Core Cognition

Die Max-Planck-Forschungsgruppe Core Cognition arbeitet an einer einheitlichen Theorie der menschlichen Kognition. Hierfür entwickeln die Teammitglieder computergestützte kognitive Modelle, die bestehende psychologische Theorien in Algorithmen übersetzen. Mit diesen Verfahren sollen die Prozesse der Informationsverarbeitung des Gehirns untersucht werden, die sich nicht unmittelbar aus dem beobachtbaren Verhalten ableiten lassen. 

 

Da bisher solche Modelle auf einzelne Aufgaben oder Forschungsbereiche begrenzt waren, will das Forschungsteam groß angelegte, integrierte Modelle der menschlichen Kognition entwickeln. Diese sollen menschliches Verhalten über unterschiedliche experimentelle Aufgaben hinweg simulieren und vorhersagen sowie zugleich nachvollziehbare Erklärungen für die zugrunde liegenden Prozesse bei der Entstehung menschlichen Verhaltens liefern.

Drei Herausforderungen gilt es hierfür zu lösen:

• Die technische Herausforderung: Wie erstellen wir solche algorithmischen Modelle überhaupt?
• Die wissenschaftliche Herausforderung: Wie nutzen wir bestehenden Wissen, um neue Erkenntnisse über die menschliche Kognition zu gewinnen?
• Die angewandte Herausforderung: Wie lassen sich diese Erkenntnisse in praktische Anwendungen umsetzen?

Methodisch werden Ansätze aus der Kognitionswissenschaft, dem maschinellen Lernen und der Sprachmodellierung verwendet. Dazu gehören unter anderem Untersuchungen menschlicher Gespräche sowie komplexer visueller und computerbasierter Aufgaben. Langfristig sollen die hierbei gewonnenen Erkenntnisse Voraussetzungen für neue Anwendungen in Bildung und Psychiatrie ermöglichen.

Zentrale Publikationen

Binz, M., Akata, E., Bethge, M., Brändle, F., Callaway, F., Coda-Forno, J., ... & Schulz, E. (2025). A foundation model to predict and capture human cognition. Nature.

Binz, M., & Schulz, E. (2023). Using cognitive psychology to understand GPT-3. Proceedings of the National Academy of Sciences.

Binz, M., Alaniz, S., Roskies, A., Aczel, B., Bergstrom, C. T., Allen, C., ... & Schulz, E. (2025). How should the advancement of large language models affect the practice of science? Proceedings of the National Academy of Sciences.