Menschliche Gehirne und Erinnerungen arbeiten nicht wie Large Language Modelle.
Das ist sehr pauschal.
Und als Antwort auf die Beobachtung, dass auch von Menschen geleitete Abenteuer genau so simpel und vorhersehbar sein können, wie die Beispiele, die uns ein LLM präsentiert, wenig hilfreich. Ist uns nur häufig selbst nicht so bewusst.
Neuronale Netze sind von den Neuronen des Gehirns inspiriert. Daher kann man schon sagen, dass es Ähnlichkeiten gibt.
In beiden Fällen werden Assoziationen gespeichert, keine Informationen. Wir merken uns keine Fakten, sondern spulen Erinnerungsketten ausgelöst durch Reize ab. Das ist, wenn man von weit genug weg darauf schaut, das selbe Prinzip, dass ein LLM benutzt. Hier wird als Reiz ein Prompt vorgegeben, der eine Folge von Erinnerungen abspult, basierend darauf, was wahrscheinlich gut passt im Hinblick auf die Trainingsdaten.
Wir wissen zwar nicht, wie unsere Sätze enden werden, aber wir können sie, während wie sie aussprechen, bereits reflektieren. Dies bei einem LLM zu implementieren war bislang unnötig. ChatGPT&Co sollen in erster Linie Informationen wiedergeben (obwohl sie dazu paradoxerweise schlechter geeignet sind als jede andere Datenbank) und das sollen sie möglichst so machen, dass sie diese nicht "kreativ" verfälscht wird, sprich, sie sollen nicht halluzinieren.
Wenn sich ein Mensch jedoch etwas neues ausdenken will, dann will er halluzinieren. Das kann ein LLM nicht willentlich. Man kann hier zwar die sog. Temperatur hochsetzen, aber dann geht auch die Struktur der Antwort flöten und damit die Illusion, dass da ein Mensch (oder intelligentes Wesen) antwortet. Was finde ich hilft, ist ein paar "zufällige" Stichwörter zu prompten, etwa Rosenduft, Zwillinge und Mondschein.
Geht man weiter in die Details, sind LLMs und Gehirne natürlich sehr unterschiedlich. Schon allein deswegen, dass die Natur es geschafft hat, das Gehirn nur ca. 20W verbrauchen zu lassen, während die Hardware für ein LLM eher bei 3000W liegt. Und wir gerade mal bei der Komplexität eines Mäusegehirns (ca. 100 Mrd Synapsen) angekommen sind. Menschliche Gehirne haben eine um Faktor 1000 größere Komplexität.