"Gehirne lernen anders als Computer"

Die Künstliche Intelligenz beeindruckt inzwischen Milliarden
Menschen rund um den Globus. Große KI-Sprachmodelle können
vielseitig Fragen beantworten und Texte verfassen auch zu
komplizierten Themen und in nahezu allen erdenklichen Formaten und
Stilen. Zugleich tobt eine Diskussion darüber, was der richtige Weg
ist, um Computer den Fähigkeiten des Gehirns weiter anzunähern.
Müssen die Modelle einfach nur größer werden? Oder braucht es mehr?
Wir wollen angesichts dessen wieder einmal umfassender auf diese
Technologie blicken. Wie kam es eigentlich, dass die Menschen
angefangen haben, überhaupt zu glauben, dass ihre Intelligenz
künstlich nachbaubar ist? Der an der TU Darmstadt forschende
Kognitionswissenschaftler Frank Jäkel arbeitet an einer spannenden
Schnittstelle: Er erforscht, wie Menschen Probleme lösen und
versucht, das in Software nachzubilden. Er weiß also, wie Menschen
lernen und sich verhalten - und wie Computer Informationen
verarbeiten können. Mit ihm sprechen wir über René Décartes, Alan
Turing, Joseph Weizenbaum, die KI-Gründungskonferenz in den
fünfziger Jahren. Er sagt, was Intelligenz überhaupt ist, was einen
Computer von einer Maschine unterscheidet, was Denken ist und wie
wir Menschen lernen. Ein Ergebnis: Wir lernen auf vielen Wegen und
in vielen Formen - das maschinelle Lernen der KI-Modelle bildet nur
einen kleinen Teil davon ab. Gleichwohl sind die Modelle immer
besser. Wo also endet das? Auch auf diese Frage versuchen wir eine
Antwort zu finden. Hören Sie unsere exklusiven Podcast-Folgen auf
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