GPT-4o und DeepSeek arbeiten strukturiert und lösen zunehmend komplexe Aufgaben. Doch zwischen künstlichem Gehirn und seinem menschlichen Vorbild liegen Welten.
(Bild: Rudolf A. Blaha)
13.05.2025, 08:00 Uhr
Lesezeit: 21 Min.
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KI versus Gehirn: Wie gut künstliche Intelligenz menschliches Denken nachahmt
- Prognosemaschinen
- Internet als Quelle
- Evolutionssprünge bei Sprachmodellen
- Zahlenverständnis: ein vielfältiger Lernprozess
"Habe nun, ach! Philosophie,
Juristerei und Medizin,
Und leider auch Theologie
Durchaus studiert mit heißem Bemühn.
Da steh ich nun, ich armer Tor!
Und bin so klug als wie zuvor"
Einige Jahrhunderte später ereilt die künstlichen Nachbauten des Universalgelehrten Doktor Faust ein ähnliches Schicksal: Sie haben mittlerweile das gesamte Weltwissen verinnerlicht, übertrumpfen einander – und den Menschen – in immer absurderen, kniffligen Aufgabenstellungen. Und scheitern dann doch wieder am vermeintlich Banalen. Immerhin: ChatGPT, Gemini & Co. verzweifeln daran nicht; dazu fehlen ihnen schlichtweg noch ein paar Komponenten des wie auch immer gearteten menschlichen Bewusstseins.
- Das menschliche Gehirn war und ist das Maß der Dinge bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Doch das biologische Vorbild lässt sich nur schwer imitieren.
- Der Mensch lernt sehr dynamisch, oft mühelos; KI-Entwickler halten mit Rechen-Power und Datenbergen dagegen.
- Damit bringen sie Sprach- und andere Modelle erstaunlich weit; das biologische Denken und Lernen bleibt unerreicht.
Doch was genau unterscheidet eigentlich das menschliche Lernen, Denken und Handeln vom maschinell trainierten? Die großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und die um dieses Zentralgestirn herum aufgebauten multimodalen und Multi-Agenten-Systeme sind ja zu durchaus komplexen Handlungen fähig, die auf ein gewisses Abstraktionsvermögen hindeuten: Sie komponieren realistisch wirkende Bilder, schreiben stilistisch sowie inhaltlich überzeugende Texte oder bestehen juristische und medizinische Examina.
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