Flo: Danke. Deins läuft 20?
Micz: Am 20.. Die.
Micz: Wir sind alarmiert. Wie man im Hintergrund hört, ist ein wichtiges Thema.
Micz: Flo hat es ja in der letzten Folge schon ein bisschen anmoderiert.
Micz: Das überlasse ich dir dann gleich. Wir sind Flo.
Micz: Links neben mir. Ich bin Matze vom eigentlich Podcast, in dem wir.
Micz: Eigentlich wandern, aber meistens in der Stadt rumgurken, zu Fuß reden,
Micz: beim Laufen und laufend reden und,
Micz: immer abwechselnd ein Thema vorbereiten und dann trotzdem heimlich wünschen,
Micz: dass daraus ein Gespräch wird.
Micz: Und mit diesen einleitenden Worten übergebe ich an dich, Flo.
Flo: Ja hallo auch von meiner Seite ja heute Episode eigentlich Podcast 20.
Flo: Und der dritte Teil unserer Serie Serie zu künstlicher Intelligenz.
Flo: Und mit ähnlich wie es ihr das letzte Mal gegangen ist, nämlich ein Seminar
Flo: vorzubereiten. So ging es mir auch.
Flo: Ich hatte dir auch in der Vorbereitung zu der Sendung kam mir einen Vortrag unter.
Flo: Der abgehalten wurde im Panel von Intel Labs dagegen ist um.
Flo: Tina Ristic. Es ging um Vertreter der AI und Deep Learning. Und.
Micz: Also Artificial Intelligence, die englische KI.
Flo: Genau genau dieses Mal war Joscha Bach eingeladen.
Flo: Es war noch Michael Levin als weiterer Gast eingeladen.
Flo: Und dieser Vortrag hat mich dann so fasziniert, dass ich dann halt,
Flo: mich hingesetzt habe und den halt auch nochmal durchgehört und dann würde ich
Flo: gerne nochmal so referieren.
Flo: Und ich habe auch ein bisschen mehr von den beiden gehört.
Flo: Die treten häufig in einigen Podcasts zusammen auf, haben aber auch einzelne,
Flo: Episoden mit anderen Interviewern, wo sie interviewt werden.
Flo: Und Joscha Bach ist uns ja auch schon oft untergekommen.
Flo: Er war auch quasi so mit ein Initiationserlebnis für den Podcast,
Flo: nämlich als wir damals alternativlos die Folge gehört.
Micz: 42.
Flo: Genau, Alternativlos war, dass die Folge 42. Ja, stimmt.
Micz: Ja, das war ja der Witz. Die haben ja ewig drauf gewartet wegen die Antwort
Micz: auf alle Fragen. Und dann hatten sie ja schon Bach eingeladen.
Flo: Genau wo dann halt in der Alternativloses der Podcast von Felix von Leitner
Flo: und Frank Rieger und die hätten Joscha Bach das Ganze.
Flo: Die kommen alle aus dem Chaos Computer Club, das heißt die kennen sich dann,
Flo: untereinander und wir hatten damals diese Folge beim Begehen der Bürgerspitze. Genau.
Micz: Biker Spitze.
Flo: Ja, ein langer, mühsamer Weg und wir mussten uns irgendwie ablenken.
Micz: Ein mühsamer.
Flo: Um halt durch über diese Schotterfeld, was dann wirklich drei Stunden gedauert hat.
Flo: Und das war echt sehr zermürbend, aber faszinierend zugleich.
Flo: Und ich meine, Joscha Bach, du kennst seine Art es ist der ist auf auf,
Flo: auf uns also sehr schnell und sehr komprimiert was er sagt.
Flo: Also er hat sehr viele Referenzen und man muss da in jedem Satz ist da schon,
Flo: ganz viel Informationen reingefaltet deswegen.
Micz: Ja, ich bin da so ein bisschen hin und hergerissen. Ich magister das und ich
Micz: habe gleichzeitig oft das Gefühl, das muss alles irgendwie computing sein.
Micz: Also es wird alles. Es geht immer nur um Informationsflüsse,
Micz: alles wird auf Information runtergebrochen.
Micz: Und das ist ja in meiner letzten Folge, meiner kommenden Folge immer so, diese Grenze.
Micz: Du bist halt bei diesem einen Body Problem ganz viel, wenn es um um lebendige Systeme geht.
Micz: Und da ist es mir dann manchmal ein bisschen zu schnell, weil ich habe,
Micz: Ich finde es immer total toll, auch was er auf Twitter so schreibt und manchmal
Micz: hat man so das Gefühl, das ist zu 99,7 % wahr,
Micz: aber diese 0,3 %,
Micz: da wird es halt wirklich spannend.
Micz: Aber wie gesagt, ich bin ja auch nicht auf der auf der Ebene.
Flo: Also Joscha Bach ist Kognitionswissenschaftler, ist jetzt glaube ich auch tatsächlich
Flo: in diesem Intel Lab mit als beteiligt und kann da seine Untersuchung seine Forschung treiben.
Flo: In dem Rahmen hat hat glaube ich auch in der Humboldt Uni in 2009 hat er glaube
Flo: ich auch sein sein, seine Arbeit geschrieben.
Flo: Ich weiß nicht, ich bin mir nicht sicher, ob er ein PhD gemacht hat oder bei Master.
Flo: Er hat im Bereich der ganzen Computer Sciences da auch Vorreiter.
Flo: Also er ist dann halt genau dieses in Kognitionswissenschaften.
Flo: Er bringt dann halt das.
Flo: Also im Prinzip in so einem interdisziplinären Feld, wo er viel auch biologische,
Flo: Systeme mit vergleicht, aber auch in diesem Eiki und Learning Umfeld aktiv ist.
Flo: Michael Lewin stell ich auch kurz vor, ist Biologe, hat viele Untersuchungen
Flo: im Bereich Morphologie.
Flo: Ist wird so ein bisschen gehandelt als der neue Nobelpreisträger, weil der hat schon sehr,
Flo: sehr weitgehende Experimente gemacht und seine Ansätze die er da vorstellt Ich,
Flo: ich gehe, ich, ich mache viele plastische Beispiele und,
Flo: was er da so was er da so halt so erforscht und das ist extrem spannend und
Flo: die beiden zusammen, die haben sich in den Vorträgen auch immer so die Bälle
Flo: zugeworfen, das heißt, die haben, glaube ich auch zusammen eine Firma gegründet,
Flo: wo die dann teilweise ihre.
Flo: Ihre Erkenntnisse und auch dann auch entsprechend dann umsetzen können im Rahmen der Firma.
Flo: Genau. Also es ging eben so ein bisschen um Beyond Artificial Intelligence bei
Flo: dem Vortrag, das heißt Beyond ist jetzt von mir eingebracht, also so ein bisschen,
Flo: wo steckt dann halt die künstliche Intelligenz mit diesem Machine Learning Modell,
Flo: mit neuronalen Netzen, wo steckt die fest und was gibt es in der Biologie quasi
Flo: für Modelle, die da eventuell,
Flo: einfach so auch neue Wege zeigen können, die man dann adaptieren könnte,
Flo: in diese Bereiche rein und.
Flo: Die Frage ist natürlich Und da bist du der Mensch?
Flo: Nein, genau was du zu Joscha Bach gesagt hast. Was ist denn jetzt eigentlich Intelligenz?
Flo: Wie würdest du Intelligenz beschreiben? Und so wie er es beschreibt,
Flo: ist Intelligenz die Möglichkeit, ein Modell von der Welt.
Flo: Also so berechenbar zu machen, um so quasi die nächsten Schritte einzuleiten.
Flo: Also du machst dir ein Bild von dem, von dir, von deinem Universum,
Flo: von deinem Environment und diese.
Flo: Also wie auch immer, eine Virtualisierung und du kannst quasi mit.
Flo: Aufgrund dessen kannst du dann quasi die nächsten Schritte berechnen und dann
Flo: wieder als Handlung die Welt in eine Umgebung wieder zurücktragen.
Flo: Nee, also das ist, das ist jetzt mal ganz grob gesprochen eine Definition von Intelligenz.
Micz: Genau. Also, dass man kurz gesagt, man kann Probleme lösen, indem man die Dinge
Micz: erfasst, die das Problem sind bzw.
Micz: Herstellen und dass man dann auf eine Form kreativ nicht nur eine und immer
Micz: gleiche, sondern auch unterschiedliche Lösungen für dieses Problem.
Flo: Es ist die Fähigkeit, Modelle zu entwerfen.
Micz: Ja, Ja, ja.
Flo: Und die Modelle sind dann nichts weiter als berechenbare Funktion, die dann halt wieder.
Flo: Also es gibt da eine gewisse Simulalität, das heißt kann es so und so viele
Flo: Modelle dann halt in einem Kopf vorhalten oder so und so viele Aktionen daraus
Flo: ableiten. Das ist eine gewisse Parallelisierung.
Flo: Und wenn ich das mache, dann passiert das. Und wenn ich das mache, dann passiert das.
Flo: Und dann daraufhin eine Entscheidung treffen, wie gehst du dann,
Flo: wie machst du es dann halt.
Flo: Das ist so die Möglichkeit und damit ist es halt wieder so. Abstrakter ausgedrückt,
Flo: im Prinzip ist es dann halt auch Intelligenz wieder berechenbar.
Flo: Und da sind wir wieder bei der Turingmaschine.
Micz: Ja, genau. Ja, genau.
Micz: Die Turingmaschine, die ja nur dann Intelligenz bezeugt bekommt,
Micz: wenn ein wie auch immer gearteter Beobachter, der scheinbar ein bisschen höher
Micz: steht als Turing, Intelligenz in der Lage ist zu sagen, es sei nicht unterscheidbar.
Micz: Und das finde ich halt immer genau diesen Sprung zwischen dem,
Micz: zwischen dem deskriptiven und dann diesem metaphysischen Ansatz. Aber.
Flo: Oje. Dann ist auch die Frage von der Anwendung von eben.
Flo: Also wie wirksam das ist. Wenn du deine Umgebung beeinflusst,
Flo: dann, wenn du halt irgendwie handelst in irgendeiner Form, also rein zufällig,
Flo: dann passiert was. Aber du?
Flo: Die Frage ist natürlich, wie du zielgerichtet handeln kannst,
Flo: um dann letztendlich dein Ziel zu erreichen.
Flo: Das ist ja so immer dieses. Also dieses Goal driven.
Micz: Ja nicht nur Gold und das ist das Prozedurale auch das halt.
Micz: Das wird oft eben bei diesem Deep Learning auch nicht wirklich.
Micz: Wie du in der letzten Folge gesagt hast. Gibt halt so einen Trigger,
Micz: man fragt was und dann kriegt man auch eine Antwort drauf.
Micz: Aber diese Idee, dass man vorausschauend prozedural etwas entwickelt oder auch auf,
Micz: auf was sie angeht, gibt so ein bisschen ist aber eben auf Dinge reagiert und
Micz: die Mittel to take into account, also dass die mit in einem Prozess mit berücksichtigt werden.
Micz: Das ist natürlich noch mal eine ganz andere Hausnummer, dass man eben vorausschauend
Micz: Modelle irgendwie auf die Welt anwendet und dann Ziele, Motivation und diese
Micz: Sachen alles reinbringt.
Flo: Also hier vielleicht. Du hast schon referenziert, was jetzt so gibt der Unterschied
Flo: zu dem anderen was, was jetzt Deep Learning eigentlich ist, Deep Learning oder Learning.
Flo: Das ist im Prinzip, das skaliert.
Flo: Je mehr Daten ich habe, desto besser wird mein Modell.
Flo: Und das ist ja genau dieser Ressourcenverbrauch, den du auch angemerkt hast.
Flo: Es ist genau diese Sache. Ich muss unglaublich viele Ressourcen in das System
Flo: stecken und je mehr ich da reinpumpe, desto besser wird es.
Flo: Das ist ja. Also Beispiel Bildverarbeitung oder Bilderkennung und Bildgenerierung ist ja so, je mehr,
Flo: Bilder ich dann in dieses System gebe, desto besser wird dann halt auch der Output von dem System.
Flo: Und es ist im Prinzip also so, so wie es momentan funktioniert.
Flo: Es ist ja so, dass du das das,
Flo: du kannst, du Kleiner also du kannst. Wenn du ein Ergebnis hast,
Flo: dann kannst du sagen ja, mache ein bisschen das und das und dann kriegt es ein
Flo: anderes Ergebnis. Also du kannst so kleine.
Flo: Kleine. Direktiven ändern und kriegst dann halt ein anderes Ergebnis.
Flo: Es wird so, weil es eben aufgrund dieser Masse dann halt genau diese ganzen,
Flo: Ergebnisse liefern kann.
Flo: Gleichzeitig ist es extremst ressourcenaufwendig, weil es immer so eine Einzelbild Betrachtung hat.
Flo: Das heißt wenn du auf dem Bild, wenn du halt so keine 51.000 Bilder von Stühlen hast,
Flo: dann fängst du an und trainierst das System und sagst hier so der Umriss,
Flo: so sieht ein Stuhl aus in einer anderen Ebene.
Flo: Von dem neuronalen Netz sagst du halt so der Stuhl kann schwarz oder braun sein,
Flo: also oder der Stuhl kann.
Flo: Du hast ja dann so verschiedene Verknüpfungen sebene, um nur halt irgendwie,
Flo: so eine Gestaltswahrnehmung auf unterschiedlichsten Ebenen miteinander zu verknüpfen.
