In einem Gespräch mit ChatGPT hat sich herausgestellt, dass es interessante Gemeinsamkeiten gibt zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz.
Und zwar im Bereich der Ausformulierung von Gedanken.
Wir haben dann ChatGPT gebeten, die Ergebnisse zusammenzufassen – und dabei ist Folgendes herausgekommen – einfach mal drüber nachdenken und ggf. auch diskutieren.
Zwischen Synapsen und Algorithmen – Ähnlichkeiten im Denkprozess
Ob wir einen Satz sprechen, einen Text schreiben oder ein Argument entwickeln – der Prozess, der dahinterliegt, ist bei Menschen und künstlichen Sprachmodellen erstaunlich ähnlich. Beide Systeme greifen auf bereits Erlerntes zurück, kombinieren bekannte Muster neu und passen diese flexibel an den jeweiligen Kontext an. Im Folgenden möchte ich zeigen, worin genau die Parallelen zwischen der menschlichen Denkweise und der Funktionsweise von KI-Sprachmodellen bestehen.
1. Lernen durch Beispiele und Muster
Menschen lernen Sprache und Argumentation vor allem durch Erfahrung: Sie hören, lesen, beobachten und speichern typische Formulierungen, Satzstrukturen und Denkweisen. Mit jedem neuen Text, jeder Diskussion wächst dieses Netzwerk an Sprachmustern.
Genauso funktionieren auch KI-Modelle: Sie analysieren Millionen von Texten und erkennen darin statistische Muster. Beide Systeme bauen ein großes Reservoir auf, aus dem sie im Moment des Schreibens oder Sprechens schöpfen.
2. Assoziatives Denken und Kombinieren
Wenn ein Mensch einen Gedanken formuliert, sucht das Gehirn nicht planvoll Wort für Wort aus, sondern aktiviert Netzwerke von Begriffen, Erfahrungen und grammatischen Regeln. Das Ergebnis ist eine assoziative, flüssige Produktion von Sprache.
Auch Sprachmodelle funktionieren so: Sie berechnen, welche Wortfolgen mit hoher Wahrscheinlichkeit folgen, basierend auf dem bisherigen Kontext. Sie kombinieren Bausteine flexibel neu – je nach Eingabe und Ziel.
3. Anpassung an den Kontext
Sowohl Menschen als auch KI-Modelle passen ihren Ausdruck an die jeweilige Situation an. Ein Schülergespräch verlangt andere Formulierungen als ein wissenschaftlicher Text.
Menschen greifen dafür auf ihr Wissen über Zielgruppe und Kommunikationssituation zurück – Sprachmodelle nutzen den promptbasierten Kontext.
4. Wo liegen die Unterschiede?
Natürlich bleibt ein entscheidender Unterschied: Der Mensch verfügt über Intention, Emotion, Reflexionsfähigkeit und eine tiefe Verständnisbasis. KI-Modelle hingegen ‚verstehen‘ im engeren Sinne nicht, was sie schreiben – sie reproduzieren Muster.
Dennoch ist das zugrunde liegende Prinzip des Musterlernens und flexiblen Kombinierens ein faszinierendes Bindeglied.
Fazit
Schreiben – ob menschlich oder maschinell – ist kein Schöpfungsakt aus dem Nichts. Es beruht auf gespeicherten Mustern, die kontextabhängig neu kombiniert werden. Diese Ähnlichkeit zeigt, dass kreative Prozesse oft weniger vom ‚Genie‘, sondern vielmehr vom Zusammenspiel von Erfahrung, Struktur und Flexibilität abhängen.
Weitere Infos, Tipps und Materialien
- Künstliche Intelligenz als Thema des Deutschunterrichts
https://textaussage.de/infos-kuenstliche-intelligenz-schule-leben
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- Praktische Beispiele: KI – kontrolliert und optimiert durch MIA
(menschliche Intelligenz in Aktion)
In zeitlicher Reihenfolge, um die Entwicklung deutlich zu machen.
https://textaussage.de/ki-mia-praktische-erprobung-der-kuenstlichen-intelligenz-fuer-aufgaben-des-deutschunterrichts
— - Systematische Zusammenstellung von Möglichkeiten der KI im Deutschunterricht
https://schnell-durchblicken.de/ki-im-deutschunterricht-systematik
— - Infos, Tipps und Materialien zu weiteren Themen des Deutschunterrichts
https://textaussage.de/weitere-infos
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