In meinem Artikel „Ein Einblick in die Black-Box der Künstlichen Intelligenz“
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:ugcPost:7197146851832168448
beleuchtete ich die zunehmenden Parallelen zwischen der Funktionsweise großer Sprachmodelle wie ChatGPT und den neuronalen Aktivitäten des menschlichen Gehirns.
Jüngste Studien zeigen, dass künstliche neuronale Netze, die den biologischen Vorbildern nachempfunden sind, erstaunliche Analogien zu den Prozessen im menschlichen Gehirn aufweisen.
Diese Netzwerke bleiben in ihrer Komplexität oft schwer nachvollziehbar und werden daher als Black-Box-Systeme bezeichnet. In meinem Artikel verweise ich auch auf die Spektrum-Veröffentlichung „Wie denkt ChatGPT?“, die die Funktionsweise großer Sprachmodelle wie GPT anhand eines Artikels detailliert erläutert.
Diese Tatsache wirft nicht nur technische, sondern auch tiefgreifende ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf das Verständnis und Bewusstsein von KI.
Neue Erkenntnisse aus dem Spektrum-Artikel vom 14.09.2024:
Der Artikel im Spektrum der Wissenschaft vom 14.09.2024 präsentiert neue Einsichten in die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung. Mithilfe hochentwickelter Neuropixel-Sonden konnten Forscher erstmals die Aktivität einzelner Neuronen im präfrontalen Kortex beobachten, während Testpersonen verschiedenen Sätzen lauschten.
Diese feinen Zellgruppen reagierten nicht nur auf die Bedeutung von Wörtern, sondern auch auf deren semantische Verbindungen. So zeigte ein Neuron, das auf das Wort „Salat“ reagierte, auch bei verwandten Begriffen wie „Karotte“ Aktivität, da sie demselben Bedeutungsfeld „Nahrung“ zugeordnet werden.
Ähnlich wie bei künstlichen Sprachmodellen, die kontextabhängig Bedeutungen ableiten, reagiert auch das menschliche Gehirn auf den Kontext eines Wortes, wie etwa beim englischen Begriff „rose“ (entweder „stand auf“ oder die „Blume“).
Diese Forschungsergebnisse verstärken die Analogie zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz und zeigen, dass beide auf ähnliche Weise auf Bedeutungsfelder reagieren, obwohl die KI hierfür umfangreich trainiert werden muss, während das menschliche Gehirn dies evolutionär entwickelt hat.
Abschluss:
Diese neuen Erkenntnisse heben hervor, wie ähnlich menschliche Neuronen und KI-Systeme bei der Verarbeitung von Sprache funktionieren. Es bleibt zu klären, welche Implikationen dies für unser Verständnis von Intelligenz und Bewusstsein – sowohl biologisch als auch künstlich – haben könnte.
- Nature Human Behaviour
- Spektrum der Wissenschaft: Wie Hirnzellen Sprache verstehen
- Spektrum: Wie denkt ChatGPT?
- arXiv: Sprachmodelle und semantische Felder
EN
Introduction:
In my article "An Insight into the Black Box of Artificial Intelligence" LinkedIn Post, I explore the growing parallels between the functioning of large language models like ChatGPT and the neural activities of the human brain.
Recent studies demonstrate that artificial neural networks, modeled after biological brains, exhibit astonishing analogies to processes in the human brain. These networks often remain opaque in their complexity and are referred to as Black-Box systems. In my article, I also reference the Spektrum publication "How Does ChatGPT Think?", which provides a detailed explanation of how large language models like GPT function.
This reality raises not only technical but also profound ethical questions, especially regarding the understanding and consciousness of AI. Should we grant AI systems rights if they can simulate human thought processes with such precision?
New Insights from the Spektrum Article on September 14, 2024:
The article in Spektrum der Wissenschaft from September 14, 2024, presents new insights into the functioning of the human brain, particularly in language processing. Using advanced Neuropixel probes, researchers were able to observe the activity of individual neurons in the prefrontal cortex for the first time while subjects listened to various sentences.
These fine groups of cells not only responded to the meaning of words but also to their semantic connections. For instance, a neuron that responded to the word "salad" also activated when hearing related terms like "carrot," as they belong to the same semantic field of "food."
Similar to how artificial language models derive context-based meanings, the human brain also responds to the context of a word, such as the English term "rose" (either "stood up" or the "flower").
These research findings strengthen the analogy between human and artificial intelligence, showing that both react to semantic fields in similar ways, although AI requires extensive training for this, whereas the human brain has evolved to do so naturally.
Conclusion:
These new findings highlight how similarly human neurons and AI systems function when processing language. The implications for our understanding of intelligence and consciousness—both biological and artificial—remain to be fully explored. Should we seriously consider the rights and status of AI systems that can simulate human thought processes so deeply?
Sources:
- Nature Human Behaviour
- Spektrum der Wissenschaft: How Brain Cells Understand Language
- Spektrum: How Does ChatGPT Think?
- arXiv: Language Models and Semantic Fields
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©Text & Image: Stefan Trauth 2024; Image partially created with AI.
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