Flo: Aber du bist die ganze Zeit dabei, diesem System zu sagen das ist ein Stuhl,
Flo: das ist ein Stuhl, das ist ein Stuhl und dann kriegt es halt irgendwie.
Flo: Das System sagt dann halt nach dem ersten Trainingsrunde ah,
Flo: zu 80 % bin ich mir sicher, dass das ein Stuhl ist.
Flo: Und dann sagst du Nein. Doch, und dann und dann halt irgendwie trainiert das,
Flo: dann doch irgendwie. Zu 99,7 % bin ich mir sicher, dass es ein Stuhl ist. Und das ist.
Micz: Wer und das ist aber nochmal wichtig festzuhalten, was du da beschreibst,
Micz: ist glaube ich in der Tat gerade das Ziel, dass man das halt so perfekt schafft,
Micz: weil natürlich momentan am meisten durch die Presse geht, Wenn irgendwie eine
Micz: künstliche Intelligenz, die ein Auto lenkt, für Unfälle und Tode sorgt.
Micz: Das ist halt wirklich angsteinflößend und deshalb ist es halt gerade so ein
Micz: Incentives, das Ding perfekt zu machen.
Micz: Und das wird eben dann aber wiederum auch auf einer sozialen Ebene durch Publikationen
Micz: gefördert. Das heißt, es werden halt mehr Sachen publiziert,
Micz: wo es halt noch besser wird. Noch besser wird noch.
Micz: Wenn allerdings irgendwann das Ganze kippt und man merkt, man kann das einfach
Micz: mit der bestehenden Energie nicht mehr,
Micz: weder moralisch noch finanziell irgendwie durch pushen, dann kann es gut sein,
Micz: dass auf einmal das Ziel wird zu sagen energieeffizient.
Micz: Das gleiche Ergebnis.
Micz: Sagen wir mal, das Ergebnis ist uns jetzt gut genug und jetzt gewinnt immer
Micz: die Publikation, die energieeffizient Algorithmen entwickelt oder Hardware entwickelt,
Micz: die das Gleiche herstellen kann.
Micz: Also ich glaube diese Idee, dass dass es.
Micz: Dass es immer darum geht, das System noch zu verbessern. Das ist angelegt auch,
Micz: in Einladungen, auf Konferenzen, in Publikationen, im Magazin. Das.
Flo: Ja, ich meine aber, wie du sagst. Du wirst dann irgendwann in diesem in diesem
Flo: exponentiellen Bereich, wo du für eine Verbesserung des Systems,
Flo: wie bei Bitcoin dann halt so viel mehr Aufwand reinstecken musst,
Flo: dass sich das dann halt in der Energiebilanz gar nicht mehr lohnt.
Micz: Ja und das spannende ist ja auch das, dass es sich eben nicht mehr lohnt, Dinge auszusitzen.
Micz: Das war früher so, dass man oft zum Beispiel Patente angemeldet hat für bestimmte,
Micz: Algorithmen, um Datenbanken zu durchsuchen.
Micz: Nicht weil die gut sind, sondern weil man wusste okay, spätestens in fünf Jahren,
Micz: ist die Hardware gut genug, das zu rechnen.
Micz: Jetzt gerade geht es dann nicht. Aber der Algorithmus, den kann ich schon mal patentieren lassen.
Micz: Und diese, dieses Warten auf bessere, schnellere Hardware, das kommt gerade
Micz: ein bisschen ins Stocken.
Micz: Wird neue Hardware entwickelt und deshalb ist es auf einmal noch ein ganz anderes
Micz: Incentives, auch energiesparend zu arbeiten, weil man nicht mehr davon ausgehen
Micz: kann, dass es halt bis die Doktorarbeit publiziert ist. Der wird schon gehen.
Flo: Ja, ja, ja, ja, genau.
Flo: Also auch die Frage, wie kriegt man da jetzt eine neue Ära oder andere Modelle
Flo: rein? Und da ist jetzt auch den Ansatz, den jetzt dann Joscha Bach und Michael
Flo: Lewin liefern ist halt ähm das eben.
Flo: Also und dann aus der Biologie angelehnt, dass man quasi die einzelnen Teile,
Flo: in einem neuronalen Netz dass die dann halt quasi,
Flo: viel berechnender sind also,
Flo: jetzt wie so kleine Turingmaschine,
Flo: die dann halt auch eben auf dieser Ebene Entscheidungen treffen können,
Flo: die dann nicht mehr dieses Ganze den Kontext brauchen, sondern halt eine eigene.
Flo: Ich sag mal so eine eigene Logik mitbringen, eigenes Programm,
Flo: was sie dann halt abfahren können und was dann halt quasi auf die eine,
Flo: auf die Umwelt dann wieder wirkt.
Flo: Das heißt, das ist genau dieser, dieser Ansatz, das, dass es halt,
Flo: an der Stelle effektiver und energieeffizienter wird und da kommst du halt in
Flo: diesem Bereich der zellulären Turingmaschine, weil Zellen sind halt Turingmaschine.
Flo: Das ist halt so, das kann man halt einfach so sagen.
Flo: Ich hab auch Cherrypity gefragt und er hat gesagt ja geht.
Micz: Was soll ich sagen?
Flo: Darf ich sagen, Zellen sind einzelne Turingmaschinen, weil es gibt dann halt.
Micz: Die Wirtschaft.
Flo: 111 Reiz, ein Einwirken, es gibt ein Programm, was abläuft und es gibt dann
Flo: halt ein eine Reaktion oder eine Aktion, die daraus folgt.
Flo: Es ist ja im Prinzip und jetzt ist es halt rein deterministisch,
Flo: es läuft halt durch den Zellkern, wie auch immer.
Flo: Aber es ist ja sehr programmatisch, das ist eine Turingmaschine,
Flo: die kann dann halt bestimmte Antworten formulieren.
Micz: Aber dann springe ich nur ganz kurz in die Konrad Zuse Folge. Ich finde es.
Flo: Ja, ja, genau das will ich. Sehr gut.
Micz: Nein, da gab es ja diese, diese Grenzen, diese kleinen Maschinenbauwerks Werkbank
Micz: oder ich weiß gar nicht mehr genau, wie es hieß,
Micz: der ja die Überlegung hatte also der Erfinder des ersten Computers mechanisch
Micz: und dann später mit Relais und dann später mit Transistoren.
Micz: Der hatte dann irgendwie schon in den 60er Jahren die Idee, man könnte eben,
Micz: eine Werkbank bauen, die vollautomatisch sich selbst replizieren kann.
Micz: Und nicht nur das, sondern sie könne sich dann auch selbst replizieren und immer kleiner machen.
Micz: Also eine Art Universalmaschine. Nicht als Computer in der digitalen,
Micz: symbolisierten Welt, sondern in einer materiellen Welt.
Micz: Und das war wirklich auch so inspiriert von der Biologie ist damals natürlich,
Micz: das haben wir ja dann irgendwie im Moment im Technikmuseum erlebt,
Micz: an dem Energiethema gescheitert.
Micz: Aber genau da ging es auch darum, Zellen zu bauen.
Micz: Die Zellen, die, wie wir vermuten, trans episodenhaft vermuten,
Micz: mit Quantenmechanik Dinge stemmen können, die Newtonsche Materie einfach nicht kann.
Micz: Und ja, zu Punkt.
Flo: Ja ne, genau. Dann muss ich auch daran denken, dass es im Prinzip also dieser
Flo: Ansatz, den auch Suse dann halt gemacht hat, eben diese, diese sich immer verkleinerten
Flo: Maschinen, die dann aber auch immer ein Programm fahren.
Flo: Also genau das ist immer so aus der aus der Biologie ist es so,
Flo: dass die Ressource die quasi teuer ist.
Flo: Wenn du jetzt auf biologische Systeme guckst, ist die Zeit ne.
Flo: Während du bei so einem Machine Learning, bei so einem ist Zeit kein nicht teuer.
Flo: Zeit ist fast unbegrenzt verfügbar, weil du hast diese extreme hohe Taktfrequenz
Flo: hast, während du biologische Systeme live laufen, einen ganz anderen Takt.
Micz: Wenn die schneller Attacken würden, würden sie verbrennen.
Flo: Ja, genau. Nein, die laufen halt in Millisekunden.
Flo: Diese weiß, wie viel Rechenleistung einfach durch diese extrem hohe Taktfrequenz
Flo: und die Parallelisierung dadurch ist, zeigt keinen.
Flo: Deswegen kann man diese ganzen Millionen Bilder überhaupt prozessieren,
Flo: weil Zeit dann halt irgendwie keine Rolle spielt.
Flo: Wenn im Gehirn oder im biologischen System ist das halt eine sehr rare Ressource.
Flo: Das heißt, hier gibt es dann eben diese Notwendigkeit, dass man halt operationalisiert,
Flo: indem man halt diese Berechnung, also das heißt,
Flo: es werden durch diese, wenn man diese kleinen Turing Dinger da die Zellen dann
Flo: sieht, dass die halt quasi parallel alle möglichen Zustandsformen berechnen können.
Flo: Das ist halt so das, was ein biologisches System wieder schneller macht oder effektiver.
Flo: Das heißt, diese, ich sage jetzt mal, diese Intelligenz ist dann halt viel mehr
Flo: in diesen einzelnen Knoten aufgehoben, die dann halt aber autark für sich dann
Flo: halt bestimmte Berechnungen ausführen können.
Flo: Und dass dadurch das effektiver wird.
Flo: Gleichzeitig gibt es dann halt auch diese, diese Möglichkeit.
Flo: Was jetzt gemacht wird, ist dann halt eine Parallelisierung.
Flo: Da kommt wieder dieser Begriff von ah, das ist so aus dem Darwinismus entlehnt.
Flo: Das ist dann halt quasi die Wirklichkeit,
Flo: also die Idee, dass das Gehirn quasi,
Flo: ein sowieso ein Multiversum ist, weil alle möglichen Realitäten schon irgendwo
Flo: als Modelle in diesem Gehirn zeitgleich ablaufen, bis dann halt tatsächlich
Flo: das reale Handeln dann einfach ein Modell Wirklichkeit werden lässt.
Flo: Aber es ist halt eigentlich das Gehirn funktioniert wie ein Multiversum,
Flo: weil halt genau diese ganzen Zustände schon irgendwo vorhanden und berechnet werden.
Flo: Und das ist halt so, diese Effektivität von biologischen Systemen.
Flo: Also es ist sehr abstrakt, aber so?
Micz: Ja, ja, es geht. Da glaube ich auch darum, dass du natürlich in dem Multiversum
Micz: hast du halt immer dieses, dieses Bild, dass alles, was möglich ist,
Micz: parallel auch schon irgendwie ist oder so.
Micz: Während in biologischen Systemen, glaube ich, ist über die Zeitkomponente,
Micz: was du gerade gesagt hast, das auch immer ein bisschen eingeschränkt.
Micz: Wir haben ja natürlich jedes Mal Ende des Jahres gibt es die besten Wünsche
Micz: für das nächste Jahr und dann irgendwelche Kalendersprüche oder so Bilder, die uns aufzeigen.
Micz: Die Reise ging jetzt bis hier. Das heißt aber nicht, dass sie in die Richtung
Micz: weitergehen musst Du bist frei, dich immer wieder irgendwohin zu drehen,
Micz: was Neues anzufangen, während in Wahrheit biologische Systeme natürlich nicht determiniert sind.
Micz: Allerdings der Möglichkeitsraum ist eingeschränkt, Es sind nicht alle möglichen
Micz: Universen parallel existent, aber von allen Möglichkeiten, die es gibt,
Micz: was ein begrenzter Raum ist,
Micz: wird dann eine gewählt und das determiniert dann eben den nächsten Schritt.
Flo: Genau. Ähm, also die. Die machen auch so ein bisschen.
Flo: Also die jetzt Joscha Bach und Michael Lewin, die bashen auch so ein bisschen
Flo: gegen die bestehenden Biologieansichten.
Flo: Was jetzt in der Neurowissenschaft usw. jetzt so dafür Modelle eben vorherrschen. Also ein.
Flo: Ein Beispiel ist halt das ähm.
Flo: Dass die Neurowissenschaftler eigentlich keine geeigneten Tools haben,
Flo: die versuchen, das Gehirn zu verstehen, indem sie halt draufgucken und dann halt beobachten.
Flo: Aber jetzt zum einen Ein,
Flo: Experiment hat gezeigt, dass sie zum Beispiel auch Neurowissenschaftler mit
Flo: ihren Tools wenn die dann zum Beispiel nur so einen Mikroprozessor Reverse Engineering
Flo: sollen, dass die das nicht hinbekommen haben.
Flo: Also du guckst dann auch und ich meine, das Gehirn ist noch viel komplexer.
Flo: Also wenn du noch nicht mal das schaffst, ein Mikroprozessor,
Flo: dann halt so, um zu wissen, wie der funktioniert, weil das halt nicht auflösbar.
Micz: Die Nummer, das heißt die, die, weil die Neurologen nicht Computer bauen können.
Flo: Wenn nicht Computer, dann reverse engineering, also immer quasi ein.
Flo: Also wenn du jetzt ein Mikroprozessor von außen drauf guckst,
Flo: den beobachten kannst, du kannst den dann halt nicht mit deren Tools head kann
Flo: man den jetzt nicht Reverse Engineering und wissen wie der funktioniert?
Micz: Zu mir. Okay, gut. Das weiß ich. Was ist? Ich müsste mal. Ich.
