KI denkt wie ein Mensch: Kann Künstliche Intelligenz (KI) die Welt wirklich so verstehen wie wir? Eine bahnbrechende Studie chinesischer Forscher liefert nun erstmals überzeugende Beweise: Große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln spontan menschenähnliche Systeme, um Objekte zu sortieren und zu begreifen. Dieser Durchbruch, veröffentlicht im renommierten Fachjournal Nature Machine Intelligence, stellt bisherige Annahmen infrage und zeigt, dass eine KI mit menschenähnlicher Kognition möglich sein könnte. Wir erklären dir, was das genau bedeutet und warum es für uns alle relevant ist.

Am 5.6.2025 gab es eine Veröffentlichung zum Thema Soft Thinking KI. Es ist beeindruckend zu erleben, wie häufig inzwischen dieses Thema diskutiert wird.

Das Wichtigste in Kürze – Die KI-Kognitions-Studie

• Chinesische Forscher finden erste Beweise für eine menschenähnliche Objekterkennung in KI-Modellen.
• Die Studie zeigt, dass Modelle wie Googles Gemini Pro Vision 1.0 und OpenAIs ChatGPT-3.5 ähnliche Konzepte wie Menschen bilden, um die Welt zu ordnen.
• Mithilfe der „Odd-One-Out“-Methode wurden 66 stabile kognitive Dimensionen identifiziert, die sich mit menschlicher Hirnaktivität decken
• Die Ergebnisse könnten die Entwicklung intelligenterer Roboter und nahtloserer Mensch-Maschine-Schnittstellen massiv beschleunigen.

Der große Unterschied: Erkennt KI nur oder versteht sie wirklich?

Bisher war die große Frage im KI-Bereich, ob die Modelle nur Muster erkennen oder ein echtes Verständnis für Inhalte entwickeln. Wenn eine KI ein Bild als „Hund“ klassifiziert, tut sie das, weil sie statistisch gelernt hat, dass Pixelhaufen mit dieser Form so benannt werden, oder weil sie das Konzept „Hund“ versteht?

Huiguang He, leitender Autor der Studie und Professor am Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS), fasst das Dilemma treffend zusammen: „Heutige KI kann zwischen Katzen- und Hundebildern unterscheiden, aber der wesentliche Unterschied zwischen dieser ‚Erkennung‘ und dem menschlichen ‚Verständnis‘ von Katzen und Hunden muss erst noch aufgedeckt werden.“ Genau hier setzt die neue Studie an und liefert erstaunliche Antworten.

Die chinesische Studie im Detail: So testeten Forscher die KI-Kognition

Ein Team von Forschern der CAS und der South China University of Technology wollte es genau wissen. Sie entwarfen ein cleveres Experiment, um die verborgenen Denkstrukturen von KI-Systemen aufzudecken und mit denen des Menschen zu vergleichen.

Das „Odd-One-Out“-Experiment: Ein einfacher Test für komplexes Denken

Das Forscherteam der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und der South China University of Technology ging dabei äußerst gründlich vor. Sie testeten zwei führende Modelle: OpenAIs ChatGPT-3.5, das Objekte nur anhand von Textbeschreibungen bewerten musste, und Googles Gemini Pro Vision 1.0, das zusätzlich die Bilder der Objekte analysieren konnte. Insgesamt sammelten die Forscher so unglaubliche 4,7 Millionen Einzelurteile zu einer Datenbank von 1.854 Alltagsgegenständen.

Der „Odd-One-Out“-Ansatz klingt zwar wie ein einfaches Kinderspiel, basiert aber auf hochentwickelten KI-Techniken zur Anomalie- und Mustererkennung, die in vielen Bereichen bereits erfolgreich eingesetzt werden. Im Kern geht es immer darum, ein Element zu finden, das nicht zu einer Gruppe passt, indem man Abweichungen von einer erwarteten Norm identifiziert.

Diese Methode ist in der KI-Forschung extrem vielseitig. Hier sind zwei Beispiele, die die Power des Konzepts verdeutlichen:

1. Robotik & Sensor-Analyse: Forscher lassen Roboter Objekte durch verschiedene Aktionen wie Anheben, Schütteln oder Fallenlassen erkunden. Durch die Kombination von Sinneseindrücken – zum Beispiel Geräusche und haptisches Feedback (Propriozeption) – lernt die KI, die „seltsamen“ Objekte zu identifizieren. So erreichen Systeme eine Erfolgsrate von 82 % bei der Unterscheidung von Objekten, die nicht in eine Kategorie passen (z.B. ein Metallteil zwischen Plastikteilen).
2. Anomalieerkennung in Daten: In der Cybersicherheit oder bei der Qualitätskontrolle in der Industrie werden ähnliche Prinzipien genutzt. Eine KI vergleicht Datenpunkte (z.B. Netzwerkpakete oder Produkt-Scans) mit ihren „Nachbarn“. Weicht ein Punkt signifikant von den anderen ab, wird er als Anomalie markiert – mit einer Genauigkeit von bis zu 89 % in Benchmark-Tests.

