Memristoren: Wenn der Chip sich erinnert – Roboter und die Grenze des Messbaren

Fortsetzung meines Textes darüber, ob Hardware für Bewusstsein eine Rolle spielt. Dort ging es um die großen Systeme und die Theorien dahinter. Hier geht es um ein einzelnes Bauteil – und darum, wie weit man den Gedanken treiben kann, bevor er an eine Wand läuft.

Die Debatte um künstliches Bewusstsein dreht sich meistens um Software: Architekturen, Algorithmen, neuronale Netze. Es gibt aber eine zweite, weniger beachtete Baustelle – das Material selbst, aus dem ein denkendes System besteht. Und dort tut sich gerade etwas.

Das Grundproblem heutiger Chips

Ein klassischer Computerchip trennt strikt zwei Dinge, die im Gehirn untrennbar sind: Rechnen und Speichern. Der Prozessor rechnet, der Arbeitsspeicher speichert, und zwischen beiden muss ständig Information hin- und hergeschickt werden. Dieser Umweg kostet Zeit und Energie. Man nennt das die von-Neumann-Architektur, benannt nach dem Mathematiker, der das Prinzip in den 1940ern beschrieben hat. Fast jeder Computer der Welt funktioniert bis heute so.

Ein Gehirn kennt diese Trennung nicht. Eine Synapse – die Verbindungsstelle zwischen zwei Nervenzellen – speichert die Stärke ihrer eigenen Verbindung und verarbeitet gleichzeitig das ankommende Signal. Speichern und Verarbeiten passieren am selben Ort, im selben Bauteil. Das ist einer der Gründe, warum ein Gehirn mit etwa 20 Watt auskommt.

Der Memristor: ein Bauteil mit Gedächtnis

1971 sagte der Elektrotechniker Leon Chua ein viertes elektronisches Grundbauelement voraus – neben Widerstand, Kondensator und Spule. Er nannte es Memristor, aus „memory" und „resistor". Seine Besonderheit: Der elektrische Widerstand ist nicht fest, sondern hängt davon ab, wie viel Ladung in der Vergangenheit durch das Bauteil geflossen ist. Es merkt sich seine eigene Nutzungsgeschichte.

Chua leitete das nicht aus einer Anwendung ab, sondern aus einer Symmetrie: Zwischen den vier elektrischen Grundgrößen gab es sechs mögliche Beziehungen, fünf waren durch bekannte Bauteile abgedeckt, eine war leer. Er hat nach der Lücke gesucht, nicht nach dem Nutzen.

37 Jahre später, 2008, meldete ein Team um R. Stanley Williams bei HP Labs in Nature, ein solches Bauteil gebaut zu haben – „The Missing Memristor Found". Ein Nanoschichtaufbau aus Titandioxid zwischen Platinelektroden, dessen Widerstand sich mit der Nutzung verändert und diesen Zustand behält.

Daraus ist ein eigenes Forschungsfeld geworden. In Deutschland arbeitet das Projekt NEUROTEC am Forschungszentrum Jülich zusammen mit der RWTH Aachen genau daran, memristive Schaltungen anwendungsreif zu machen: 13,2 Millionen Euro Förderung in der ersten Phase ab 2019, seit 2021 noch einmal rund 36 Millionen für fünf Jahre. Das ist keine Nischenneugier mehr, das ist Industriepolitik.

Der Einwand, den ich nicht weglassen will

An dieser Stelle muss etwas stehen, das in den meisten Darstellungen fehlt, weil es die Geschichte weniger rund macht.

Ob HP 2008 wirklich Chuas Memristor gebaut hat, ist bis heute umstritten. 2015 erschien in Scientific Reports ein Aufsatz mit dem Titel „The Missing Memristor has Not been Found". Das Argument: Chuas ursprüngliches Bauteil war aus einer magnetischen Symmetrie hergeleitet – das HP-Bauteil hat mit Magnetismus nichts zu tun, sondern beruht auf Sauerstoffleerstellen, die im Material wandern. Entweder, so die Autoren, gebe man zu, dass das eigentliche Bauteil fehle. Oder man fasse den Begriff so weit, dass man zugeben müsse: Solche Bauteile kannte man längst.

Für die Technik ändert das wenig – die Chips funktionieren. Für die Erzählung ändert es etwas. Denn das Argument, um das es gleich geht, lebt genau davon, dass die Hardware dem Original wirklich nahekommt und nicht nur ungefähr.