Flo: Also es war jetzt so ist es, glaube ich, so ein bisschen, ein bisschen anekdotisch.
Micz: Anekdotisch. Ja, ja, ja.
Flo: Ich weiß nicht, ob das jetzt nur so ein Bashing ist und dann halt irgendwie so und und und.
Micz: So ein Bashing ist dann halt irgendwie so und.
Flo: Eine interessante Erkenntnis ist auch das ist also wo wo ich dann ja klar also,
Flo: also die Zellen sind ja alle irgendwo gleich aufgebaut.
Flo: Sie kriegen ja dann halt je nach Entwicklung des des Individuums kriegen die
Flo: dann halt entsprechende Interna.
Flo: In so einer Entwicklungsphase kriegen die ja dann die Aufgaben zugewiesen.
Flo: Und die Frage ist halt, was unterscheidet jetzt die Neuronen von anderen Zellen?
Flo: Und die Neuronen sind ja auch dann nur so in tierischen Lebensformen, so sind die quasi drin.
Flo: Das ist ja nicht in Pflanzen, da gibt es ja keine Neuronen in dem Sinne Neuronen.
Flo: Das was die unterscheidet, ist halt diese extrem langen Arme,
Flo: die Axiome, die dann mit denen, denen dann halt quasi diese, ähm,
Flo: diese, diese elektrischen Impulse übertragen werden können und was den das jetzt
Flo: bringt, ist ein extremer Zeitvorteil und deswegen kam dann auch nochmal so ein
Flo: Schluss daraus ist halt, dass,
Flo: quasi mit der Entwicklung der Neuronen dann auch eine andere Taktfrequenz bei
Flo: dem jeweiligen Organismus und deswegen konnten halt zum Beispiel die Tiere dann,
Flo: sich schneller bewegen als Pflanzen,
Flo: und dann wird auch gesagt, dass.
Micz: Bei den meisten Fans sind wirklich schnell.
Flo: Äh, nein. Aber es ist auch die Frage, wo entsteht dann halt Intelligenz?
Flo: Und wenn du dann dieses Modell von Intelligenz das ist, dann ist auch eine Pflanze
Flo: intelligent, nur auf einer anderen Zeitachse.
Flo: Also das ist dann hier auch so, dass es halt dann so ein bisschen wie bei Herr
Flo: der Ringe, die sind die, die wir essen hier abends oder wie heißen diese Bäume,
Flo: die dann halt auch mehr extrem lange und jetzt müssen sie auf einmal in so einer
Flo: Echtzeit anfangen zu reagieren.
Flo: Das können die gar nicht, weil die überhaupt nicht auf diese Zeit Taktung eingestellt sind.
Flo: Und das finde ich halt total auch so okay. Also ich meine, das ist ja so, man sucht dann halt.
Flo: Er versucht dann immer so, man hat dieses und das ist meine ich halt so dieses,
Flo: was wir in der Folge davor besprochen haben, dieses sehr menschenfixierte Idee
Flo: von Intelligenz, Bewusstsein usw.
Flo: Aber wenn du das halt man dann siehst, halt irgendwie ist überall Intelligenz im System drin.
Flo: Nur so funktioniert das, dass halt irgendwelche Orchideen den Hinterleib von
Flo: einer weiblichen Wespe mit den Duftstoffen nachbauen kann, um sich dann halt,
Flo: irgendwie quasi von der männlichen Wespe bestäuben zu lassen.
Flo: Also nur wie funktioniert das? Aber irgendwie ist es ja auch dann,
Flo: wenn man halt sagt okay, da ist irgendwie Information drin, die kann prozessiert
Flo: werden und die kann zu bestimmten Aktionen führen.
Flo: Dann finde ich das wieder so gar nicht so erstaunlich.
Micz: Nein, das ist denn auch so. Intelligenz ist also eher im Rahmen von Kognition.
Micz: Wird dann so von basaler Kognition auch unterschieden, was Pflanzen auch irgendwie
Micz: schon haben könnten, wo man, wie du sagst, einfach mit der Zeitachse auch viel tun kann.
Micz: Wenn du den Efeu in Zeitrafferfilms wie einen Baum hochklettert,
Micz: dann hast du das Gefühl und das ist dann auch wieder eine menschliche Interpretation.
Micz: Auf einmal hast du das Gefühl, dieser Efeu, der guckt dann hier ein bisschen rechts, links.
Flo: Nein, das ist keine Dementi. Ich habe nämlich jetzt auch diese von Attenborough,
Flo: diese Pflanze hier geguckt.
Flo: Und die haben das wirklich mit so einem ganz neuen Technologien von Kamera.
Micz: Okay.
Flo: Wo die dann halt im Zeitraffer dann gleichzeitig noch einen Schwenk gemacht habe.
Flo: Und es ist tatsächlich so in dieser Dynamik, wie die das gefilmt haben,
Flo: dann waren das halt einfach Verhaltensweisen, die man normalerweise aus der Tierwelt kennt.
Flo: Und das war wirklich so ein zielgerichteter Efeu schwingt sich rum über und,
Flo: und dann findet er halt irgendwie so einen Griff und geht da rein.
Flo: Also das ist halt gar nicht mehr so, dass es rein interpretiert ist,
Flo: sondern die funktionieren tatsächlich so, das ist total mein Blowing.
Micz: Und ja, lustig, dass sie mit EFA war, weil normalerweise wird das immer mit
Micz: Erbsen über Erbsen gesprochen.
Micz: Ich habe jetzt gedacht, ich sage mal EHF, weil wir gerade sehr sympathisch sind.
Flo: Nein, es war Kletterpflanze. Nicht, ob das jetzt die Efeu Art war.
Micz: Also okay, aber das genau Und dann ist es aber trotzdem so, dass die wie soll,
Micz: ich sagen? Also diese Frage.
Micz: Ähm, na es geht halt wieder zurück. Aber diese Frage, was du schon so gesagt hast, dieses,
Micz: Antroposophische, eben dieses Menschen Mensch ist der Mittelpunkt und vom Menschen
Micz: ist es alles gemessen in Distanz und so, dass man halt guckt,
Micz: sobald der Efeu schnell genug ist, dass wir ihn als Mensch sich bewegen sehen, dann,
Micz: gönnen wir ihm auf einmal, dass er auch mehr kann.
Micz: Dann haben wir ihn auch immer mehr lieb und sind ehrfürchtig.
Flo: Also mir ist jetzt grade nochmal eingefallen, dieses Modell von neuronaler Darwinismus,
Flo: was ich eben angesprochen habe.
Flo: Es ist die Theorie von Gary Edelman. Ganz viele Theorien sind auch so in den 40er,
Flo: 50er, 60er und 80er und jetzt sind wir also auf so einer Materialreife und auch,
Flo: dass man halt so Sachen dann halt wirklich machen kann.
Flo: Das ist auch ganz interessant, weil die Theorie, Ansätze gibt es schon vorher
Flo: und darauf wird er sich berufen.
Flo: Aber jetzt ist es in so einer Reife, dass man es halt auch wirklich praktizieren kann.
Flo: Also einfach durch die Rechenkapazität und durch die ganzen Versuchsanordnungen.
Flo: Ja genau. Also unser Gehirn ist jetzt, funktioniert dann auch.
Flo: Es kommt auch immer wieder vor in so in vielen, in so Loops.
Flo: Ganz viel wird immer so durch gelobt.
Flo: Das ist dann halt wieder hoch kommt und wieder runter. Also das heißt es ist,
Flo: diese Parallelisierung und diese Lupen das gleichzeitige setzt weicht dann eben,
Flo: ab von so meinetwegen so Bild Stabilisierungsverfahren in so einer.
Flo: In so einem neuronalen Netzen, wo dann halt wirklich jedes einzelnen Bild betrachtet wird.
Flo: Also im Gehirn werden ja, so teile er dann Teil Probleme dann halt quasi behandelt.
Flo: Und dadurch bist du halt viel kleiner unterwegs. Das ist auch so!
Flo: Es gibt dann halt auch so ein Untersuchungsobjekt, so ein, so ein Wurm.
Flo: Der hat dann halt nur 309 Neuronen und der kann sich aber sinnvoll bewegen.
Flo: Aber kein kein Modell aus dem ganzen ML Bereich oder aus dem hat es geschafft
Flo: mit so einer Neuronenmenge überhaupt ein Bewegungsmuster zustande zu bekommen.
Flo: Das ist halt genau dieser Punkt, wo sich dann halt das wieder in so einer gewissen,
Flo: Quantität versus Qualität dann wieder zeigt.
Flo: Das heißt, der Ansatz funktioniert da nicht und das ist halt so und generell
Flo: kann man sagen, so mit dem Ansatz gibt es bestimmte Probleme,
Flo: also mit dem traditionellen Machine Learning Ansatz, aber es kann halt bestimmte,
Flo: biologische Patterns nicht abbilden, Da muss man.
Micz: Da wäre ich jetzt also. Es würde mich interessieren, da nochmal genau rein zu
Micz: gucken. Natürlich ist ein.
Micz: Ähm also der Begriff Neuron auf biologischer Ebene oder der Begriff Neuron auf,
Micz: Machine Learning Ebene ist ja auch sehr unterschiedlich.
Micz: Also es ist ja so, dass du.
Micz: Du hast ja bei Neuronen im biologischen Raum, hast ja,
Micz: eine Kombination aus chemischen, also biochemischen und elektrischen Impulsen
Micz: oder Informationen, wenn man es so sagen möchte.
Micz: Und in den neuronalen Netzen, die sind ja sehr simplifiziert.
Micz: Oftmals gibt es dann schon so was wie Interneuron, also dass ein aktives Neuron
Micz: auch Neuronen hemmen kann. Muss nicht sein.
Micz: Die nebenan liegen, und zwar über die Anzahl der Synapsen. Die ist ja bei echten
Micz: Neuronen nicht festgelegt.
Micz: Es ist halt die Synapsenbildung. Die passiert ja dann irgendwie im.
Flo: Ja, das stimmt. Da muss man immer mal gucken, ob das jetzt so übertragbar ist.
Flo: War nur ein Beispiel dafür, dass es halt mit einer beschränkten Verknüpfungsanzahl,
Flo: also da brauche ich halt eine gewisse Menge wieder, um sinnvolle Patterns abbilden zu können.
Micz: Und das ist auch so. Ich finde es total interessant, dass das,
Micz: was du sagst, eben wieder auf diese Menschenzentrierung,
Micz: es wird ja immer wieder auch im Dialog dann versucht zu schauen,
Micz: was könnte man denn von menschlichem Denken oder tierischen denken?
Micz: Was könnte man denn da noch lernen, um das zu verbessern? Und zum Beispiel diese
Micz: Schleifen, die im Gehirn passiert.
Micz: Das gibt es inzwischen auch in Deep Learning neuronalen Netzen zwischen einzelnen
Micz: Layern, die halt bestimmte Dinge machen und man merkt das halt.
Micz: Mit Schleife ist es sehr viel Energie aufwendiger, aber in manchen Aufgabenbereichen
Micz: dann sehr viel effektiver und man fängt es dann irgendwie an, so zu kombinieren.
Micz: Wenn du jetzt zum Beispiel vorstellst, du hast halt irgendwie ein Eichhörnchen,
Micz: das hört was, das Eichhörnchen schreckt auf und guckt dann hin und was ist das?
Micz: Und das ist ja, dann sind wir so zwei Systeme am Laufen, Das Hören alarmiert,
Micz: das Sehen, versucht dann zu erkennen und und ähnlich ist es dann auch in neuronalen
Micz: Netzen, dass du dann auf einmal so einen Trigger kriegst und sagst okay,
Micz: kuck hier noch mal hin, ist das das?
Micz: Ich kann dir quasi nur eine Warnung geben und das energieintensive System wird
Micz: erst angeworfen, wenn quasi so ein basales System eine Warnung gibt.
Micz: Ja, verstehst du? Ich meine, das heißt, diese diese Art und Weise,
Micz: wie Biologie funktioniert, das färbt auch immer wieder in das Machine Learning
Micz: natürlich hinein, was natürlich aber dann auch immer noch in sich trägt,
Micz: dass es darum geht, so eine Art.
Micz: Menschliches Sein zu entwickeln. Also das ist ja irgendwie das,
Micz: wo ich da manchmal denke,
Micz: vielleicht muss es ja nicht sein wie wir, sondern es muss einfach nur besser
Micz: sein als wir Und dadurch kann es dann wirklich spezialisiert auf bestimmte Bereiche perfektionieren.
Micz: Weil Taschenrechner kann schneller rechnen als wir, aber ist insgesamt wirklich
Micz: ein dummes Objekt, aber er kann bestimmte Sachen, die wir nicht.
Flo: Also zum Beispiel ist es so, dass es auch sehr aufwendig ist,
Flo: in so einem neuronalen Netz dann quasi eine gewisse Arithmetik beizubringen.
Flo: Nein, die Rechenoperationen, weil du hast für jedes einzelne Ding dann halt,
Flo: durchexerzieren musst wären da kann ich auch wieder nur aus auf Aussagen mich
Flo: beziehen die ich da in dem Vortrag gehört habe.
Flo: Es ist so, dass du halt in so einem biologischen System dann halt quasi,
Flo: wenn du da eine Arithmetik installiert hast, dass das dann halt quasi weitergegeben
Flo: wird von Neuronen zu Neuronen, ohne dass die neu trainiert werden müssen.
Flo: Also das heißt, da gibt es halt so einen Fluss von Information,
Flo: der dann halt nicht wieder so alles aufbereiten und so.