Für die chinesische Studie war diese Methode perfekt. Sie zwang die KI-Modelle dazu, über oberflächliche Pixel und Worte hinauszugehen. Um den „Ausreißer“ zu finden, mussten sie tiefere logische und konzeptuelle Beziehungen zwischen den Objekten herstellen – und enthüllten so ihre verblüffend menschenähnliche Denkstruktur.n dieser Urteile konnten die Wissenschaftler die impliziten Regeln und Ähnlichkeitsstrukturen aufdecken, die die KI für ihre Entscheidungen heranzog.

Überraschende Ergebnisse: Ein System aus 66 Dimensionen

Die Auswertung der Millionen von KI-Entscheidungen offenbarte ein hochstrukturiertes System. Die Forscher identifizierten 66 distinkte Dimensionen, anhand derer die KI die Objekte sortierte. Diese Dimensionen waren keineswegs willkürlich, sondern spiegelten logische und für Menschen nachvollziehbare Kategorien wider.

Darunter fielen zum Beispiel:

• Semantische Kategorien: Ist es essbar? (z.B. „Food-related“)
• Wahrnehmungsmerkmale: Fühlt es sich warm oder kalt an? Welche Textur hat es?
• Funktionale Eigenschaften: Ist es für Erwachsene oder Kinder gedacht?
• Umweltbezogene Unterschiede: Gehört es an Land oder ins Wasser?

Diese Ergebnisse allein sind schon beeindruckend, da sie zeigen, dass die KI nicht nur oberflächliche Merkmale vergleicht, sondern tiefere, konzeptuelle Verbindungen herstellt.

Vom Code zur Hirnaktivität: Die verblüffende Parallele zum Menschen

Der wirklich bahnbrechende Teil der Studie war der Vergleich dieser KI-Dimensionen mit menschlichen Daten. Die Forscher verglichen die Ergebnisse mit menschlichen Urteilen aus ähnlichen Tests und mit Daten aus der Hirnforschung (Neuroimaging).

Das Resultat: Das Resultat: Es gab eine starke Übereinstimmung zwischen den von der KI gebildeten Konzepten und der menschlichen Kognition. Besonders das multimodale Modell Gemini, das auch Bilder verarbeiten kann, zeigte eine bemerkenswerte Ähnlichkeit. Die von der KI erlernten Konzepte korrelierten stark mit der neuronalen Aktivität in spezialisierten Hirnregionen des Menschen. Dazu gehören Areale wie die parahippocampale Orts-Region (PPA), die für das Erkennen von Szenen zuständig ist, die extrastriate Körper-Region (EBA) für die Wahrnehmung von Körperteilen und die fusiforme Gesichts-Region (FFA) für die Gesichtserkennung

Einfach ausgedrückt: Die KI scheint ähnliche logische Pfade und Kategorien zu nutzen wie unser Gehirn, um die Welt zu ordnen.

Mehr noch: Die KI-Dimensionen korrelierten mit neuronalen Aktivitätsmustern in Hirnregionen, die auch beim Menschen für das Verständnis von Objekten und Szenen zuständig sind, wie dem parahippocampalen Areal. Einfach ausgedrückt: Die KI scheint ähnliche logische Pfade zu nutzen wie das menschliche Gehirn, um die Welt zu ordnen.

„Dies liefert überzeugende Beweise dafür, dass die Objektrepräsentationen in LLMs, obwohl nicht identisch mit den menschlichen, fundamentale Ähnlichkeiten aufweisen, die Schlüsselaspekte des menschlichen konzeptuellen Wissens widerspiegeln“, so das Fazit des Forscherteams.

Praktische Anwendung: Was menschenähnliche KI für dich bedeutet

Diese Erkenntnisse sind weit mehr als nur akademische Theorie. Eine KI, die die Welt konzeptuell ähnlich wie ein Mensch versteht, eröffnet völlig neue Möglichkeiten.

