Der Mensch neigt dazu, technischen Gegenständen oder damit verbundenen Algorithmen mehr Kapazitäten, ja menschliche Fähigkeiten wie Intelligenz zuzuschreiben, doch hinter Computern oder Big Data steht keine Intelligenz, das alles sind nur Statistiken, die auch ein Mensch mit extrem viel Zeit errechnen könnte, da Computer eben sehr gut darin sind, große Datenmengen zu verarbeiten.
Doch diese Fähigkeiten kann ein Computer nur in gut definierten oder simulierten Umwelten einsetzen, hinter denen natürlich immer ein menschliches Gehirn steht, sodass letztlich ein Computer völlig anders funktioniert als ein menschliches Gehirn. Das liegt vor allem daran, dass das menschliche Gehirn sowohl analog als auch digital ist, denn der Mensch lernt bekanntlich dadurch, dass neue Verbindungen zwischen Nervenzellen entstehen, und das unterscheidet das Gehirn jedoch fundamental von allen derzeit gängigen AI-Netzwerken, in denen Informationen mehr oder minder nur weitergereicht werden.
Das menschliche Gehirn ist darüber hinaus auch multipolar, d. h., dass jede Nervenzelle jede andere beeinflussen kann. Für AI-Netzwerke wäre z. B. komplexes Weltwissen notwendig, um dann überhaupt Entscheidungen treffen zu können, doch das ist extrem schwer zu automatisieren, sodass Kreativität und Problemlösung noch immer jene menschliche Stärke sind, die ein Computer wohl nie erreichen wird.
Grundsätzlich: Die Erwartung, die manche Menschen in Big Data setzen, also dass man nur genug Daten haben muss, und dann fällt das Ergebnis automatisch irgendwie heraus, ist eine Illusion. Zwar lassen sich kleine Bereiche des Gehirns im Computer darstellen und auch simulieren, doch die Zusammenarbeit von Gehirnstrukturen, die weit von einander entfernt liegen, ist nicht so einfach zu erfassen. Außerdem geht es ja nicht nur um die Verdrahtung der Nervenzellen und Nervennetzwerke, denn das Problem ist vielmehr, dass sich diese Netzwerke ständig verändern, d. h., die Art und Weise wie Nervenzellen miteinander kommunizieren ist nicht stabil, sondern sie hängt davon ab, welche Erfahrungen dieses Gehirn davor gemacht hat. All diese permanenten Veränderungen führen dazu, dass das Gehirn seine Funktion ständig anpassen muss, was sich mit immer größeren Superrechnern nicht simulieren lässt, sodass sich daher allein auf Grund von Datenmassen das Gehirn nicht verstehen lässt.
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