Flo: Und die andere Sache ist auch wie. Also das, was man halt.
Flo: Generell, wie sich die Welt quasi abbildet in biologischen Systemen,
Flo: so dass du auf Veränderungen reagierst. Also es geht darum, dass du halt.
Flo: Also dass Veränderung dieses Lernen in so einem neuronalen Netz ist dann halt
Flo: wirklich wieder so Frame basiert.
Flo: Einzelbilder ja, aber es wird nicht so sehr diese Veränderung über diese Frames,
Flo: gemacht, sondern es ist dann halt in so biologischen Systemen.
Flo: Beispiel Katze in die Katze kann halt einen Ball nicht erkennen.
Flo: Erst wenn er in Bewegung ist, erkennt er den und und das, was dann halt wieder
Flo: Joscha Bach dann wieder so auffaltet wir diese Berechenbarkeit.
Flo: Das heißt in dem Moment, wenn er jetzt in einem in einem Raum Sachen sich dann
Flo: halt nur ganz wenig bewegen.
Flo: Es geht immer um diese Degree nicht abweichen und das hat dann der Michael Lewin
Flo: hat mir mal bestätigt, dass mit Neuronen dass die halt auch nicht an so einer,
Flo: an so einem Grundimpuls die braucht halt halt die müssen nicht so sondern die
Flo: reagieren also das ist auch so die neuere Forschung,
Flo: die in Neuronen also neuronale Zellen jetzt reagieren dann quasi nur auf so
Flo: minimale Spannungsdifferenzen das sind die eigentlichen Trigger für bestimmte
Flo: Sachen und nicht mehr diese expliziten Spannungsdifferenzen.
Flo: Und da wo dann halt so ein, wo sich dann halt dass quasi die Veränderung in
Flo: einem in einem wahrgenommenen in einer wahrgenommenen Umgebung dann fängst du an halt zu.
Flo: Sehen das ist ein Objekt und das hat diese Feature und und diese Feature kannst
Flo: du quasi aus dem Zusammenhang erschließen und die werden dann halt quasi in
Flo: dem Moment, wenn sich das bewegt, ohne dass jetzt jemand quasi der trainiert,
Flo: Netzwerk wo dann sagst du das ist ein Stuhl, sondern das ist jetzt es wird auf
Flo: einmal zum Stuhl, weil es in der Bewegung,
Flo: die genau diese Features eines Stuhls dann zeigt,
Flo: und das ist halt auch so so funktionieren lernende biologische Systeme und das
Flo: ist mal auch so ein fundamentaler Unterschied, dass wir also dass mehr auf diese
Flo: Veränderung und alles, was sich nicht bewegt und nicht verändert,
Flo: ist erstmal uninteressant.
Micz: Ja, das ist ja sogar so, das kennt man ja, diese ganzen Grundschulen,
Micz: da kennt man ja diese ganzen Grundschulsachen, wo man halt lange auf dem Bild
Micz: draufguckt und dann verschwindet der Punkt.
Micz: Das heißt, unsere auch auf einer biologischen Ebene, gar nicht auf einer kognitiven,
Micz: sondern eine wirklich in den Zellen im Auge. Es ist ja so angelegt,
Micz: wenn wir lange auf einen Punkt gucken, dann wird alles andere gleich.
Micz: Das heißt, wir sehen dann wir. Im Prinzip tendieren wir dazu,
Micz: daraus ein weißes Feld zu machen.
Micz: Das sind nur die Unterschiede, die wir wirklich wahrnehmen. Und das haben wir
Micz: ja dann auch eben gesehen bei MP3 oder bei MPEGVideokodierung.
Micz: Das halt große Flächen werden halt irgendwie nicht so detailliert ausgerechnet,
Micz: sondern die werden halt versucht im Sinne der Datenübertragung flach zu halten,
Micz: während so was wie ein Gesicht oder wo viele Kontraste sind.
Micz: Da gehen wir halt rein und das ist wiederum was, was jetzt nicht neu ist,
Micz: sondern es war früher schon immer so, dass bei berühmten Malern,
Micz: hauptsächlich Malern, Maler innen, später aber dass man da.
Micz: Auch das so gemacht hat, dass das Bild wurde gemalt von irgendeinem Gesellen
Micz: oder so, und dann wurden halt die Hände und das Gesicht. Da hat der Meister
Micz: dann auch Hand angelegt.
Micz: Und das ist ja nicht viel anders als das, was man heute mit Algorithmen macht,
Micz: um halt die Daten besser durch das Internet zu schieben, dass man halt auf das,
Micz: was früher der Meister der Malschule,
Micz: betont hat, das ist auch das, was heute die Algorithmen tun.
Flo: Die Frage ist. Diese einzelnen Zellen, die oder auch im Verband,
Flo: die reagieren auf Umwelt, auf Umwelt ein.
Flo: Und die Frage ist wie? Also wie?
Flo: Woher kommt quasi die Information, dass das, wie sie reagiert haben, auch sinnvoll war?
Flo: Also da geht es so ein bisschen dieses übergeordnete Ziel wurde erreicht.
Flo: Ist es dann als quasi fulfilling ja oder nicht?
Flo: Also das heißt es muss hier ein System irgendwo implementiert sein,
Flo: das einen gewissen Feedbackschleife erlaubt und diese und und dann kommt man wieder zu diesem.
Micz: Hm.
Flo: Quasi belohnungsgetriebenen System, das heißt, es gibt tatsächlich im biologischen,
Flo: Organismen dann halt so, so eine Sprache der Belohnung und die Belohnung sieht
Flo: dann nicht so aus, dass einer von oben sagt Ey, das hast du super gemacht,
Flo: du kriegst jetzt irgendwie so,
Flo: weil ich ein paar Glukose Glukose Moleküle mehr,
Flo: sondern es wird auch dann hier wieder in so einer in so ne in so ein quasi so,
Flo: ein Verband reagiert das heißt die benachbarten Zellen,
Flo: geben dann Feedback, das heißt, da wird wieder auch so quasi in so einem von
Flo: unten dann halt belohnt, dass die dann sagen ja.
Flo: Hast du gut gemacht, also das ist halt so dieses Ding, das ist halt auch wieder
Flo: so embedded, ist so ein bisschen wie bei dem Ameisenstaat, wo dann halt eine Ameise dann halt quasi,
Flo: schaffen kann, ein komplettes Volk umzuerziehen, indem sie andere überzeugt.
Flo: So, das ist halt so, dieses, das ist halt auch so diese kollektive Intelligenz,
Flo: wo fängt, wo fängt denn die einzelne,
Flo: Einzelne, die einzelne Entität in einem System dann quasi das ganze System quasi mit beeinflussen kann?
Flo: Das ist halt so ganz spannend einfach an dieser Stelle.
Micz: Ja, ja, ja, das ist ja auch dieses es ist, glaube ich, auch ein großes Thema
Micz: in der Biologie. Was nicht ganz geklärt ist, ist halt, wenn zum Beispiel ein
Micz: großer Organismus stirbt, dass kleine Zellen dann auch sterben.
Micz: Also das muss ja nicht unbedingt sein, aber dass es da nicht ganz klar ist,
Micz: wie der Zusammenhang zwischen Einzellern in unserem.
Micz: Also ich meine, dass keine Bakterien im Magen Darm Trakt, sondern wirklich Teil,
Micz: unserer Körperzellen, dass die dann auch ein Signal bekommen.
Micz: Oder warum müssen die dann alle sterben?
Flo: Ja, ja, das ist. Genau. Das ist, wie Informationsübertragung läuft.
Flo: Und das dann in so einer ganz zellulären Ebene.
Flo: Ich glaube, das ist so soweit zu dem Teil, den Joscha Bach in diesem Vortrag dann ausgebreitet hat.
Flo: Ich würde jetzt gerne ein zweites im zweiten Teil dann über eigentlich ja na.
Micz: Das ist der eigentliche Teil, oder im.
Flo: Ja, mal gucken was eigentlich zweiten Teil über Michael Lewines Präsentation.
Flo: Also was Michael Lewin da auch eben so als als so ein so ein Paradigmenwechsel
Flo: dann auch in seinem Vortrag vorangestellt hat.
Flo: Das ist einfach die Frage wie. Wie man jetzt auch so eine,
Flo: typisch menschliche Sichtweise dann so ein bisschen verliert und dann guckt,
Flo: eben, was ich schon gesagt habe, wo Intelligenz überall quasi verankert ist
Flo: und wie andere Systeme auch funktionieren.
Flo: Ein Beispiel. Das fand ich also ganz interessant. Wir sind halt total auf so,
Flo: sehen und Erleben im dreidimensionalen Raum da ausgelegt,
Flo: aber können entsprechend halt unglaublich visuell gut auflösen.
Flo: Aber wenn wir jetzt zum Beispiel,
Flo: das Vermögen hätten, die chemische Zusammensetzung unseres Blutes wahrzunehmen,
Flo: also wenn wir das als Wahrnehmungsorgan hätten, na denn, dann wären wir halt eine Leber,
Flo: mit ner Leber oder ein Märchen.
Micz: Ein Lebewesen,
Micz: oder?
Flo: Also das wäre also. Also das heißt, es gibt, es gibt diese zellulären,
Flo: Organismen, Ja, sie sind, aber sie sind quasi da, aber es ist. Sie sind vorhanden.
Micz: Es gibt die Rezeptoren, sie sind uns aber nicht.
Flo: Ja, aber das finde ich auch so einen ganz guten Gedanken Kniff.
Flo: Wenn man jetzt wirklich so, dass man sich überlegt, das ist schon echt interessant
Flo: und dann erschließen sich dann halt auch quasi neue Felder und ich glaube, das ist halt so das, was,
Flo: das Team von Michael Lewin und die wollen,
Flo: unterschiedliche so ein Framework entwickeln, um halt auch so Intelligenzformen
Flo: quasi in der Natur dann halt einzuteilen oder oder zu nutzbar zu machen,
Flo: die da jetzt auch nicht so quasi so sinnfällig, denn die nicht gleich ins Auge
Flo: springen, sondern die dann erst mal dann überhaupt erschlossen werden müssen als Systeme dafür.
Flo: Und der ganz, der kommt stark aus diesem Morphologie Bereich.
Flo: Also es ist ganz viel in seinen Experimenten auch mit morphologischen Prozessen,
Flo: also Morphologie wo quasi die Natur vom Bauplan wie sich dann Zellen in bestimmte,
Flo: Strukturen ordnen das ist.
Flo: Er bringt dann ein Beispiel was dann halt auch so was dann auch sehr prägend
Flo: ist für seine Arbeit, nämlich die Metamorphose von einem Schmetterling,
Flo: also von einer Raupe, die halt eigentlich nur so ein blattfressender Roboter
Flo: ist, der mehr oder weniger in so einem 2D Raum.
Flo: Also das heißt ist ja gebunden an an ein Blatt und Schwerkraft.
Flo: Und in der Metamorphose entwickelt sich dann ein Schmetterling,
Flo: der dann Blüten, Blüten, Nektar,
Flo: schlürft, der dann auch eine ganz andere Future Seed hat. Der, der dann.
Micz: Raupe ist. Die Blätter. Der Schmetterling schlürft direkt.
Micz: Okay, das ist auch wieder eine menschliche Deutung. Aber ich weiß, was du meinst.
Micz: Also diese Transformation von der Raupe in den Schmetterling.
Micz: Zwei Tiere, die man wahrscheinlich lange Zeit gar nicht als zusammenhängend
Micz: wahrgenommen hat. Es gibt Raupen, es gibt Schmetterlinge.
Flo: Also auch, dass dann Flügel entwickelt werden und werde.
Flo: Aber das Eigentliche, was dann noch mal so in der Beobachtung interessant ist,
Flo: ist das halt während der Metamorphose sehe ich das komplette Tier auflöst,
Flo: das heißt da wo man dann Raupen gehören war, da ist halt nix,
Flo: sondern das setzt sich dann neu zusammen.
Flo: Also es gibt alle, ganze, die ganze Struktur des dieses Prozess,
Flo: der wirklich das Imago ist, also des Tieres, das setzt sich halt völlig neu zusammen.
Flo: Aber es gibt ein Gedächtnis Zellen.
Flo: Also das heißt du kannst Raupen trainieren auf bestimmte Sachen und die Erinnerung
Flo: findet sich dann wieder im Schmetterling.
Flo: Und dann ist die Frage, wo ist Erinnerung gespeichert.
Flo: Wie kann so eine Gedächtniszelle dann, wie kann ein Gedächtnis funktionieren,
Flo: Und man denkt dann halt und das ist dann auch wieder so ein so ein altes Paradigma.
Flo: Man denkt halt irgendwie, Gedächtnis ist im Kopf aufgehoben,
Flo: im Gehirn, das ist, das speichert das Gedächtnis, aber es geht viel tiefer, es gibt halt,
Flo: es geht halt irgendwie auf, auf eben, auf so einer zellulären Ebene dann auch,
Flo: Gedächtnisfunktionen und dann ein Beispiel, über das wir uns auch schon unterhalten
Flo: haben, ist halt auch diese.
Flo: Also so ein Gehirn muss nicht.
Flo: Also ein Gedächtnis muss nicht im Gehirn passieren, sondern es kann auch in
Flo: einer Zelle sein. Es kann.
Flo: Jetzt kommt dieses Schleimpilz Beispiel.
Flo: Das ist auch ein Gedächtnis. Also im Prinzip der Schleimpilz ist halt eine Zelle,
Flo: agiert aber wie ein vielzelliges, vielzähliger Organismus.