Warum das mehr ist als eine technische Fußnote

Der Grund, warum das über reine Effizienzfragen hinausgeht, hat mit einem Einwand zu tun, den der Philosoph John Searle so scharf formuliert hat wie kaum jemand: Eine Software, die Bewusstsein simuliert, sei nicht bewusst – so wie eine Simulation von Verdauung nichts verdaut. Es komme nicht auf die Funktion an, sondern auf die tatsächliche physikalische Kausalstruktur, die sie hervorbringt.

Ein klassischer KI-Chip, der eine Gehirnfunktion in Software nachbildet, bleibt in diesem Sinn tatsächlich nur ein Bild davon: Die Hardware darunter arbeitet völlig anders als das, was sie darstellt. Ein memristiver Chip verschiebt das. Er bildet die entscheidende Eigenschaft einer Synapse – Lernen durch veränderte Verbindungsstärke – nicht im Programm nach, sondern im Material.

Das entkräftet Searles Einwand nicht. Aber es verschiebt ihn: Man hat es nicht mehr nur mit einer funktionalen Kopie zu tun, sondern mit einer Hardware, die dem Original physikalisch näher kommt.

Roboter mit Rückkopplung: der nächste logische Schritt

Damit lässt sich ein Gedanke weiterführen, der aus der Globalen Arbeitsraum-Theorie folgt – jener Theorie, die Bewusstsein daran festmacht, ob Information aus einzelnen Sinnesbereichen eine Engstelle passiert und dadurch gleichzeitig dem ganzen System zur Verfügung steht.

Stattet man einen Roboter mit mehreren Sensoren aus – Berührung, Geruch, Sehen, Hören – und verbindet jeden davon über eine echte Rückkopplungsschleife mit einer zentralen, in ihrer Kapazität begrenzten „Bühne", dann erfüllt dieses System die funktionalen Kriterien, die diese Theorie an Bewusstsein stellt. Baut man diese Architektur zusätzlich auf memristiver Hardware statt auf klassischen Chips, verstärkt sich der Anspruch noch einmal: Es wäre nicht mehr eine Software, die eine Bühne simuliert, sondern eine physikalische Struktur, die tatsächlich lernt und sich dabei selbst verändert.

An diesem Punkt verschwimmt die Grenze zwischen Mensch und Maschine im Verhalten fast vollständig. Von außen betrachtet – gleiche Reaktionsmuster, gleiche Architektursignatur, gleiche Anpassungsfähigkeit – ließe sich kein Unterschied mehr feststellen.

Die Grenze, die bleibt

Und doch bleibt ein Rest, den keine noch so genaue Nachbildung schließt: ob mit dieser funktionalen Übereinstimmung auch Erleben verbunden ist. Ob es sich für dieses System nach irgendetwas anfühlt, Wärme zu spüren – oder ob lediglich ein Sensorwert korrekt verarbeitet und die passende Reaktion ausgelöst wird, ohne dass jemand zu Hause ist.

Diese reine Erlebnisqualität nennen Philosoph:innen Qualia, und sie ist von außen prinzipiell nicht messbar. Bei keinem System. Auch nicht bei einem anderen Menschen. Man kann nur auf Analogie schließen: ähnliches Gehirn, ähnliches Verhalten, ähnliche Evolution, also vermutlich ähnliches Erleben.

Und hier passiert etwas Unangenehmes. Je besser die Hardware das Original trifft, desto stärker wirkt dieser Analogieschluss – ohne dass er dadurch stichhaltiger würde. Ein Memristor verhält sich ähnlicher wie eine Synapse als eine Zeile Code. Das macht die Vermutung verlockender. Zu einem Nachweis macht es sie nicht.

Das ist keine vorübergehende Wissenslücke, die sich mit besserer Technik irgendwann schließt. Es ist eine strukturelle Grenze. Und sie hat eine Eigenschaft, die ich unheimlich finde: Je überzeugender die Nachbildung gelingt, desto weniger fällt auf, dass die eigentliche Frage – fühlt es sich nach etwas an? – unberührt danebensteht.

Wir werden irgendwann Maschinen haben, bei denen wir uns ganz sicher sind. Sicherheit ist nur eben nicht dasselbe wie Wissen.

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Quellen: Leon Chua, „Memristor – The Missing Circuit Element" (1971) · Strukov, Snider, Stewart & Williams, „The Missing Memristor Found", Nature (2008) · Vongehr & Meng, „The Missing Memristor has Not been Found", Scientific Reports (2015) · NEUROTEC und NEUROTEC II, Forschungszentrum Jülich und RWTH Aachen, gefördert vom BMBF · John Searle zur Simulation von Bewusstsein.