Was haben eine Maus, die mit Artgenossen sozialisiert, und ein KI-Agent, der lernt, zu interagieren, gemeinsam? Viel mehr, als wir dachten. Eine Studie der UCLA gerade in Nature veröffentlicht hat eine Entdeckung gemacht, die unser Verständnis von Sozialität neu schreiben könnte: Biologische Gehirne und künstliche Intelligenzsysteme entwickeln bei Interaktionen mit anderen Subjekten, ob biologisch oder nicht, nahezu identische neuronale Mechanismen. Weizhe Hong Sein Team überwachte spezifische Neuronen im dorsalen präfrontalen Kortex von Mäusen und identifizierte „gemeinsame neuronale Räume“, die sich zwischen Individuen synchronisieren. Dieselben Muster treten spontan in trainierter sozialer KI auf.
Wenn Biologie auf künstliche Intelligenz trifft
Die Forschung ist die weltweit erste Studie, die die Verarbeitung sozialer Informationen durch biologische Gehirne und künstliche Intelligenzsysteme direkt vergleicht. Das multidisziplinäre UCLA-Team nutzte fortschrittliche bildgebende Verfahren, um die Aktivität molekular definierter Neuronen im dorsalen präfrontalen Kortex von Mäusen während sozialer Interaktionen aufzuzeichnen.
Forscher haben ein neuartiges Rechenmodell entwickelt, um „gemeinsame neuronale Räume“ und „einzigartige neuronale Räume“ zwischen interagierenden Individuen zu identifizieren. Als das gleiche Modell auf soziale KI-Agenten angewendet wurde, zeigten sich auffallend ähnliche neuronale Muster. Wie Hong erklärt: „Diese Entdeckung verändert grundlegend unsere Denkweise über das Verhalten aller intelligenten Systeme.“.
Und das Faszinierendste daran? Mäuse dienen als wichtiges Modell zum Verständnis der Gehirnfunktionen von Säugetieren, da sie grundlegende neuronale Mechanismen mit dem Menschen teilen, insbesondere in den für das Verhalten verantwortlichen Gehirnregionen.
GABAerge Neuronen sind die Lenker der sozialen KI
Der überraschendste Befund betrifft GABAerge Neuronen: Diese hemmenden Gehirnzellen, die die neuronale Aktivität regulieren, weisen deutlich größere gemeinsame neuronale Räume auf als glutamaterge Neuronen, die primären erregenden Zellen im Gehirn.
Dies ist die erste Untersuchung der neuronalen Dynamik zwischen Gehirnen in molekular definierten Zelltypen. Sie enthüllt bisher unbekannte Unterschiede im Beitrag bestimmter Neuronentypen zur sozialen Synchronisation. GABAerge Neuronen scheinen die wahren Dirigenten der Sozialität zu sein, sowohl biologisch als auch künstlich.
Als Forscher diese gemeinsamen neuronalen Komponenten in künstlichen Systemen gezielt störten, reduzierte sich das soziale Verhalten deutlich. Dies liefert den ersten direkten Beweis dafür, dass synchronisierte neuronale Muster soziale Interaktionen in sozialer KI ursächlich steuern.
Neuronale Räume: Die geheime Karte der Sozialität
Die neuronale Aktivität in beiden Systemen kann in zwei unterschiedliche Komponenten unterteilt werden: einen „gemeinsamen neuronalen Raum“, der synchronisierte Muster zwischen interagierenden Einheiten enthält, und einen „einzigartigen neuronalen Raum“, der für jedes Individuum spezifische Aktivitäten enthält.
Gemeinsame neuronale Dynamiken spiegeln nicht einfach koordiniertes Verhalten zwischen Individuen wider, sondern entstehen aus der Darstellung der individuellen Verhaltensweisen jedes Einzelnen während sozialer Interaktionen. Es ist, als hätten biologische Gehirne und soziale KI eine gemeinsame Sprache entwickelt, um soziale Signale zu entschlüsseln und darauf zu reagieren.
Die Forschung verwendete fortgeschrittene bildgebende Verfahren um diese Mechanismen in Echtzeit zu erfassen und zu zeigen, dass die neuronale Synchronisierung ein aktives, dynamisches Phänomen und kein einfacher Zufall ist.
Therapeutische Perspektiven für die Zukunft
Die Auswirkungen sind enorm für das Verständnis sozialer Störungen wie Autismus und die Entwicklung sozial bewusster KI-Systeme. Das UCLA-Team plant, die gemeinsame neuronale Dynamik in vielfältigen und potenziell komplexeren sozialen Interaktionen weiter zu untersuchen.
Ziel ist es zu erforschen, wie Störungen im gemeinsamen neuronalen Raum zu sozialen Störungen beitragen und ob therapeutische Interventionen gesunde Muster der interhirnalen Synchronisation wiederherstellen können. Das KI-Framework könnte als Plattform dienen, um Hypothesen über soziale neuronale Mechanismen zu testen, die in biologischen Systemen nur schwer direkt untersucht werden können.
Wie andere aktuelle Studien zeigen, die Integration zwischen Neurowissenschaft und KI eröffnet neue Möglichkeiten im Verständnis von Intelligenz.
Auf dem Weg zu einer menschlicheren KI
Diese Forschung erfolgt zu einem entscheidenden Zeitpunkt, da KI-Systeme zunehmend in soziale Kontexte eingebettet werden. Das Verständnis sozialer neuronaler Dynamiken ist für den wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt von entscheidender Bedeutung.
Das Team möchte außerdem Methoden für das Training sozial intelligenter KI entwickeln. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wir ein grundlegendes Prinzip dafür identifiziert haben, wie jedes intelligente System (biologisch oder künstlich) soziale Informationen verarbeitet. Die Auswirkungen sind sowohl für das Verständnis menschlicher sozialer Störungen als auch für die Entwicklung von KI, die soziale Interaktionen wirklich verstehen und durchführen kann, von Bedeutung.
Kurz gesagt: Sozialität ist nicht das ausschließliche Vorrecht biologischer Gehirne. Es handelt sich um eine universelle Sprache der Intelligenz, die sowohl bei Mäusen als auch bei sozialer KI auf denselben neuronalen Mechanismen beruht. Eine überraschende Brücke zwischen Welten, die wir für getrennt hielten.