Flo: Da gibt es eine Versuchsanordnung, wo dann der Schleimpilz in einer Petrischale
Flo: in der Mitte ausgesetzt wird und erst mal so eine kleine Zelle ist und dann ist er am Rand.
Flo: Sind dann halt mehrere Futterstellen und dann wird halt beobachtet, was passiert in.
Flo: Was passiert in den ersten Stunden? Dann siehst du halt, dass dieser Schleimpilz
Flo: sich hier in alle Richtungen quasi ausbreitet. Gleichmäßig.
Flo: Und dann kriegt er halt mit. Und zwar kriegt er das halt über Vibrationen,
Flo: die er dann halt quasi über den Boden auslöst, kriegt er dann halt mit, wo dann,
Flo: Futterquellen räsonieren und dann wächst er gezielt zu dieser Futterquelle hin.
Flo: Also ein höchst intelligentes Verhalten macht halt eine Zelle.
Flo: Also das heißt, auch hier ist diese.
Flo: Diese Fähigkeit einer Zelle.
Flo: Ja, ist halt so, ist halt immens.
Flo: Und wenn man sich überlegt, dass der Mensch aus so und so viel Zellen zusammengebaut
Flo: ist, die alle, aber auch so eine, so eine Fähigkeit irgendwo mit sich in sich
Flo: tragen, Er ist dann halt die, die diese diese Menge dann halt auch extremst,
Flo: effektiv und und dann heißt das nur nochmal so dagegengehalten.
Flo: Also so ein multitiluläres Wesen und ich meine, eine Zelle kann dann halt aus.
Flo: Dann ist es halt irgendwie so und so ein Neuron hat natürlich das Feature,
Flo: dass es halt nur ein Axiom hat als Übertragungsweg.
Flo: Aber der Schleimpilz hat ja auch quasi so eine Art von Gehirnaktivität,
Flo: in dem man dann halt anfängt, da halt auch solche Gänge zu legen und so Entscheidungen zu treffen usw..
Micz: Ja, zumindest von außen betrachtet ist es so, dass beim Schleimpilz,
Micz: der kann ja sogar in einem Labyrinth sich ausbreiten, den kürzesten Weg finden,
Micz: zwischen zwei Futterstellen im Labyrinth. Und das ist dann von außen betrachtet
Micz: eben wirklich auch so ein Dilemma.
Micz: Ist das jetzt schon eine intelligente Lösung? Weil das ist nicht trivial und gleichzeitig.
Flo: Jenny. Es ist intelligent. Es ist auf jeden Fall. Das ist genau dieses Ding.
Flo: Es ist eine intelligente. Aber die Frage ist für mich jetzt auch noch nicht so ganz klar.
Flo: Wo fängt das Bewusstsein an? Das ist die Frage nach Bewusstsein.
Flo: Das wäre nochmal so die nächste Sache, ob sich das so differenziert?
Flo: Was ist der Unterschied zwischen Intelligenz und Bewusstsein?
Flo: Und ist Intelligenz gleich Bewusstsein oder kann sich das halt auch irgendwie,
Flo: unterschiedlich ausprägen?
Flo: Und die andere Sache, die ist diese Sache von.
Flo: Auch so ein Paradigma. Man sieht sich als individuelles Wesen.
Flo: Und wenn man aber schaut, wie der, wie jetzt auch der Mensch entsteht oder alle meinetwegen,
Flo: quasi Tiere oder Organismen, die Geld aus so einem Plastoderm also das ist im
Flo: Prinzip diese Schicht von von Zellen, die sich kurz nach der Befruchtung dann quasi so.
Flo: Strukturieren und dann sind da auch diese Versuche kennt man ja auch.
Flo: Das Blastoderm wird dann halt quasi so geschädigt geschnitten an eine gewisse,
Flo: und dann ist diese Teile, die dann entstehen, die sind, aber die werden zu vollwertigen Organismen.
Flo: Das heißt, dann gibt es halt so einen Bereich, der dann halt so sich dann halt
Flo: von den anderen löst aber gleichzeitig.
Flo: Also dann wird halt aus dem einen angelegten werden dann meinetwegen drei Teile,
Flo: und daraus entwickeln sich drei Individuen.
Flo: Woher kommt das also? Also das eine war ja vorher, es wäre eins geworden.
Flo: Wenn ich dann. Also na das ist auch so, und woher wissen die Zellen,
Flo: dass die jetzt quasi an der Stelle verletzt wurden und sich jetzt dann nochmal,
Flo: diesen Prozess quasi beschleunigen oder anders nochmal gestalten,
Flo: um dann wieder so ein Individuum zu bekommen.
Flo: Das sind auch wieder so morphologische Sachen, die dahinter stehen.
Flo: Das ist ja auch so diese Vorstellung von Individualität, von Ontogenese usw.
Flo: Das ist ja auch so überholt sich dann in dem Moment und darüber hat auch übrigens
Flo: dann Alan Turing auch ein Paper geschrieben 1953 über die Morphogenese,
Flo: nämlich dass die Problemlösung bei lebenden Maschinen, dass die die Intelligenz
Flo: haben, sich neu zu programmieren, so eine Plastizität halt.
Flo: Das fand ich auch nochmal interessant. Ist dann halt wieder so diese ganzen,
Flo: Computer Scientists dann halt da in diese diese Ecke dann auch gehen.
Micz: Das wusste ich auch nicht, dass Turing da schon,
Micz: sich buchstäblich einen Kopf gemacht hat.
Flo: Und wenn man auf dieser auf dieser ganz kleinen, niedrigen Ebene bleibt.
Flo: Also wenn du guckst, es gibt halt irgendwie, was ist Leben, dann ist halt so
Flo: eine gewisse chemische Reaktion, die dann so stattfindet, ne,
Flo: aber wo ist dann der Sprung zur Zelle und wo ist denn dann der Sprung?
Flo: Dann halt quasi zum Organismus?
Flo: Naja, das ist ja so fließend, es ist ja nicht so auf einmal ist.
Micz: Es ist ja nicht so!
Flo: Ich weiß, also vorher war es das und jetzt ist es Leben.
Flo: Sondern es ist halt ein ganz fließender Übergang und das ist glaube ich auch
Flo: so ein Ding, was, womit man sich anfreunden muss, das ist halt nicht irgendwie
Flo: das Eine ist, das Eine ist noch nicht und das andere wird aber,
Flo: dass man da nicht so dualistisch denkt.
Micz: Ich finde das auch so ein Bereich, wo es ganz schön windig. Ich finde es ist
Micz: auch so ein Bereich, wo ich weiß gar nicht wie die wie das heißen würde in der Forschung.
Micz: Aber das ist ja irgendwie das Paradoxe ste, was wir eigentlich im Universum
Micz: gerade so erleben, ist ja, wir haben einerseits diese Entropie,
Micz: alles tendiert zur Unordnung und gleichzeitig ist es aber so,
Micz: dass wir, wie du schon gesagt hast,
Micz: in jedem einzelnen Wesen entsteht Aus einer Einzeller entsteht ein Mehrzeller, entsteht ein Mensch.
Micz: Das heißt, da wird ja nicht Entropie sichtbar, sondern das Gegenteil.
Micz: Da wird ja Ordnung sichtbar, höchste Ordnung. Also das ist das ganz Kleine.
Micz: Schafft es irgendwie irgendwas zwischen 70 und 100 Kilo Lebendgewicht herzustellen.
Micz: Und das ist ja irgendwie absurd und entspricht dem Gegenteil dessen,
Micz: was wir immer irgendwie eigentlich annehmen mussten, nämlich dass alles zur
Micz: Unordnung hin tendiert. Weil Ordnung braucht immer mehr Energie als Unordnung.
Micz: Das heißt, in unserem ganzen Wachstumsprozess muss es irgendwie Mechanismen
Micz: geben, wo das Kleine das Größere beeinflusst und nicht das Große, das Kleine.
Micz: Die große Billardkugel ist immer mächtiger als die Kleine, aber in jeder einzelnen,
Micz: in jedem Menschen, in jedem Tier, in jeder Pflanze, in jedem Moment.
Micz: Wenn halt Leben da ist, wird gezeigt, dass es möglich ist, dass das kleine.
Micz: Entgegen der Daumenregel von Chaos siegt Ordnung herstellen kann.
Micz: Und das finde ich irgendwie irre. Und das passiert ja auf einer molekularen
Micz: Ebene, auf einer, auf einer physikalischen, chemischen Ebene.
Flo: Genau das ist ja dann wieder also die Frage, ist halt irgendwie so..
Flo: Ich meine, so eine Turingzellorganismus ist im Prinzip eine Wirkung gegen die Entropie Entropie.
Flo: Weil du hast ein Programm, was dann halt sich wieder ordnet.
Flo: Das ist der Algorithmus, macht dann Ordnung.
Micz: Und es ist ja auch schon so, dass die versucht man ja irgendwie herzustellen.
Micz: Da gibt es ja die Theorien, dass das Leben hier quasi als als Samen oder sieht
Micz: irgendwie aus dem Weltraum kam oder ist es hier entstanden.
Micz: Dann hat man die Ursuppe von früher hergestellt und Blitze rein schießen lassen
Micz: und gemerkt, dass ich da wirklich relativ schnell auch komplexere Moleküle bilden,
Micz: die als Vorstufen für Aminosäureketten dienen könnten.
Micz: Und Aminosäure Ketten sind dann wiederum Vorstufe von von biochemischen und
Micz: dann biologischen Leben.
Micz: Und trotzdem sind natürlich diese ganzen Sprünge nicht wirklich geklärt.
Micz: Aber wenn man sich das bildlich vorstellt, dann hat man natürlich diese Idee von dieser Ursuppe.
Micz: Da gab es noch gar keine Atmosphäre, überall Lava und Zeug und Salze und alles
Micz: mögliche und dann hauen die Blitze rein und da hat man ja so einen.
Micz: So, so titanenmäßig. Also da sind. Da sind, ähm, energetische Kräfte am Wirken
Micz: auf die Materie, dass man sich gut vorstellen kann, dass die ein höheres Komplexitäts.
Micz: Also die springen dann eben auf eine höhere Ebene und.
Flo: Ja eben, genau. Und dieser Sprung ist vielleicht gar nicht so ein Sprung.
Micz: Und dann später wird es aber eben so in diesem Leben, wo dann?
Micz: Und dann kommt eben vielleicht wirklich die Quantenmechanik damit rein,
Micz: ohne dass wir einen Designer haben. Aber diese Idee, dass auf einmal es möglich
Micz: ist, solche Komplexitätssprünge herzustellen, ohne wirklich.
Micz: Also wenn du dir vorstellst, so ein Kind im Mutterbauch entsteht,
Micz: dass es da so komplett wächst Und natürlich, die Frau ist mehr,
Micz: die Frau ist vielleicht mehr erschöpft, muss ab und zu kotzen und wie auch immer.
Micz: Das heißt, da passieren natürlich Dinge um dieses Generation,
Micz: aber es ist unvorstellbar, wenn wir in so einer reinen,
Micz: Werkbank Idee rechnen. Wie könnte man das so herstellen?
Micz: Und irgendwie ist es dann trotzdem halt möglich. Und das finde ich halt so spannend.
Micz: Diese Ursuppe mit dem Blitzen ist so archaisch und voller Energie und dann entsteht
Micz: fast nebenbei und wie selbstverständlich so ein komplexes Gebilde wie ein Baby über neun Monate.
Flo: Was du beschreibst und das ist auch mir nochmal bei diesem Vortrag so bewusst geworden.
Flo: Diese Rolle von Morphologie, also wie, was,
Flo: wie eine Gestaltgestaltsbildung in der Biologie funktioniert und das ist,
Flo: das ist so, dass also wie gesagt, das ist so das,
Flo: Thema von von Michael Lewin und das Lieblingstier was ich dann halt auch in
Flo: den ganzen Versuchen dann so als ein,
Flo: Tier dann halt gezeigt hat was sehr resistent ist und womit die alles mögliche
Flo: angestellt haben, ist dieses,
Flo: Level in eine.
Flo: Platz.
Micz: Aber für.
Flo: Für Merian, Planetarien, Planeten, Planetarien, Planetarien, Kanarienmäuse.
Flo: Planetarien sind so ein Strudelwurm, eine Wurmart und der zeichnet sich dadurch aus.
Flo: Das haben die dann jetzt in einem anderen Interview nochmal so ein bisschen,
Flo: detailliert erläutert, dass der im Prinzip total vermurkstes Genom hat.
Flo: Also das der hat halt irgendwie so, das hat sich halt, das ist auch so eine,
Flo: klassische Vorstellung von der Biologie, das heißt, du hast ein sauberes Genom,
Flo: das wird dann halt durch Selektionen weitergegeben.
Flo: Wenn du ein gutes Genom hast, dann über geht das, dann, ja, dann geht das halt
Flo: durch die Generation und das wird in der Selektion bevorzugt behandelt. Aber der hat halt so ein.
Micz: Ganz kurz ein Marker setzen, weil das ist ja genau diese Turingmaschine Sache,
Micz: die du vorhin gesagt hast.
Micz: Man hat ja immer gedacht, das Genom ist das Programm, das Genom ist das Programm.
Micz: Und wenn man das Genom entschlüsselt hat, dann hat man den Code verstanden und dann entsteht Leben.
Micz: Okay. Drüben lebt auch was vor sich hin und hupt.
