Forschungsreisen25. Januar 2026

Was KI vom Gehirn noch lernen kann

Jie Mei forscht an der neu gegründeten IT:U in Linz an Neurotransmittern, ihrer Rolle im Gehirn und wie sie in Zukunft KI-Modelle verbessern könnten.

Ein Porträt von Jie Mei, die an Neurotransmittern forscht. — Jie Mei: „Neue Ideen bekomme ich von ChatGPT nicht, die muss ich immer noch selbst haben.“ © Florian Voggeneder

Ihre Eltern waren absolut schockiert. Denn den Hals von Jie Mei zieren seit drei Jahren Tattoos. Sie zeigen die Strukturformeln von Neurotransmittern wie Dopamin oder Seratonin. „Meine Eltern sind in sehr traditionellen chinesischen Haushalten aufgewachsen“, sagt die Forscherin, die sowohl in China als auch in den USA groß geworden ist; und sie hatten zwei Fragen. Die erste: Kannst du die bitte wieder wegmachen lassen? Und die zweite: Bekommst du so überhaupt noch einen Job?

Mehr Forschungsreisen

Die Antwort auf die erste Frage war ein bestimmtes Nein, die Antwort auf die zweite lautet: Seit vergangenem Jahr gehört sie zu den ersten elf Gründungsprofessoren der Interdisciplinary Transformation University (IT:U) in Linz, die einen Schwerpunkt auf digitale Transformation hat. Zuvor war sie Assistant Professor an der Universität Tokio.

Ein Experiment und ein leichter Verdacht

Jie Mei hat Neuroinformatik in Berlin und Kognitionswissenschaft in Paris studiert, zwei Postdocs in Kanada absolviert und nun in Linz ihre neue Heimat gefunden. Ihre Forschung hier liegt an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und dem Gehirn, sie beschäftigt sich mit Fragestellungen wie: Können Lernprozesse im Gehirn uns helfen, KI-Modelle zu verbessern? Und umgekehrt: Können wir mithilfe von KI besser verstehen, was im Gehirn vor sich geht?

Der Hals von Jie Mei, den Strukturformeln von Neurotransmittern zieren. — Vor drei Jahren ließ sich Jie Mei die Strukturformeln von Neurotransmittern tätowieren – sehr zum Entsetzen ihrer Eltern. © Florian Voggeneder

Zeit also für ein Experiment: Die Fragen, die Der Pragmaticus Jie Mei zur Vorbereitung auf das Gespräch zukommen ließ, entstammen den neuronalen Netzen von ChatGPT, keinem menschlichen Gehirn. Hatte sie einen Verdacht? „Einen leichten Verdacht“, sagt sie. „Auch weil ich inzwischen Texte gewohnt bin, die von KI generiert wurden.“

Künstliche Intelligenz sei schon sehr gut darin, Inhalte zu erzeugen. „Als ich mit ChatGPT über mein Forschungsgebiet gesprochen habe, war es sehr gut darin, alle Informationen zusammenzutragen und zu strukturieren.“ Aber die KI wiederhole im Kern nur, was Menschen sagen – mit begrenzter Kreativität. „Radikal neue Ideen bekomme ich von ChatGPT nicht, die muss ich immer noch selbst haben.“

Und das betrifft auch viele andere Bereiche: Dass Streamingdienste wie Spotify zunehmend auf KI-generierte Musik setzen, sei ein gutes Beispiel dafür: Für einen durchschnittlichen Spotify-Hörer können die KI-Songs „wirklich gut“ klingen, aber: „Ich glaube, Fachleute können den Unterschied spüren.“ Daraus ergeben sich für Mei zwei Fragen: „Kann KI ein Niveau erreichen, das auch Profis überzeugt?“ Und: „Brauchen wir das überhaupt?“

Neurotransmitter: Schwer zu fassen

Das sind „auch tiefgreifende ethische Fragen“, sagt sie, denn umgekehrt lautet die Frage dann auch: Brauchen wir dann überhaupt noch Musiker? Oder Journalisten? „Aber ich bin mehr an der technischen Seite interessiert“, sagt Jie Mei. Hier kommt die Gehirnchemie ins Spiel, veranschaulicht durch die auf ihren Hals tätowierten Neurotransmitter. Neurotransmitter sind chemische Botenstoffe, die die Signalübertragung zwischen Nervenzellen unterstützen. Manche von ihnen sind extrem schwer zu erforschen. Denn sie „sind auf allen Ebenen des Gehirns präsent und haben komplexe Auswirkungen“. Es gibt mehr als hundert Typen, jeder mit einzigartigen Eigenschaften. Sie regulieren Motivation, Appetit, Aufmerksamkeit, helfen bei Lernprozessen und vieles mehr. Sie sind Teil dessen, was das biologische Gehirn von KI unterscheidet.

