Ich glaube das grade bei einer solchen Diskussion viele Dinge eine gewichtige Rolle spielen. Ich selber glaube das es nicht unbedingt einer "Seele" oder etwas ähnlichem bedarf um intelligent handeln zu können.
Grundsätzlich sage ich einmal es gibt nicht DIE eine KI oder DAS eine NN. ( nun dürft ihr anfangen Steine zu werfen *fg*)
Was wäre wenn man komplett anders herum beginnt. Bis jetzt haben alle hier beschriebenen ansätze eines gemeinsam, wir programmieren eine KI oder ein NN und schauen was es kann. Was passiert aber wenn man einmal von der anderen Seite beginnt. Ich habe eine Aufgabe oder ein bestimmtes Ziel was erreicht werden soll. Nimmt man das menschliche Gehirn sozusagen als Muster aller Muster für Intelligenz ist es ansich egal was für eine Problemstellung vorliegt, wir haben die Fähigkeit aus bereits bekanntem schlusszufolgern, und der Schlussfolgerung neues Wissen hinzu zu fügen. Mit einem " statischen " NN wird das sehr sehr schwer da wir am Beginn unserer Aufgabestellung nicht genau wissen wie die Software bestimmte dinge interpretiert, reicht also die Anzahl der Neuronen aus oder braucht man am Ende doch mehr. Genau an diesem Punkt scheitern die meisten Implementationen.
Das ganze System muss also "erweiterbar" sein. Selbst wenn wir dieses Problem gelöst haben ergibt sich ein weiteres viel gravierenderes. Der Weg den die meisten NN anwendungen beschreiten beruht auf Gewichtungen sog. biases der einzelnen Verbindungen ( zur Veranschaulichung dient hier meist das von McCulloch und Pitt entwickelte Modell ). Das Menschliche Gehirn arbeitet massiv paralel. Das lässt sich selbst mit einem CRAY X nicht erreichen, und ich glaube das genau dieser Umwandlungsschritt von paraleler Verarbeitung zu gewichteter Verarbeitung plus der zeitlichen Latenz eines biologischen Neurons ( ein Neuron braucht eine gewisse Zeit um nach einem erfolgten Aktionspotential einen erneuten Impuls weiterleiten zu können ) Ebenso wenig ist die räumliche Anordnung bei den Modellen berücksichtigt. Grundlegend gibt es nur zwei Arten von Neuronen, erregende und hemmende. Viel wichtiger als diese Eigenschaft ist aber die Anbindung an nachfolgende Neuronen und deren Position am nachfolgenden Neuron genauer dessen Dendriten. So kann eine hemmende Verbindung vollkommen nutzlos sein wenn sie zu weit von einer erregenden entfernt ist. Für eine Verbindung die allerdings dichter an dieser hemmenden liegt kann es sehr wohl entscheident sein. Ebenso wenig werden feldrezeptive Vorgänge berücksichtig, wo wenige Neuronen eine ganze Region anderer Neuronen erregen kann. ( Hormonwirkung ist zum Beispiel eine feldrezeptive Erregung Adrenaline Nor adrenaline Serotonine etc. Erregen ganze Bereiche des Gehirns )
Die moderne Medizin geht davon aus das das menschliche Gehirn ca. 100^10 Neuronen besitzt. Auf ein paar mehr oder weniger Aufgrund des letzten Alkoholkonsums kommt es nicht unbedingt an. Nun stellt man sich ein Computersystem vor das gleichzeitig 100^10 ( 100 Milliarden ) Prozesse gleichzeitg ( Echtzeit ) abarbeiten kann und dabei noch Werte übergeben kann.
Um dieses doch erhebliche Problem mit der Echtzeitfähigkeit zu llösen könnte man unter Umständen auf ein time shift verfahren zurückgreifen. Eine einzelne CPU berechnet alle Zustände aller Neuronen nacheinander zur Zeit t = 0, nun werden die Werte an die nachfolgenden Einheiten übergeben. Die CPU errechnet nun erneut sämtliche Zustände zur Zeit T = 1. usw. usw.
Unterm Strich bedeutet das was im Menschlichen Gehirn in weniger als 70 ms zwischen t =0 und t = 1 abläuft würde bei diesem Verfahren weit mehr Zeit in anspruch nehmen als 70 ms. Aber damit ließe sich der bis jetzt bekannte Ablauf im Menschlichen Gehirn nachbilden, zwar nicht in Echtzeit aber ein, in meinen Augen sehr guter Ansatz, um einer Maschine das "Denken" bei zu bringen.

Wenn ihr Ideen Anregungen oder Fragen habt einfach eine PN an mich oder hier im Forum weiter posten. Wenn genügend Interesse besteht können wir gerne auch ein Meeting oder Brainstorming via teamspeak oder ähnlichem arrangieren.