Biologisches Meisterwerk – Die Evolution hat dazu geführt, dass sich menschliche Gehirne wie Supercomputer verhalten

Wissenschaftler verfügen nun über ein mathematisches Modell, das die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Daten interpretiert, genau widerspiegelt.

Die Forscher betonten, dass das menschliche Gehirn von Natur aus in der Lage ist, anspruchsvolle Berechnungen durchzuführen, ähnlich wie jeder Hochleistungscomputer, um die Welt durch einen Prozess zu verstehen, der als Bayes’sche Folgerung bekannt ist.

In einer aktuellen Studie veröffentlicht in NaturkommunikationForscher aus Universität SydneyDie University of Queensland und die University of Cambridge haben ein umfassendes mathematisches Modell entwickelt, das alle für die Durchführung der Bayes’schen Inferenz erforderlichen Komponenten umfasst.

Robin Rideau. Bildnachweis: Robin Rideau

Bayesianische Inferenz ist eine statistische Methode, die Vorwissen mit neuen Erkenntnissen kombiniert, um eine intelligente Vermutung anzustellen. Wenn Sie beispielsweise wissen, wie ein Hund aussieht, und ein pelziges Tier mit vier Beinen sehen, können Sie anhand Ihres Vorwissens vermuten, dass es sich um einen Hund handelt.

Diese inhärente Fähigkeit ermöglicht es Menschen, die Umgebung mit außergewöhnlicher Genauigkeit und Geschwindigkeit zu interpretieren, im Gegensatz zu Maschinen, die durch einfache CAPTCHA-Sicherheitsmaßnahmen überlistet werden können, wenn sie aufgefordert werden, Hydranten in einer Bildtafel zu identifizieren.

„Trotz der konzeptionellen Attraktivität und Erklärungskraft des Bayes’schen Ansatzes ist die Art und Weise, wie das Gehirn Wahrscheinlichkeiten berechnet, weitgehend rätselhaft“, sagte Studienleiter Dr. Robin Riddo von der School of Psychology der University of Sydney.

„Unsere neue Studie bringt Licht in dieses Rätsel. Wir haben herausgefunden, dass die Infrastruktur und Verbindungen innerhalb des visuellen Systems unseres Gehirns so aufgebaut sind, dass es Bayes’sche Rückschlüsse auf die empfangenen Sinnesdaten ziehen kann.

„Was diese Entdeckung so wichtig macht, ist die Bestätigung, dass unser Gehirn über eine inhärente Struktur verfügt, die diese fortschrittliche Form der Verarbeitung ermöglicht und es uns ermöglicht, unsere Umgebung effektiver zu interpretieren.“

Die Studienergebnisse bestätigen nicht nur bestehende Theorien über die Verwendung von Bayes’schen Schlussfolgerungen durch das Gehirn, sondern öffnen auch die Türen für neue Forschungen und Innovationen, bei denen die natürliche Fähigkeit des Gehirns für Bayes’sche Schlussfolgerungen für praktische Anwendungen zum Nutzen der Gesellschaft genutzt werden kann.

„Obwohl sich unsere Forschung hauptsächlich auf die visuelle Wahrnehmung konzentriert, hat sie umfassendere Auswirkungen auf das gesamte Spektrum der Neurowissenschaften und Psychologie“, sagte Dr. Rideau.

„Durch das Verständnis der grundlegenden Mechanismen, die das Gehirn zur Verarbeitung und Interpretation sensorischer Daten verwendet, können wir den Weg für Fortschritte in Bereichen ebnen, die von der künstlichen Intelligenz reichen, wo die Nachahmung von Gehirnfunktionen revolutionieren könnte … Maschinelles Lernenzur klinischen Neurowissenschaft und wird wahrscheinlich neue Strategien für zukünftige therapeutische Interventionen liefern.

Das Forschungsteam unter der Leitung von Dr. William Harrison machte diese Entdeckung, indem es die Gehirnaktivität von Freiwilligen aufzeichnete, während diese sich passiv Sendungen ansahen, die darauf ausgelegt waren, spezifische neuronale Signale im Zusammenhang mit der visuellen Verarbeitung hervorzurufen. Anschließend erstellten sie mathematische Modelle, um eine Reihe konkurrierender Hypothesen darüber zu vergleichen, wie das menschliche Gehirn das Sehen wahrnimmt.

Referenz: „Neuronale Abstimmung schafft vorherige Erwartungen im menschlichen visuellen System“ von William J. Harrison, Paul M. Bays und Reuben Rideaux, 1. September 2023, Naturkommunikation.
doi: 10.1038/s41467-023-41027-s