Micz: Und diese Idee, dass alles im Genom als Programm gespeichert ist,
Micz: das zeigt sich in manchen Fällen. Dass das nicht so ist.
Flo: Genau. Genau.
Micz: Und dass das Genom manchmal einfach eine Müllhalde ist.
Flo: Genau. Und das ist halt so völlig Messie Genom.
Flo: Da sind halt irgendwie mal da so ein paar Paar Chromosomen und dann irgendwie,
Flo: ist das auch völlig verstreut und,
Flo: die hat aber das ist das Lebewesen, was quasi unsterblich ist,
Flo: was unauffällig anfällig gegen Krebs ist, was dann halt,
Flo: eine unglaubliche Agilität hat und eine extreme Anpassungsfähigkeit,
Flo: was kein anderes Lebewesen hat.
Flo: Und da kann man die Theorie, wie kann das dann wie kennen? Wie kann sich das entwickeln?
Flo: Ist nämlich, dass sie quasi wie so oft so einer defekten Hardware sich dann
Flo: halt weil sie so auch wieder so ein Bild von Joscha Bach auf dieser Hardware
Flo: wo dann halt diese neu sie,
Flo: hat es die ganze Zeit durchläuft und halt Fehler beim Kopieren macht egal.
Flo: Aber dann sitzt halt so eine prozessuale Schicht obendrauf, die halt immer diese
Flo: Fehlerkorrekturen macht und damit viel effektiver ist.
Flo: Und dann gibt es halt einen neuen Begriff, den die einführen.
Flo: Nämlich den der Kompetenz, also Kompetenz, Kompetenz, was dann halt auch ein
Flo: Selektionsmerkmal dann werden kann.
Flo: Das heißt, das Tier, was am kompetentesten ist ist, kann auch entsprechend dann
Flo: halt ausgetauscht oder es kann halt in einer Umgebung besser überleben.
Micz: Aber jetzt ganz kurz noch mal eine Frage zu dieser Analogie mit der Maschine.
Micz: Das heißt, dieser Wurm hat einfach nur schrottige Hardware und hat aber alles
Micz: im Rahmen. Oder wie ist das also?
Flo: Ja, genau. Äh, meinetwegen. Äh, dann, wenn du das jetzt so übertragen.
Flo: Aber man hat im Prinzip eine extremst fähige und die ist dann halt in Zellen,
Flo: quasi in die Intelligenz der Zellen gebaute Fehlerkorrektur,
Flo: und die dann halt diese Anpassung und die haben dann halt zum Beispiel solche
Flo: Anpassungsmechanismen wie,
Flo: an denen Wurm in so einer Bariumflüssigkeit ausgesetzt Barium ist dann halt,
Flo: kommt in der Natur so nicht vor.
Flo: Das heißt der Wurm war niemals damit konfrontiert irgendwie in einer natürlichen Umgebung.
Flo: Und was dann passiert ist, ist, dass sein Kopf explodiert ist in dieser Flüssigkeit.
Micz: Okay. Hey, hey, hey, hey, hey, hey, hey.
Flo: Aber dann wechseln wir ab.
Flo: Naja, wir kommen nochmal zurück, aber das Ding ist.
Micz: Naja, wir kommen nochmal zurück, aber das heißt, dass es erste.
Micz: Das erste Mal, dass ein Wurm gestorben ist von dieser Art, oder?
Flo: Nein, er ist nicht gestorben. Der Kopf ist explodiert, denn er hat die Fähigkeit.
Micz: Nein, er ist nicht gestorben. Okay. Okay.
Flo: Natürlich, seinen Kopf dann halt zu regenerieren.
Flo: Das heißt, nach einer gewissen Zeit, nachdem man halt irgendwie konnte er sich
Flo: an diese völlig lebensfeindliche Umgebung konnte er sich dann halt anpassen
Flo: und hat dann an der Kopf ist nachgewachsen.
Flo: Also der ist nicht nur irgendwie so ruhig, agil, der ist er auch.
Flo: Er kann sich komplett regenerieren.
Flo: Also wenn du ihn in der Mitte durch schneidest, dann baut er wieder einen Schwanz.
Micz: Ja. Okay. Also das heißt, das Tier konnte sich vom Kopf auf der einen Seite, oder.
Flo: Und so. Also das heißt, das Tier konnte sich dann halt.
Flo: Kommen wir noch mal zu. Also, das.
Flo: Das ist genau diese Frage von wie kann das entstehen, dass dann halt quasi die
Flo: Zellen auf dieser Ebene wissen, okay, wir wir machen jetzt also dieser ganze,
Flo: Regenerationsvorgang, den auch du hast du ja beim bei den Molchen oder bei irgendwelchen,
Flo: Amphibien auch ein Beispiel Du kannst dann halt einem quasi ein Molch.
Flo: Wenn du dem jetzt meinetwegen vom Ärmchen dann den den Unterarm abschneidet,
Flo: dann werden die dann regeneriert sich das aber bis zu einem Zustand,
Flo: wo dann halt komplett dieser Arm wieder hergestellt ist.
Flo: Das heißt die Zellen fangen dann genau da an zu wachsen und regenerieren.
Flo: Was, wenn er den Oberarm abschneidet? Dann gehen die halt auf der Stelle los,
Flo: und das heißt, das gibt dann halt irgendwie diese Information aus,
Flo: der der Gestaltherstellung ist irgendwie ist,
Flo: auf so einer zellulären Ebene codiert und die wird dann halt aktiviert in so einer Regeneration.
Flo: Das ist ja absolut.
Micz: Interessant, weil das ist jetzt. Wir reden ja nicht mal übers Gehirn.
Micz: Und trotzdem ist bei all dem dann natürlich schon immer die Frage wie soll man
Micz: so etwas jemals in einem Software Abstraktion Layer für neuronale Netze,
Micz: oder Zellen oder Kommunikation zwischen Neuronen herstellen?
Flo: Es ist die, ähm, etwas, was man dann so übertiteln kann, als die Intelligenz,
Flo: quasi in so einem physiologischen Raum.
Flo: Also es gibt irgendwo eine Information, eine Intelligenz, die dann halt genau
Flo: das herstellen kann, wieder in dieser, in dieser Ausprägung ein anderes also.
Flo: Und dann aber ist es immer so eine gewisse mit einer gewissen Metamorphose verknüpft.
Flo: Das heißt du musst dann halt so in so einem Prozess sein, wo dann halt auch,
Flo: das Lebewesen sich neu zusammensetzt, anders ist.
Flo: Die haben jetzt also die arbeiten viel mit so elektro bioelektrischen Prägungen.
Flo: Das heißt, die hemmen dann bestimmte Ionen in der Zelle, die dann halten.
Flo: Darüber kannst du dann halt eine gewisse Prägung machen, in der, in der Ausführung.
Flo: Und da haben die auch irgendwie, ich weiß nicht, das ist so ein Blackbox,
Flo: weiß ich nicht genau, aber die wissen ungefähr, wo das Wachstum quasi verortet
Flo: ist und können dann halt die Zellen so prägen.
Flo: Da haben wir bei so einer Kaulquappe zum Beispiel, die komplett durcheinander
Flo: gewürfelt ist. Das Auge war halt irgendwie hinten, der Mund war halt quer und.
Flo: Also völlig natürlich, völlig völlig Matsch. Das Gesicht einer Kaulquappe. Aber das.
Micz: Wie völlig Matsch. Das Gesicht einer Puppe. Der Schrei von Munk.
Flo: Aber das Dinge sein werden, die sich dann in dieser wieder in dieser Metamorphose
Flo: befand, wurde ein perfektes Froschgesicht draus.
Flo: Das heißt, die haben also diese Fehlerkorrektur jetzt wie bei dem quasi bei
Flo: dem, bei den Planetarien, bei diesen.
Flo: Bei diesem Strudelwurm ist da auch so in dieser Form auch eingebaut.
Flo: Das heißt, es gibt eine gewisse Form von Wissen, dass ich jetzt halt irgendwie,
Flo: na das Auge muss jetzt darüber wandern, ein bisschen weiter,
Flo: dann ist es in einem perfekten Zustand wieder,
Flo: was ja auch nochmal ein anderes Beispiel, was die auch noch mal gemacht haben ist, die haben,
Flo: das haben die ja ich weiß nicht.
Flo: Sogar glaube ich bei Säugetieren also diesen Kanal, diesen der geformt wird
Flo: von Zellen in der Niere, weil der Kidne Tube oder so war. Ich weiß nicht.
Micz: Hm.
Micz: Du hast da schon gehört. Dieser Kanal.
Flo: Ja, und es gibt dieser Kanal wird ursprünglich wird wird von acht oder neun Zellen wird er geformt.
Flo: Und jetzt?
Micz: Da haben sie dann irgendwie den Zellwachstum so verändert, dass sie größer wurden.
Flo: Genau. Genau. Genau. Ja, richtig. Genau.
Micz: Und dann wurde das dann sogar, weil es nur eine Zelle war, hat sich selbst gewunden.
Micz: Das heißt, schon mal gehört?
Flo: Also, das heißt, diese Information zur morphologischen Herstellung.
Flo: Das heißt, eine Zelle kann dann auf einmal einen Kanal formen.
Flo: Ja, das ist also, warum?
Flo: Also, die vergrößern sich. Die Zellen sind. Aber machen dann jede Zelle.
Flo: Okay, macht dann so, dass es wieder ein Kanal ist.
Flo: Aber dann kann sogar eine Zelle diesen Kanal formen, das heißt,
Flo: diese Gesteinsausprägung,
Flo: dieser Konstruktion splan, die die Zelle dann, also das ist dann wieder so,
Flo: dieses auf der diese Intelligenz auf zellulärer Ebene die halt so das ist dann wieder diese Differenz,
Flo: zu so einem neuronalen Machine Learning Netzwerk das ist halt so total faszinierend.
Micz: Ja, es ist halt auch insofern interessant, weil wir reden dann immer ja oder nicht?
Micz: Wir aber, die reden dann alle immer Information und die Information ist ja dann
Micz: erkenne die Katze im Foto, da erkenne in diesen Pixel eine Katze,
Micz: es ist eine Katze, dann ja,
Micz: und dann verbessere deine Wahrscheinlichkeit eines richtigen Ergebnisses.
Micz: Und jetzt reden wir auch über Informationen, Aber wir reden nicht über Informationen,
Micz: auf dieser Ebene von künstlicher Intelligenz, sondern es geht im biologischen System darum, unser.
Flo: Genau. Genau. Und da war noch ein anderes Beispiel. Jetzt nochmal einen anderen
Flo: Kontext, aber es passt ganz gut rein. Haben die auch zum Beispiel bei Hirschen festgestellt.
Flo: Wenn du einem Hirsch quasi auf dem Skelett eine kleine Verletzung bei einer
Flo: Stelle dann halt erzeugst.
Flo: Das ist dann in dem Moment, wenn.
Micz: In dem Moment. Das heißt Schuss. Das heißt Schuss. Die.
Flo: Nein. Aufgeweichte also das Schnitz das Geweih an einer bestimmten Stelle ein.
Micz: Hm.
Flo: Das die stoßen ja das Geweih immer jährlich ab und das wurde festgestellt,
Flo: dass dann halt da wo die Verletzung war, dass dann quasi der eine Abzweigung entsteht.
Micz: Beim nächsten und übernächsten. Krass.
Flo: Beim nächsten Geweih also und und das passiert so lange es passiert,
Flo: ungefähr 3 bis 5 Jahre und dann ist es weg.
Micz: Ist es weg.
Flo: Aber das ist halt auch wieder, wo wird diese Erinnerung dann quasi vorgehalten?
Flo: Es sind ja quasi dann auch Zellen, die sind ja dann nicht mehr da.
Micz: Also ich würde ja davon ausgehen, nach deiner Ameisenfolge, dass die Hirsche
Micz: auch sehr soziale Lebewesen sind und dann sagen halt die Hirsche zum Hirsch,
Micz: also letztes Jahr zu da es hat dir ganz gut gestanden.
Micz: Versuch mal, denk einfach nein, du musst einfach innerlich ein mentales Bild
Micz: bauen, dass da jetzt was raus wächst. Das war echt gut. Probier das noch nochmal.
Flo: Ja und? Und dann bin ich out of the red now. Nein. Woher weißt du das? Wir haben doch nur 1/4.
Micz: Ja, es ist interessant. Ich. Ich. Der Begriff der Epigenetik kommt mir halt,
Micz: auf den Kopf. Also diese Umwelt. Aber das ist natürlich.
Flo: Ja, ja, der wird noch viel heftiger denn je. Nein, aber es ist da.
Micz: Okay, gut. Der kommt noch, oder? Was?
Flo: Also das finde ich halt auch so fraglich, wie er dann halt bestimmte Versuchsanordnungen,
Flo: Experimente, diese ganze, diese Frage von Ethik, Genetik, diese ethische.
Micz: Einen Epigenetik, meine ich jetzt. Also Epigenetik ist quasi die.
Micz: Der Zusammenhang zwischen eine Ethik ist natürlich auch ein Thema beim.
Micz: Beim Hirschschnitzen und Kaulquappen Gesicht geht's los.
Micz: Aber Epigenetik ist ja eben diese Zusammenhang zwischen Aktivierung von Gensequenzen,
Micz: um bestimmte Dinge herzustellen und und diese also Anlage Umwelt Korrespondenz,
Micz: die halt immer wieder auch ähm,
Micz: ja, wie eben Lebewesen auch auf verändernde Umweltbedingungen direkt reagieren
Micz: können anhand des Genpools, den sie schon haben. So.
