Das menschliche Gehirn verarbeitet Sprache offenbar nach ähnlichen Prinzipien wie moderne KI-Sprachmodelle, indem es fortlaufend die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen vorhersagt. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Untersuchung eines interdisziplinären Forschungsteams um Patrick Krauss von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und Achim Schilling von der Universität Heidelberg. Die Studie stützt Annahmen der kognitiven Neurowissenschaft und liefert zugleich Erklärungsansätze für die Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen.
Studie vergleicht Hirnaktivität mit KI-Sprachmodell
Für die Untersuchung kombinierten die Forscher die natürliche Hörsituation eines Hörbuchs mit hochauflösenden Messungen der Hirnaktivität und einem KI-Sprachmodell als Referenz. Je wahrscheinlicher ein Wort im jeweiligen Kontext war, desto schwächer fiel die neuronale Reaktion bei seiner Verarbeitung aus. Gleichzeitig zeigten die Daten bereits vor Wortbeginn eine erhöhte Voraktivierung, was für ein prädiktives Gehirn spricht.
Hinweise auf ähnliche Prinzipien der Informationsverarbeitung
Die Studienergebnisse untermauern zentrale Annahmen der kognitiven Neurowissenschaft und liefern eine Erklärung für die Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen. Die Forscher betonen, dass die ähnlichen Ergebnisse nicht bedeuten, dass Gehirn und KI gleich funktionieren, aber auf ähnliche Prinzipien der Informationsverarbeitung hinweisen.
Nächste Schritte in Richtung Anwendung
Im nächsten Schritt soll untersucht werden, ob sich die gefundenen Prinzipien auf konkrete Anwendungen wie Diagnostik oder Gehirn-Computer-Schnittstellen übertragen lassen.
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