Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben sowohl Begeisterung über die Fähigkeiten der neuesten großen Sprachmodelle (LLM) ausgelöst als auch Warnungen vor ihrem Potenzial, mit der menschlichen Intelligenz gleichzuziehen oder sie gar zu übertreffen. Aber stimmen die Vergleiche mit dem menschlichen Gehirn, wenn man sie aus neurowissenschaftlicher Perspektive betrachtet? 

Das gemeinsam von der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und dem Max-Planck-Institut für Hirnforschung (Frankfurt) veranstaltete Symposium bringt Experteninnen und Experten aus der Informatik und den Neurowissenschaften zusammen, um zu diskutieren, was mit den jüngsten Fortschritten in der KI erreicht wurde und was nicht. Was sind die Fähigkeiten künstlicher Systeme im Vergleich zur menschlichen Intelligenz und wie lassen sie sich beurteilen? Welche Aspekte von LLMs ähneln und welche unterscheiden sich grundlegend von der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns? Mit welchen Instrumenten können wir die Repräsentation und Fähigkeiten großer Sprachmodelle untersuchen, messen und analysieren? Haben LLMs eine Repräsentation von Sprache gelernt, die der des menschlichen Gehirns ähnelt? Wie können LLMs Fortschritte in der Hirnforschung inspirieren? Und umgekehrt, welche neurowissenschaftlichen Aspekte fehlen möglicherweise und könnten genutzt werden, um aktuelle LLMs zu verbessern (und was bedeutet „verbessern“ überhaupt)?

Mit diesen Fragen nähert sich das Symposium auf wissenschaftlicher Ebene einigen der großen Unwägbarkeiten, die derzeit mit KI verbunden sind.  

Zu den Vortragenden gehören u.a. Alison Gopnik (Berkeley), Iryna Gurevych (TU Darmstadt), Uri Hasson (Princeton University), Thomas Hofmann (ETH Zürich), Melanie Mitchell (Santa Fe Institute), Björn Ommer (LMU München), Haim Sompolinsky (Hebrew University/Harvard University) und Mariya Toneva (Max-Planck-Institut für Softwaresysteme). 

Am Abend des 13. Mai findet ein Panel statt.

Die Veranstaltung wird auf Englisch stattfinden.