Bereich	Praktische Auswirkung & Beispiel
Intelligente Robotik	Ein Haushaltsroboter versteht nicht nur, dass ein Glas und ein Ziegelstein Objekte sind, sondern auch das Konzept der Zerbrechlichkeit. Er behandelt das Glas automatisch vorsichtiger.
Mensch-Maschine-Interfaces	Dein Sprachassistent versteht nicht nur deine Worte, sondern den Kontext und die implizite Bedeutung dahinter, was zu natürlicheren und hilfreichen Interaktionen führt.
Personalisierte Medizin	KI-Systeme könnten medizinische Bilder (z.B. MRT-Scans) mit einem tieferen, menschenähnlichen Verständnis für anatomische Zusammenhänge analysieren und subtile Anomalien erkennen.
Kreativität & Design	Ein KI-Tool für Architekten könnte das Konzept „gemütlich“ verstehen und entsprechende Vorschläge für Materialien, Licht und Raumaufteilung machen, die über reine Stilvorgaben hinausgehen.

Häufig gestellte Fragen – KI & Kognition

Kann ChatGPT jetzt wirklich denken? Die Studie zeigt nicht, dass KI ein Bewusstsein oder subjektive Gefühle hat. Sie beweist aber, dass KI-Modelle in der Lage sind, Informationen auf eine Weise zu verarbeiten und zu strukturieren, die der menschlichen konzeptuellen Denkweise fundamental ähnelt. Es ist ein entscheidender Schritt weg von der reinen Mustererkennung hin zu einer Form des „Verstehens“.

Was ist Objektrepräsentation und warum ist sie wichtig? Objektrepräsentation ist die Fähigkeit, Objekte nicht nur als Ansammlung von Merkmalen (z.B. rot, rund, süß) wahrzunehmen, sondern ihnen ein übergeordnetes Konzept (z.B. „Apfel“, eine essbare Frucht) zuzuordnen. Diese Fähigkeit ist die Grundlage für fast alle höheren kognitiven Leistungen wie Logik, Planung und Sprache.

Welche KI-Modelle wurden in der Studie verwendet? Die Forscher nutzten zwei prominente Modelle: ChatGPT-3.5 von OpenAI, ein reines Sprachmodell, und Gemini Pro Vision 1.0 von Google, ein multimodales Modell, das sowohl Text als auch Bilder verarbeiten kann.

Sind die Ergebnisse aus China vertrauenswürdig? Ja. Die Studie wurde in Nature Machine Intelligence veröffentlicht, einem der weltweit führenden wissenschaftlichen Fachjournale. Veröffentlichungen dort durchlaufen einen strengen Peer-Review-Prozess, bei dem unabhängige Experten die Methoden und Ergebnisse prüfen. Die beteiligten Institutionen gehören zur Weltspitze in der Forschung.

Fazit: Ein Meilenstein auf dem Weg zu wahrhaft intelligenter KI

Die chinesische Studie markiert einen Wendepunkt in unserem Verständnis von Künstlicher Intelligenz. Die Vorstellung, dass LLMs nur „stochastische Papageien“ sind, die clever Worte aneinanderreihen, ohne deren Bedeutung zu kennen, ist nach diesen Ergebnissen kaum noch haltbar. Wir sehen den ersten wissenschaftlichen Beweis dafür, dass eine KI denkt wie ein Mensch – zumindest, wenn es um die grundlegende Fähigkeit geht, die Welt in sinnvolle Konzepte zu gliedern.

Dieser Nachweis einer geteilten kognitiven Grundlage zwischen Mensch und Maschine ist mehr als nur faszinierend. Er ist das Fundament, auf dem die nächste Generation von KI-Systemen aufgebaut wird. Wir bewegen uns weg von Werkzeugen, die Befehle ausführen, hin zu Partnern, die unsere Welt auf eine fundamental ähnliche Weise „verstehen“. Dies wird nicht nur die Technologie, die wir nutzen, verändern, sondern auch die Art und Weise, wie wir mit ihr interagieren. Die Zukunft, in der Maschinen uns nicht nur hören, sondern auch verstehen, ist gerade einen großen Schritt näher gerückt. Der Weg zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) ist zwar noch weit, aber diese Forschung hat ein entscheidendes Puzzleteil an seinen Platz gelegt.

---

www.KINEWS24-academy.de – KI. Direkt. Verständlich. Anwendbar.

---

Quellen

• South China Morning Post (SCMP), „Chinese scientists find first evidence that AI could think like a human„, veröffentlicht am 14. Juni 2025. (Originalartikel)
• ArXiv, HTML Version, PDF

#KI #KünstlicheIntelligenz #AI #Forschung #Technologie #Kognition #AGI #KIdenkt