 |  | Daniela Hüttemann |
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09.04.2025 07:00 Uhr |
Während die KI Tausende von »E« analysieren muss, um es richtig wiederzuerkennen, verstehen wir Menschen sofort das Bauprinzip und können abstrahieren, zum Beispiel zum € oder ε, erklärte Neurowissenschaftler Dr. Henning Beck. / © AKWL/Michael C. Möller
Wir lernen etwas, um es später wieder abrufen zu können, formulierte Dr. Henning Beck die klassische Auffassung von Lernen – »als ob es dann in unserem Gehirn irgendwo rumliegen würde«. Bei der künstlichen Intelligenz (KI) mag das Prinzip so sein. Sie wiederholt und wiederholt, bis sie auf Wahrscheinlichkeiten beruhend Antworten gibt. »Wenn man Daten anwendet, hat man Informationen, aber das ist noch kein Wissen«, erklärte der promovierte Biochemiker, Neurowissenschaftler und Deutsche Meister im Science Slam Ende März beim Westfälisch-lippischen Apothekertag in Münster.
Auch wir Menschen lernen oft schon in der Schule faktenbasiert und mit Wiederholungen, zum Beispiel Vokabeln und Formeln. Entscheidend sei jedoch die Anwendung und dass wir das dahintersteckende Konzept verstünden. »Lernen ist schön und gut, aber solches Faktenwissen kann man auch wieder verlernen. Wer dagegen einmal versteht, kann das nicht wieder »entstehen««, verdeutlichte Beck. Einiges müssten wir nur sehen oder hören.
Das schaffen schon Kleinkinder blitzschnell, sonst wäre ein schneller Spracherwerb gar nicht möglich. Vor allem könnten wir Menschen Konzepte abstrahieren und kreativ weiterentwickeln, wir könnten Regeln hinterfragen und bewusst brechen. Nicht lernen, sondern verstehen ist laut Beck das, was uns als Spezies dominant gemacht hat. Und das, was die KI auf absehbare Zeit nicht können wird, glaubt Beck.
»Wenn wir einmal verstanden haben, warum und wofür etwas da ist, können wir das auch in Nullkommanichts auf eine andere Situation übertragen.« Beck erläuterte das am Buchstaben »E« – ein Längsstrich von oben nach unten mit drei kleinen Querstrichen nach rechts. Aber auch beim kleinen »e«, dem Eurozeichen € oder einem Schreibschrift-»E« erkennt der Mensch sofort den Buchstaben, während ein Algorithmus lang dafür trainieren muss. Die KI analysiert dafür Tausende von »E«, um das Typische zu extrahieren. »Das braucht viele Daten und viel Energie«, so Beck. »Wir Menschen schauen uns dagegen an, wie ein ›E‹ konstruiert ist und wofür man es braucht, was wesentlich effizienter ist.«
