Das menschliche Gehirn verarbeitet gesprochene Sprache in einer Abfolge, die der Funktionsweise moderner KI-Sprachmodelle wie ChatGPT stark ähnelt. Das zeigt eine in Nature Communications veröffentlichte Studie eines internationalen Forscherteams unter Leitung von Dr. Ariel Goldstein von der Hebrew University aus Jerusalem. An der Studie beteiligt waren auch Dr. Mariano Schain von Google Research sowie Prof. Uri Hasson und Eric Ham von der Princeton University.
Die Wissenschaftler zeichneten mittels Elektrokortikographie die Gehirnaktivität von Probanden auf, die einem 30-minütigen Podcast zuhörten. Dabei stellten sie fest, dass frühe neuronale Signale den frühen Verarbeitungsschichten von KI-Modellen entsprechen, während spätere Gehirnreaktionen mit den tieferen Schichten der Systeme übereinstimmen. Besonders ausgeprägt war dieser Effekt im Broca-Areal, einer für Sprachverarbeitung zentralen Hirnregion.
„Was uns am meisten überrascht hat, war, wie genau die zeitliche Entfaltung von Bedeutung im Gehirn der Abfolge von Transformationen in großen Sprachmodellen entspricht", sagte Dr. Goldstein laut der Pressemitteilung der Hebrew University. Obwohl Gehirn und KI-Systeme völlig unterschiedlich aufgebaut seien, konvergierten beide offenbar zu einem ähnlichen schrittweisen Aufbau von Verständnis.
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Sprachverarbeitung geschieht in sinnlichen Kontexten
Die Ergebnisse stellen traditionelle Theorien der Sprachverarbeitung infrage. Klassische linguistische Elemente wie Phoneme und Morpheme erklärten die Gehirnaktivität in Echtzeit weniger gut als die kontextbasierten Repräsentationen der KI-Modelle. Das deutet darauf hin, dass das Gehirn stärker auf fließenden Kontext als auf starre sprachliche Bausteine setzt.
Das Forscherteam hat den vollständigen Datensatz der neuronalen Aufzeichnungen öffentlich zugänglich gemacht. Damit können Wissenschaftler weltweit Theorien zur Sprachverarbeitung vergleichen und Computermodelle entwickeln, die die Funktionsweise der menschlichen Geistestätigkeit genauer abbilden.
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