"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 Apple Podcasts, FAZ.NET oder in der FAZ-App und erhalten Sie Zugriff auf alle Artikel: Testen Sie FAZ+ jetzt 3 Monate lang für nur 1 € im Monat – [hier geht’s zum Angebot.](https://digitale-angebote.faz.net/start?campID=SONDER-ECa2500004185&product=O_JHOICT71N1B3CAU514) Mehr über die Angebote unserer Werbepartner finden Sie [HIER.](https://cmk.faz.net/cms/articles/15603/anzeige/podcast-werbepartnerinnen/hier-gibt-s-weitere-infos-zu-den-angeboten-unserer-werbepartner-innen)