Flo: Wurde auch dann in einer Publikation zugemacht haben.
Flo: Das Team, das war schon ein bisschen länger her, aber das wird dann auch immer rausgeholt.
Flo: Ist auch wieder bei diesen Planetarien, da haben die halt diesen Wachstum von einem Kopf.
Flo: Also wenn es geschnitten wird, das ist halt dann quasi sich dann sehr regeneriert,
Flo: und dann haben wir es quasi die Zellen so beeinflusst, dass die halt einen zweiten
Flo: Kopf wachsen lassen konnten.
Micz: Hm. Also, das ist total okay.
Flo: Also das ist ja total wohl.
Flo: Diese Information ist dann auch so verstreut über bestimmte Bereiche,
Flo: aber das ist dann auch, dass das, nachdem der halt quasi geschnitten wurde,
Flo: hat er dann einen zweiten Kopf ausgebildet, dann ein zweiköpfiges Tier und.
Micz: Dieser Wurm ist. Man muss sich immer fragen. Der vermehrt sich nur,
Micz: wenn er durchgeschnitten wird, oder?
Flo: Nein, Wir sind Zwitter. Der. Vermeintlich. Geschlechtlich.
Micz: Aber wie? Wie vermehrt er sich? Also wenn, der hat jetzt keinen, der hat sein.
Flo: Meine. Der vermeintlich vermeintlich normal.
Micz: Gut.
Flo: Nein. Also sexuell. Also wir vermeintlich. Halt.
Micz: Mit sich selbst oder mit anderen. Oder aber was mischt er denn dann.
Flo: Nein, nein, nein, nein, nein. Das ist kein Hermaphrodit ist.
Micz: Wenn er, wenn er sich befruchtet, gegenseitig, Wenn der Sein,
Micz: sein Genom sowieso nur Müll ist? Wie? Wie hat er dann überhaupt Sex?
Micz: Oder hat er gar keinen Sex? Vielleicht hat er gar keinen Sex?
Flo: Nein, der hat recht. Natürlich lassen wir den Wurm in Ruhe.
Micz: Ich glaub, ich glaub, der hat keinen Sex.
Flo: Doch während du versagst, kann das Geschlecht wechseln. Also je nachdem was benötigt wird.
Micz: Und okay.
Flo: Ist halt irgendwie entweder Eizelle oder Spermium. Kann er dann halt.
Flo: Es ist kein Selbstbefruchter, aber es ist halt ein Zwitter.
Micz: Selten davon. Okay.
Flo: Und also geschlechtliche Arbeit ist immer.
Flo: Diese Szenarien wie beim Lurch oder so, das ist ja immer, wenn quasi das Tier verliert.
Flo: Es geht immer um diesen Verletzungszustand oder um diese Metamorphose.
Flo: Das heißt dann, wenn halt quasi ein Zustand eingetreten ist,
Flo: der dann halt dich erst mal benachteiligt.
Flo: Und, und das ist das Interessante ist halt, dass wenn die halt die diesen Wurm
Flo: dann so programmiert haben, dass er sich dann halt zwei Köpfe wächst.
Flo: Es ist halt scheißegal, ob er das halt irgendwie so, der kann auch so was, der kann auch so weiter.
Flo: Aber in dem Moment, wenn halt geschnitten wird, dann hat diese Information kommt
Flo: die raus auch die kann auch halt sehr sehr viel später kann der halt dann verteilt
Flo: werden und trotzdem ist diese Information bleibt die erhalten.
Micz: Das heißt er wird weiterhin auch nach Teilung dann zwei Knöpfe knöpfen.
Flo: Genau das ist das elektrische Muster, was dabei quasi beeinflusst wird.
Flo: Das ist auch gleichzeitig so ein Muster Gedächtnis, was dann halt damit trainiert
Flo: wird oder oder nicht trainiert, aber wo es dann halt gespeichert ist.
Flo: Also das Gedächtnis davon.
Micz: Aber weiß man, wo das gespeichert? Also wenn ich es richtig verstehe, man.
Flo: Ja, ja, genau. Die haben das auch gezeigt. Dann musst du halt eine.
Flo: Das sind dann wahrscheinlich so Experimente, oder? Keine Ahnung.
Flo: Also das ist so ein bisschen Vertrauen. Blackbox.
Flo: Wir haben dann über verschiedene Regionen im Körper von dem dann halt gezeigt,
Flo: wo man das dann halt beeinflussen muss.
Flo: Das ist jetzt nicht eine Zelle, sondern es sind dann halt so Regionen.
Flo: Aber weiß ich nicht, das ist auf so einer High Level Ebene, das weiß man nicht, wie man das.
Micz: Aber wenn nicht ich? Wenn ich das richtig verstehe, ist es so.
Micz: Du hast einen Wurm, Dieser Wurm.
Micz: Wenn er durchschnitten wird, dann bilden sich zwei Würmer komplette Würmer draus. Oder nur eine?
Flo: Nein, ich glaube, der wird nur der hintere Teil der der stirbt ab da der Schwanz.
Flo: Also da kommt kein Kopf raus, sondern quasi das.
Flo: Der Kopf ist schon das, was dann weiterlebt, das Individuum.
Flo: Und der kann sich einen neuen Schwanz generieren.
Micz: Generieren. Und da kann dann wieder ein Kopf dran sein, wenn man ihn umprogrammiert. Das ist okay.
Flo: Genau das ist das Experiment.
Micz: Und diese diese Information entsteht über eine wie auch immer geartete,
Micz: ein elektrisches Feld, oder?
Flo: Ein elektrisches Feld. Die haben das quasi.
Flo: Ja. Also über. Über elektrische Methoden. Diese Speicher also jetzt nicht chemisch,
Flo: sondern elektrisch. Dann so beeinflusst die Zellen, dass die diese Informationen gegeben haben.
Micz: Die.
Flo: Also das ist aber wie gesagt, das ist wirklich so alles schon ganz oben drauf.
Micz: Aber der Wurm ist kein Einzeller. Ist ein Mehrzeller. Ja, klar. Okay. Okay.
Flo: Gekommen. Nein. Klar. Das ist ein Superzeller.
Flo: Also richtig, richtig gut.
Micz: Ja. Viele Zellen, viel Sex. Okay. Ich verstehe. Toller Wurm.
Micz: Dieser Wurm ist ein toller Hecht.
Flo: Man kann nicht komplett generieren, ist eigentlich unsterblich.
Micz: Und. Okay.
Micz: Okay. Ein richtig gutes Tier.
Flo: Also richtig. Also ein richtig gutes Tier.
Micz: Ja. Man kann die extremst mit anfassen.
Flo: Und kann sich extremst gut anpassen.
Flo: Ähm, also das heißt, wir haben Zellen, die jetzt quasi einen höher sind,
Flo: also dieses goal fulfilling.
Flo: Also das ist das Ziel.
Flo: Wenn ich dann auch so einer in so einer Entwicklung bin, dann als Zelle,
Flo: dann werde ich halt Zellleber oder so..
Flo: Das heißt, irgendwo gibt es dann halt irgendwie jede Zelle. Okay,
Flo: ich mache das so, aber dann gibt es halt diese Arten von Zellen,
Flo: die abgeschnitten sind, das heißt, sie nicht diesem Körper,
Flo: diesem höheren gestalterischen Werk dann.
Micz: Na dann. Langzeitarbeitslose? Nein, das sind. Das sind die. Zählen die dann halt sich selbst?
Flo: Nein, das sind, das sind die Zellen, die dann sich selbst quasi dann wieder sich selbst genügen.
Flo: Und was passiert mit den Zellen, die wachsen? Das sind Krebszellen.
Micz: Okay, Halt. Genau dieses Ding.
Flo: Das ist halt genau dieses Ding, das ist Krebs.
Flo: Also jetzt auch so aus einer ganz.
Micz: Also Krebs ist eine Zelle eines Organismus. Der oder die muss sein.
Micz: Gendern oder nicht? Was wird aus der aus dem Verband irgendwie abgekapselt und
Micz: fängt dann einfach an zu tun, was Zellen halt tun Sich zu vermehren.
Flo: Also ganz grob gesprochen. Ja, genau das.
Flo: Das heißt, die vermehren sich und sie, sie sind quasi Selbstzweck,
Flo: erfüllen nicht diesen, diesem allgemeinen Ziel.
Flo: Und auch hier ist die Frage so, also die da wieder die Intelligenz auf zellulärer Ebene.
Flo: Und so ein Roboter kann jetzt keinen Krebs bekommen, weil es gibt dann halt
Flo: immer so eine Hierarchie.
Flo: Also das ist halt auch auch wieder so ein Gedankenexperiment.
Flo: Was müsste passieren, damit ein Roboter Krebs bekommt?
Flo: Nee, also das wäre ja auch schon wieder so eine biologische.
Micz: Also das Bild, was sich in mir auslöst, ist natürlich dann irgendwie keine Ahnung,
Micz: dass irgendein System ein Teilsystem des Roboters nicht genutzt wird und dann
Micz: läuft halt irgendwann die Batterie aus.
Micz: Ja, das wäre so ein Bild, was ich habe. Wo sind wir eigentlich gerade?
Flo: Wer sind wir? Wir können nur mal ein bisschen hier durchgehen.
Flo: Ich glaube, wir sind jetzt quasi parallel zu dieser Hauptstraße.
Micz: Es ist echt irre, dieses Laufen beim Reden und laufend Reden.
Micz: Wenn man es in Bergen macht, dann weiß man ja immer bleibt irgendwie bei der
Micz: Farbe. Markierung läuft halt einfach immer weiter.
Micz: In der Stadt merke ich, dass ich komplett jede Orientierung verliere. Es.
Flo: Ja, es stimmt. Du hast einfach keine. Keine Skyline. Du hast keinen Horizont. So richtig.
Flo: Und das. Was? Was Jetzt auch nochmal Ein total spannendes,
Flo: Teilprojekt von denen. Was aber auch wieder auf den Forschungsarbeiten von anderen beruht.
Flo: Die haben, die haben sogenannte Xenobots.
Flo: Ich weiß nicht, ob du davon schon mal gehört hast. Genau.
Micz: So war es dann schon mal gehört. Ja, ja, davon habe ich gehört.
Micz: Habe ich den nicht immer sogar erwähnt? Kann sein.
Flo: Es kann sein, dass du die erwähnt hast. Aber hier ist eine Sackgasse.
Micz: Ich glaube, das war bei. War das nicht so?
Micz: Nee, weiß ich nicht mehr. Ich glaube bei Konrad Zuse mit dem Biologie Ding,
Micz: da ist mir das irgendwie untergekommen.
Micz: Xenobots sind so was wie Zellen von einem Organismus, die miteinander zusammengefügt
Micz: werden und ein neues Lebewesen erstellen.
Flo: Ja, also man liebte es, das erste artifiziell geschaffene wilde Wesen, was man darf.
Flo: Und es sind von einem afrikanischen Frosch die Hautzellen, die ein Teil des Spots ausmachen.
Flo: Werden so für die ganze Versorgung zuständig sind und für die Ernährung.
Flo: Und der andere Teil sind.
Flo: Wir haben einmal Herzmuskeln genommen, von denen Frosch und oder so.
Micz: Ja.
Flo: Wir sind quasi Herrchen Zellen. Wir können helfen aus den.
Micz: Von Fröschen.
Flo: Auf der Froschhaut gibt. Wobei mir eine wollten ja bis jetzt beeinflussen will.
Flo: Aber im Prinzip diese Herz oder Herzchen Muskelzellen sind dann für die Fortbewegung zuständig.
Micz: Okay, die sind quasi muskelähnlich, aber eben keine Muskel Muskeln mehr und auch Herzmuskels.
Flo: Zöllner schon. Ja, ja. Und dann haben wir halt ganz viele.
Flo: So auch so ein neuronales Netz ohne Binden durchlaufen lassen,
Flo: was dann halt die Kombination aus diesen beiden Zelltypen berechnet haben,
Flo: So ein bisschen wie Minecraft.
Flo: Die einen waren halt blau, die anderen halt rot gezeichnet und haben darauf halt.
Flo: Daraufhin halt diese diese Kinobots Design.
Flo: Und die effektivste, die sich am effektivsten bewegt haben usw. Und dann konnten die,
Flo: teilweise so durch so Gänge bewegen konnten Babys intelligentes Bewegungsverhalten,
Flo: also Intelligenz gesteuertes Bewegungsverhalten.
Flo: Wenn er sie können konnten dann halt. Und wir können jetzt in der dritten vierten
Flo: Generation das ist halt auch diesem Team vermittelt auf dass die sich reproduzieren können.
Flo: Ich bin kein Jogi Löw. Vielleicht, weil ich den ganzen Schotter um die uhr und
Flo: dann wieder zusammen getragen haben und daraus dann neue zimmert.
Flo: Worte. Entstanden sind allerdings Interviews mit Leuten, die schon dieses Next Level.
Flo: Und mögen sie so zu sein.
Flo: Und er ist krass.
Micz: Da gibt es doch wie heißt das noch mal, dieses Game of Life, oder?
Micz: Ich weiß genau wo, wo man bestimmte Regeln hat. Das 110.
Micz: Hab ich dir doch auch mal einen Link geschickt, wo quasi Game of Life als Programm
Micz: war für Game of Life, wo das quasi in sich selbst programmiert war.
Micz: Mal gucken, ob ich das nochmal finde.
Flo: Und.
