Sind Gehirne auch nur LLMs?

Das menschliche Gehirn arbeitet überraschend ähnlich wie KI-Sprachmodelle. So die Erkenntnis aus einem aktuellen Forschungsprojekt der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Universität Heidelberg. Die Forschenden um den Neuro- und Kognitionswissenschaftler Patrick Krauss und den Neuro- und KI-Wissenschaftler Achim Schilling hatten Probanden ein Hörbuch vorgespielt und parallel deren Hirnaktivität gemessen. Dabei stellten sie fest: Die neuronale Reaktion fiel umso schwächer aus, je vorhersehbarer ein Wort im Kontext war. Unerwartete Wörter dagegen lösten bei den Probanden deutlich stärkere Signale aus. Mehr noch: Die Hirnaktivität erhöhte sich bereits vor dem eigentlichen Wortbeginn. Ein Hinweis darauf, dass das menschliche Gehirn nach ähnlichen Prinzipien wie KI-Sprachmodelle (Large Language Models, kurz: LLMs) funktioniert, deren Sprachverarbeitung darauf beruht, dass sie nach Wahrscheinlichkeit vorhersagen, welches Wort auf das nächste folgt.

Dass beide Systeme Sprache intern auf vergleichbare Weise organisieren, sei überraschend, so Forschungsleiter Krauss. Es liefert nicht nur eine Erklärung für die Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen, es bestätigt auch zentrale Annahmen der kognitiven Neurowissenschaft. Die Forschenden wollen nun herausfinden, ob die Erkenntnisse robust sind und ob und wie sie sich auf konkrete Anwendungen übertragen lassen. „Wenn wir besser verstehen, wie Gehirn und Sprachmodelle Sprache repräsentieren und vorhersagen, könnten daraus langfristig neue Ansätze für Diagnostik, personalisierte Therapien, Gehirn-Computer-Schnittstellen oder besser erklärbare KI entstehen“, so Krauss.

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