Jie Mei vor einer Tafel — Wenn Jie Mei ihre Forschung erklärt, kann es mitunter kompliziert werden. © Florian Voggeneder

KI kann allerdings auch dabei helfen, zu verstehen, wie diese Neurotransmitter funktionieren. Denn „das Gehirn hat Milliarden von Neuronen und in jeder Millisekunde ändert sich ihre Bewegung.“ Was die Neurotransmitter im Einzelnen auslösen, welche Prozesse sich im Gehirn entfalten – das ist mit manuellen Methoden kaum zu entwirren; die schiere Datenmenge ist überwältigend. Der nächste Schritt besteht darin, diese Daten und unser verbessertes Verständnis des Gehirns zu nutzen, um KI-Modelle zu verbessern: „So können sich Neurowissenschaft und KI gegenseitig unterstützen“, sagt Jie Mei.

Achtung, Schlange!

Wenn also Neurotransmitter sehr menschlichen Eigenschaften und kognitiven Prozessen, wie dem Lernen zugrunde liegen: Könnten artifizielle Äquivalente der KI helfen, kreativ zu werden, damit sie eigenständige Musik oder originelle Interviewfragen ausspuckt? Dazu müsse man erst einmal einen Schritt zurückgehen, sagt Mei: „Das Gehirn ist auf eine andere Weise optimiert als ein Chatbot“, sagt Mei. In vielen Situationen reagiert das Gehirn blitzschnell, ganz im Gegensatz zur KI. Es funktioniert zumindest teilweise über Reflexe: Achtung, eine herannahende Schlange! Weg hier! Hätten wir über die Menschheitsgeschichte hinweg jedes Mal das Handy rausgeholt und ChatGPT gefragt, ob die Schlange wirklich giftig ist, bevor wir weglaufen: Die Menschheit hätte nicht lange überlebt.

Das heißt aber auch, sagt Mei, dass man sich zunächst die Frage stellen muss, ob eine KI all diese Fähigkeiten und Komplexitäten überhaupt braucht, die das Gehirn hat. „Eine KI, die die Produktion von Autos steuert, braucht sie zum Beispiel nicht.“ Ein Industrieroboter muss seine Aufmerksamkeit nicht auf eine Schlange richten können – weil es in Fabriken keine Schlangen gibt und weil es ihm auch recht egal wäre, würde ihn trotzdem eine beißen.

In anderen Bereichen hingegen könnte Jie Meis Forschung sehr nützlich sein: „Es gibt einen Bedarf an logischem Denken und adaptivem Lernen.“ Die meisten KI-Modelle vergessen beim Erlernen von Neuem oft, was sie zuvor konnten. Wir Menschen hingegen erinnern uns weiterhin an den Weg ins Büro, selbst wenn Straße und Umgebung sich drastisch verändert haben, und passen unsere Route effizient an neu gebaute Straßen an.

Der Roboter, der jetzt bitte ein Eis möchte

Und obwohl das Gehirn, das nur etwa zwei Prozent unseres Körpergewichts hat, zwanzig Prozent der Energie des Körpers verbraucht: Im Gegensatz zu KI ist es sehr energieeffizient. Das ist ein weiterer Punkt, der Mei interessiert – und nicht nur sie. „Intel und IBM forschen etwa an etwas, das sie neuromorphes Computing nennen.“ Neuromorph bedeutet, das Gehirn nachzuahmen. „Im Gehirn sind Neuronen nur spärlich miteinander verbunden – das ist sehr energieeffizient.“ Außerdem laufen sehr viele Prozesse im Gehirn parallel ab, was angesichts der Zahl der Neuronen und Prozesse äußerst schwer nachzubilden ist.

Aber selbst wenn es uns gelingen würde, das KI-Modelle gehirnähnlicher zu machen, wäre das notwendig? Und müsste eine solche KI einen Körper haben, um mit der Welt zu interagieren und aus ihr zu lernen? „Manche Menschen sehen den Körper eher als Hindernis für das Gehirn“, sagt Mei. Sie selbst sei fasziniert vom „Gehirn im Tank“-Gedankenexperiment: Wie würde das Gehirn funktionieren, wenn es des Körpers beraubt wurde? Es geht zurück bis René Descartes, hat aber in den vergangenen Jahren wieder an Relevanz gewonnen: „Wir haben mittlerweile Virtual Reality und wir können über Brain-Computer-Interfaces direkt mit dem Gehirn kommunizieren.“

Und letzten Endes ist sie sich auch nicht sicher, ob KI mit einem Körper wirklich nützlich wäre: „Wir empfinden Schmerz aus einem guten Grund – um sicherzustellen, dass wir einen Überlebensinstinkt haben.“ Brauchen Maschinen einen Überlebensinstinkt? Und: „Wollen wir wirklich einen Roboter, der Lust auf ein Eis hat und vor Schlangen davonläuft?“