Flo: Das alles? Das ist schon sehr faszinierend, was? Krass. Und?
Flo: Und diese Vision von diesem Michael Leben ist halt.
Flo: Also, wir haben so ein klassisches Bild von den Menschen.
Flo: Es gibt Tiere, es gibt den Engel, dessen Seele allerdings schon sehr viel breiter gefächert war.
Flo: Es gibt alle möglichen Formen von. Zukünftig würde alles so ein bisschen durcheinander
Flo: laufen, das heißt es gibt Einheit.
Flo: Es gibt dann halt irgendwie so normale biologische Wesen, so dazwischen Wesen.
Flo: Es gibt ein bisschen das, also hat das so komplett divers gemacht und dann und,
Flo: das ist so ne gewisse Vision, aber gleichzeitig,
Flo: wenn ich das halt schon ein bisschen fragwürdig aus den ethischen Gesichtspunkten
Flo: heraus, was passiert denn dann,
Flo: wenn wir diese diese Lebensformen so generiert aus dem Material,
Flo: was erstmal so biologisch überhaupt mit Umgebung irgendwie zusammen kommen kann?
Flo: Also wenn man halt so einen natürlichen Prozess von Biologie und Emotionen dahinter.
Micz: Interessant auch da wieder.
Flo: Vergiss es, freier Mann. Wir hätten auch gesagt, wenn die Zellen in seiner Generation
Flo: mutieren als Krebse, dann sind die befreit.
Flo: So eine Therapie kann man. Vielleicht muss man muss. Befreiung.
Micz: Wir haben die Ausstellung.
Micz: So sehen.
Flo: Es ist ja auch was Bösartiges.
Flo: Aber wer so sehr.
Micz: Aber es ist doch. Ich denke jetzt gerade so ein bisschen wie diese Sache,
Micz: so der Mensch sich selbst ins Zentrum stellen, sich selbst bewerten,
Micz: beobachten, beschreiben.
Micz: Und da fände ich das ganz spannend, wenn man so sagt, dass jede Zelle bis zu
Micz: einem gewissen Grade scheinbar spezialisiert ist, aber dann irgendwie universell
Micz: einsetzbar in neuen Systemen verschränkt werden kann und dass,
Micz: da denke ich dann auf einer gesellschaftlichen Ebene zum Beispiel an diese No
Micz: borders Bewegung, dass man sagt so, es gibt so was wie Nationalstaaten und Grenzen,
Micz: das ist völlig arbitrary, das braucht man nicht.
Micz: Das ist ein Konstrukt, was dem Menschen nicht entspricht.
Micz: Und wenn man das halt irgendwie so festhält, dann ist das doch nicht viel anders,
Micz: wie das, was du gerade beschrieben hast.
Micz: Diese Idee, dass wir, dass wir diese, diesen in sich geschlossenen großen Organismus,
Micz: dass es den so gar nicht gibt, also dass der dass, das wissen wir ja schon lange,
Micz: dass das Bio und Genom und wie auch immer und jetzt kommt die Elektro.
Micz: Bio Elektrizität noch irgendwie dazu und dass sich das alles so diese Grenzen
Micz: so auflösen, dass das so ein Unwohlsein herstellt, dass man gerne möchte,
Micz: dass die Leber den Iris trainiere Und da möchte ich auch nicht,
Micz: dass das irgendwie verändert wird.
Micz: Traditionsbewusst ja, aber ich glaube, das ist ein menschlicher Wunsch.
Micz: Also dass man genauso wieder sagt so ja, Deutschland ist Deutschland, Bayern ist Bayern.
Micz: Dass man halt irgendwie genauso her sagt Zur Leber ist Leber bsp.
Micz: Schnaps, Schnaps und dann.
Micz: Und dadurch dann diese Idee. Dass es so viel flexibler und beweglicher ist,
Micz: ist halt auch enorm irritierend.
Flo: Genau. Eigentlich bin ich jetzt so ähnlich. Wir noch ein paar Punkte.
Flo: Also ich glaube, das. Was dann?
Flo: Also dieses. Dieses Bild von dieses diverse was du jetzt auch gerade noch dieser
Flo: Wunsch dass man das dann irgendwie doch irgendwie so traditioneller oder begreifbarer menschlicher macht.
Flo: Aber das ist halt auch so, da zeigt sich so ein so ein so ein Feld was,
Flo: was man glaube ich noch gar nicht so richtig so begreifen kann.
Flo: Aber finde ich total spannend. Also hat mich.
Micz: Was ich total gut finde an dem, was ich gerade so gehört habe,
Micz: wie du es beschrieben hast.
Micz: Was? Das Genom.
Micz: Was ja auch keine Ahnung über 50 60 Jahre eigentlich schon bekannt ist und entschlüsselt wurde.
Micz: Das hat uns ja sehr dazu verleitet, in Turingmaschinen zu denken und zu sagen
Micz: Wenn wir das erst mal entschlüsselt haben, dann haben wir den Schlüssel zum Leben und und.
Micz: Die das ist natürlich was, was in der Wissenschaft dann irgendwie so auch Einzug
Micz: gehalten hat. Da wurde nämlich dann auch und das ist die Brücke zur künstlichen
Micz: Intelligenz immer gesagt naja, wir müssen erst mal ein Gehirn irgendwann so
Micz: kartografieren und so detailreich.
Micz: Wenn wir das einmal gemacht haben, dann haben wir es auch verstanden,
Micz: wie das Gehirn funktioniert.
Micz: Was natürlich sehr schnell klar geworden ist Nicht nur auf Genomebene gibt es,
Micz: große, große, große Varianzen, wo teilweise Teile, wo man nachhinein erst merkt,
Micz: dass das wirklich auch als Speicher genutzt wird und nicht nur als reproduzierende,
Micz: Proteinschablonen.
Micz: Und beim Gehirn ist es ja noch viel mehr so, dass Gehirn keine zwei Gehirne sind gleich.
Micz: Und trotzdem ging man lange dahin zu sagen Ach, wir müssen einfach mal eins
Micz: nachbauen und dann haben wir alles gecheckt.
Micz: Und was du jetzt gerade beschreibst. Diese Auflösung von Grenzen, von Leben und Tod.
Micz: Man hat ja immer schon diese Thematik gehabt. Stammzellen sind können alles
Micz: werden, aber ab einem gewissen Punkt ist es irreversibel. Dann können sie nur,
Micz: in eine bestimmte Richtung sich weiterentwickeln.
Micz: Das ist trotzdem jetzt mit dem, was du gerade beschreibst, diese Möglichkeit,
Micz: auch über wie auch immer geartete. Da habe ich nicht genau kapiert.
Micz: Aber elektrische Interventionen dann.
Micz: Wissen weiter zu vererben, in geteilten Tieren irgendwie zwei Köpfe zu implementieren,
Micz: das zeigt ja, dass es eben nicht
Micz: so einfach ist zu sagen, ich nehme dieses lebendige biologische Ding,
Micz: lege es hin, bis es tot ist und dann esse ich es aus und dann habe ich es kapiert.
Flo: Ja, genau.
Micz: Sondern gerade das mit dieser Bio Elektrizität ist ja wohl ein großes Zeichen
Micz: dafür, dass das im Leben Dinge auch jenseits der Genetik, jenseits von Serum,
Micz: jenseits von Mitochondrien, jenseits von was weiß ich weitergegeben werden können.
Micz: So, und das, was ich am verwirrend sten finde, ist wirklich das mit dem Hirsch.
Flo: Ja, Ja. Also, genau.
Micz: Das würde mich begleiten. Aber es ist ja auch wieder nur zeigt.
Micz: Ich bin als Mensch natürlich dem Hirsch verwandter als dem Wurm,
Micz: obwohl ich mehr Würmer in mir hab als Hirsche, aber trotzdem.
Flo: Das will das Bild im Kopf. Und dein Hirsch guckt raus. Ach, Scheiße, Schon wieder?
Flo: Ich habe ihn da gerade verletzt.
Flo: Ähm, ja, genau. Also, das ist irgendwie so, diese Entschlüsselbarkeit, diese.
Flo: Diese Vorstellung. Wir entschlüsseln das Genom und wissen dann Bescheid und
Flo: können dann die Rätsel des Lebens lösen.
Flo: Das war ja ganz, ganz lange so dieses. Genau dieser Gedanke,
Flo: wo diese Entschlüsselung von von
Flo: gehen dann halt so auch so extrem viel Forschungsgelder usw. bekommen hat.
Flo: Und das ist halt irgendwie man merkt okay, da sind wir jetzt noch nicht fertig.
Flo: Das zeigt uns noch nicht irgendwie, dass es halt irgendwie möglich ist.
Flo: Aber man kann natürlich dann fährt ein größeres Tool Set, das man anwenden kann,
Flo: dann kommt CRISPR CAS, diese Genschere, das ganze aus Vielzahl gesteuert und das machen.
Flo: Also das meint auch das ist auch in dem Vergleich in dem in der Beschreibung von dem Wurm dass,
Flo: du kannst halt keine Mutter der hat keine Mutationen also du kannst halt irgendwie,
Flo: kannst jedem Tier irgendeine Mutation machen durch durch durch Gensteuerung
Flo: die man kein Problem wir können irgendwie fliegen, dann rote Augen machen,
Flo: wir können Hühner ohne Zehen, wir können halt,
Flo: weiß ich nicht alles mögliche an Mutationen machen, aber der Wurm ist resistent dagegen.
Flo: Also der hat das halt alles so raus. Fehler korrigiert und das geht nicht,
Flo: oder Dann haben wir auch halt irgendwie dem so ein Krebsgeschwür eingepflanzt,
Flo: und das hat er dann halt aufgelöst.
Flo: Es war dann halt, äh wirklich faszinierendes Tierchen. Ja, und?
Micz: Muss. Den Wurm kenne ich. Ich muss ja noch nachforschen. Ich fand es auch noch interessant.
Micz: Was bei mir nur mal angestoßen hat, ist halt auch diese Dieses weise Leben wird
Micz: ja immer so was ganz prekäres beschrieben.
Micz: Und wir haben ja auch auf unserer menschlichen Ebene wieder unglaublich viel
Micz: lebenserhaltende Systeme implementiert, über Notarzt, über Tabletten oder sonst wo.
Micz: Das Leben muss halt irgendwie geschützt und aufrechterhalten werden und gleichzeitig
Micz: ist das Leben ja mit dem, was du beschrieben hast, jetzt auch mit diesen Xenobots,
Micz: unglaublich anpassungsfähig und dann auch so flexibel.
Micz: Und dann dachte ich an etwas. Ich weiß nicht, ob du das kennst.
Micz: Die Gonaden, das sind die, bevor man weiß, ob es Eier oder Spermien werden, also bevor man.
Micz: Man gibt es halt quasi so schon angelegte geschlechtliche Fortpflanzung und.
Flo: Ja, okay.
Micz: Ähm, und das fand ich so ganz irre, ich weiß gar nicht mehr,
Micz: wo ich das glaub ich auch.
Micz: Im Podcast muss man gucken, da gibt es einen, der genau ist.
Micz: Das sind drei Teile, glaube ich, von Radio Lab über die Gonaden,
Micz: und da wurde auch noch drin beschrieben, dass in dem Moment,
Micz: wenn eine der ganz frühen Entwicklungsphasen im Embryo ist die Gonaden Wanderung, so dass.
Micz: Im Mutterleib sich schon die Die Zellen der übernächsten Generation,
Micz: also noch bevor es geboren wird, wird da schon natürlich angelegt.
Micz: Die Generation drauf, und das ist eine ganz wichtige Sache.
Micz: Also dass das Leben im Mutterbauch werden quasi die Enkelkinder mit als erstes hergestellt.
Flo: Du willst. Sackgasse.
Micz: Das ist auch eine Sackgasse. Und das fand ich total irre.
Micz: Es muss, ja muss ja sein. Aber dass halt eben nicht einfach nur die Geburt der
Micz: nächsten Generation ist und die kümmert sich um die nächste,
Micz: sondern nein, im Mutterleib wird die übernächste Generation auch schon mit angelegt.
Flo: Der Wahnsinn.
Micz: Und wenn die die Eier zum Beispiel wenn dann die Frau geboren wird,
Micz: wurde das halt alles schon vorgegeben. Und das fand ich halt irgendwie irre, wie.
Micz: Wie viele Sicherheitsnetze und wie viel vorausschauende Planung so im Leben einfach drin ist.
Flo: Ja, genau. Ich war extrem inspiriert von dem Vortrag von Herrn von.
Flo: Auch von den Interviews fand ich irgendwie. So was wollte ich jetzt gerne nochmal
Flo: so in dem Kontext teilen, weil das wirklich so nochmal dieses,
Flo: biologische Modell gegen dieses Machine Learning und ein ein Abschluss den oder,
Flo: ein Satz den Michael Lewin, den ich zum Abschluss immer so bringen kann ist halt,
Flo: dass quasi Evolution jetzt nicht auf Probleme reagiert hat, sondern dass Evolution
Flo: quasi Problemlöser entwickelt hat.
Flo: Also das ist genau dieses. Also es gibt nicht irgendwie, was reaktiv ist,
Flo: sondern Leben ist halt da und will halt was machen, wo ist das Problem,
Flo: wo ist das Problem, wo ist das Problem.
Flo: Und das finde ich halt irgendwie so, dieses Extreme, also dieses Rausgehen und,
Flo: und das dann halt auch entsprechend ins Doing umzusetzen und dann halt wieder
Flo: so sein Ziel dabei erfüllt.