Menschliches Lernen verstehen – mit KI

Marcel Binz leitet seit Oktober 2026 eine neue Forschungsgruppe am MPI für biologische Kybernetik

• Neuer Forschungsgruppenleiter: Kognitionswissenschaftler Marcel Binz baut die Gruppe „Core Cognition” auf.
• KI als Forschungsinstrument: Sprachmodelle sollen helfen, Theorien über Denken und Lernen zu prüfen.
• Teamsport Wissenschaft: internationales Team und Fokus auf ausgewählte, ambitionierte Projekte

Mit Marcel Binz hat das Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik seit Oktober 2026 einen neuen Forschungsgruppenleiter. Ihn fasziniert, wie Menschen lernen – und wie sich dieses Lernen mit Methoden des maschinellen Lernens abbilden und verstehen lässt. Dazu baut er die Gruppe „Core Cognition“ auf, die mit computergestützten Modellen an einer einheitlichen Theorie des menschlichen Denkens arbeitet.

Binz’ wissenschaftlicher Hintergrund ist breit angelegt: Er begann zunächst ein Mathematikstudium, merkte aber bald, dass ihn Anwendungen mehr faszinieren, und wechselte in die Kognitionswissenschaft. Dort schätzte er die große fachliche Breite, von mathematisch-informatischen Grundlagen bis zu ihrer Anwendung auf menschliches Denken, sowie die Freiheit, eigene Schwerpunkte zu wählen. Dabei kam er erstmals mit maschinellem Lernen in Berührung und wollte die technischen Grundlagen dahinter verstehen. Da es in Europa damals nur an wenigen Orten ein darauf spezialisiertes Masterstudium gab, zog er 2015 nach Stockholm.

Dass er sich anschließend für eine Promotion am Psychologischen Institut der Universität Marburg entschied, mag wie ein Richtungswechsel wirken, doch für Binz war es ein konsequenter nächster Schritt auf seinem Weg: „So verschieden meine Stationen auf dem Papier wirken, so konstant ist mein Ziel geblieben: Ich habe immer Modelle entwickelt, die das Verhalten und vor allem das Lernen des Menschen abbilden sollen.”

ChatGPT und die Folgen

Um menschliches Lernen in realistischen Alltagssituationen abzubilden, wandte er sich in seiner Promotion dem Meta-Learning zu: KI-Modelle werden darauf trainiert, neue Aufgaben selbstständig zu verstehen und sich daran anzupassen. Sie lernen also gewissermaßen das Lernen selbst und können sich schnell auf neue Situationen einstellen – ähnlich wie Menschen.

Einen entscheidenden Impuls erhielt Binz’ Forschung während seiner ersten Postdoc-Phase in der Gruppe von Eric Schulz am MPI für biologische Kybernetik: Mit neu veröffentlichten Sprachmodellen wie ChatGPT standen erstmals Systeme zur Verfügung, die eine große Bandbreite unterschiedlicher Aufgaben bearbeiten konnten. „Das hat mich damals umgehauen”, erinnert er sich. „Man konnte die Modelle alles fragen, und sie antworteten mit interessantem Verhalten.” Zunächst ließ er die KIs dieselben Aufgaben lösen wie Versuchspersonen und verglich die Antworten. Anschließend versuchte er, sie Menschen ähnlicher zu machen, indem er sie mit riesigen Datensätzen aus Verhaltensexperimenten trainierte.

Inzwischen geht Binz den nächsten Schritt: Die Modelle sollen menschliches Verhalten nicht nur vorhersagen, sondern auch helfen, Theorien über Denken und Lernen gezielt zu prüfen. „Am Ende wollen wir Erkenntnisse gewinnen, die für die Verhaltenswissenschaften nützlich sind”, sagt er.

Wissenschaft als Teamsport

Zum ersten Mal leitet Binz nun am MPI eine eigene Forschungsgruppe, doch die Aufgabe schreckt ihn nicht: Selbstständige Projekte und die Betreuung von Promotionen und Masterarbeiten gehörten schon in seiner vorherigen Rolle am Institut für menschenzentrierte KI am Helmholtz-Zentrum München zu seinem Alltag. Er will auf wenige, dafür ambitionierte Projekte setzen.

Wichtig ist Binz außerdem das Miteinander. „Wissenschaft ist Teamsport“, betont er. Seine bisher vier Mitarbeitenden stammen aus vier Ländern und bringen Erfahrungen aus Neurowissenschaft, Computerlinguistik und Maschinellem Lernen mit; ein Mix, der unterschiedliche Perspektiven zusammenbringen soll.

Besonders freut sich Binz auf das Forschungsumfeld in Tübingen. „Hier gibt es auf kleinem Raum einen der europäischen Hotspots für Machine Learning und Cognitive Neuroscience“, sagt er. Abseits der Arbeit zieht es ihn oft zum Wandern oder Klettern, oder er trifft sich mit Freunden zum Brettspielen. Damit und mit der Forschung, ergänzt er schmunzelnd, sei sein Kalender dann schon gut gefüllt.