehirns zu jedem Zeitpunkt arbeitet, während in konventionellen Rechnern die meisten Verarbeitungselemente dem (passiven) Speicher zugeordnet sind. Während die Prozessoren moderner Workstations derzeit ca. 106 bis 107 Transistoren besitzen, werden für den Hauptspeicher einer Workstation von beispielsweise 128  MByte mindestens 109 Transistoren zur Speicherung benötigt. Dies ist nicht weit entfernt von der geschätzten Zahl von ca. 1011 Neuronen des menschlichen Gehirns. Während jedoch beim Gehirn die meisten Neuronen zu jedem Zeitpunkt aktiv sind, ist im klassischen von-Neumann-Rechner nur der Prozessor permanent aktiv, während fast alle Transistoren des Speichers zu jedem Zeitpunkt keine Informationsverarbeitung durchführen. Daher wird beim Gehirn die theoretische Maximalleistung beinahe erreicht, während bei einem Rechner bereits in dieser primitiven Analyse ca. acht Zehnerpotenzen zwischen der theoretischen Leistung und der tatsächlichen Leistung liegen.

Diese kurze Gegenüberstellung ist aus mehreren Gründen problematisch: zum einen sagt die Zahl der Instruktionen, Maschinenbefehle oder Transistorschaltvorgänge bei einem Programm überhaupt nichts aus über seine Qualität oder Leistung, zum anderen sind Transistoren und Neuronen nicht direkt vergleichbar. Dennoch verdeutlicht die Gegenüberstellung die Tatsache, dass massive Parallelität der Grundbausteine wesentlich für eine hohe Gesamtleistung des informationsverarbeitenden Systems ist.

Tab.1
Vergleich zwischen Gehirn und Computer
GehirnComputer
Anzahl Verarbeitungselementeca. 1011 Neuronenca. 109 Transistoren
Artmassiv parallel im allgemeinen seriell
Speicherungassoziativ adressenbezogen
Schaltzeit eines Elementsca. 103s ca. 109s
Schaltvorgängeca. 103s-1 ca. 109s-1
Schaltvorgänge, insgesamt (theoretisch)ca. 1013s-1 ca. 1018s-1
Schaltvorgänge, insgesamt (tatsächlich) ca. 1012s-1 ca. 1010s-1
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