FAU-Studie: Gehirn und KI-Sprachmodelle kommen zu ähnlichen Ergebnissen
Forscher der FAU weisen nach, dass das Gehirn vergleichbar KI-Sprachmodellen die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen vorausberechnet.
Der Hype um Künstliche Intelligenz und Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude resultiert aus den teils erstaunlichen Ergebnissen. Ein Forscherteam der Universitäten Erlangen-Nürnberg (FAU) und Heidelberg hat nun in einer Studie belegt, dass auch das menschliche Gehirn bereits beim Zuhören versucht, wie ein KI-Sprachmodell die nächsten Worte zu antizipieren. Dafür wurden hochauflösende Messungen der Hirnaktivität in natürlichen Hörsituation durchgeführt.
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.
Die Messergebnisse deuten darauf hin, dass das Gehirn bereits vor dem eigentlichen Wortbeginn aktiv wird. Die neuronale Reaktion fiel um so geringer aus, je wahrscheinlicher ein Wort im jeweiligen Kontext war. Demgegenüber lösten unerwartete Wörter stärkere neuronale Antworten aus. „Damit konnten wir nachweisen, dass das Gehirn Sprache aktiv vorhersagt. Diese Vorhersagen lassen sich messen und folgen ähnlichen Mustern wie in modernen Sprachmodellen“, erklärt FAU-Forscher Patrick Krauss.
Sprachmodelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzen. Es handelt sich dabei um mathematische Informationsverarbeitungseinheiten, deren Architektur dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Während biologische Nervensysteme mit elektrischen oder chemischen Signalen arbeiten, berechnen Sprachmodelle beziehungsweise deren Algorithmen Zahlenwerte. Die Studienergebnisse untermauern zentrale Annahmen der kognitiven Neurowissenschaft und liefern gleichzeitig eine Erklärung dafür, warum KI-Sprachmodelle in vielen Anwendungen so leistungsfähig sind.