Gehirn und Sprachmodell: Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Verblüffende Parallelen zwischen biologischen und künstlichen neuronalen Netzen legen nahe, dass bestimmte Limitierungen fundamentale Eigenschaften ressourcenbeschränkter Informationsverarbeitung sein könnten - unabhängig vom Substrat.

Der Primacy/Recency-Effekt beim Menschen und der Lost-in-the-Middle-Effekt bei LLMs könnten auf denselben attention-basierten Mechanismus zurückgehen. Information Compression ist kein Nebeneffekt, sondern fundamentales Prinzip effizienter Intelligenz.

Von paralleler Letter Recognition zu semantischer Emergenz in Transformer-Layers - beide Systeme bauen hierarchische Repräsentationen auf. Goldstein et al. (2022) identifizierten drei geteilte Prinzipien für predictive processing in Gehirn und LLMs.

Empirische Evidenz für den Embodiment-Gap, evolutionäre Priors und methodische Artefakte zeigen, dass viele Parallelen oberflächlich bleiben. Die Unterschiede reflektieren fundamentale Designentscheidungen der Evolution vs. Engineering.

Schlaf löst Catastrophic Forgetting, Pattern Completion erklärt Halluzinationen, o1-Modelle zeigen Meta-Kognition - beide Systeme entwickeln kreative Lösungen für dieselben Probleme mit unterschiedlichen Trade-offs.