Eine gerade veröffentlichte Studie hat ein neues neurocomputationales Modell des menschlichen Gehirns vorgestellt, das Aufschluss darüber geben könnte, wie wir komplexe kognitive Fähigkeiten entwickeln, und die Forschung vorantreiben könnte künstliche Intelligenz neural.
Die Studie wurde von einem französisch-kanadischen Team durchgeführt: französische Wissenschaftler des Institut Pasteur und der Sorbonne University, kanadische Wissenschaftler des Quebec Artificial Intelligence Institute und der University of Montreal.
Das Modell wurde auf dem Cover von Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) abgebildet. Ich verlinke es hier.
Drei Entwicklungsstufen …
Im Wesentlichen beschreibt das Modell die neuronale Entwicklung über drei hierarchische Ebenen der Informationsverarbeitung.
Die erste Ebene der Informationsverarbeitung, der sensomotorischen, untersucht, wie die innere Aktivität des Gehirns verschiedene Muster aus der Wahrnehmung lernt und sie mit Handlungen verknüpft.
Dann die zweite EbeneDie kognitive untersucht, wie das Gehirn diese Muster kontextuell kombiniert.
Die bewusste EbeneÜberlegen Sie schließlich, wie sich das Gehirn von der Außenwelt abgrenzt und erlernte Muster (durch das Gedächtnis) manipuliert, die der Wahrnehmung nicht mehr zugänglich sind.
… Und zwei Arten des Lernens
Auch die Untersuchung des neuen neuroinformatischen Modells des menschlichen Gehirns legt den Schwerpunkt auf zwei grundlegende Arten des Lernens.
Eine davon ist Hebbisches Lernen (von Neuropsychologe Donald Hebb), assoziiert mit statistischer Regelmäßigkeit, also Wiederholung. Die andere ist bestärkendes Lernen, verbunden mit Belohnung und dem Neurotransmitter Dopamin.
Das Zusammenspiel der beiden Lerntypen mit den verschiedenen Ebenen der Informationsverarbeitung könnte uns neue Einblicke in die grundlegenden Mechanismen der Kognition geben.
Wie funktioniert das in der Studie vorgestellte Modell des menschlichen Gehirns?
Das Modell löst drei Aufgaben zunehmender Komplexität, von der visuellen Erkennung bis zur kognitiven Manipulation bewusster Wahrnehmungen. Jedes Mal hat das Team einen neuen Kernmechanismus eingeführt, um ihm Fortschritte zu ermöglichen.
Die Ergebnisse heben zwei grundlegende Mechanismen für die mehrstufige Entwicklung kognitiver Fähigkeiten in biologischen neuronalen Netzen hervor:
- Synaptische Epigenese, mit Hebbian-Lernen auf lokaler Ebene und Verstärkungslernen auf globaler Ebene;
- Selbstorganisierte Dynamik, durch die spontane Aktivität und das ausgewogene Erregungs-/Hemmungsverhältnis von Neuronen.
Es ist, als hätte man festgestellt, wie ein kybernetisches Gehirn eingeschaltet und betrieben wird. „Unser Modell zeigt, wie KI mit biologischen Mechanismen und kognitiven Architekturen vorgeht, die zu künstlichem Bewusstsein führen könnten“, sagt Teammitglied Guillaume Dumas, Assistenzprofessor für Computational Psychiatry an der Universität von Montreal.
Neues Rechenmodell des Gehirns: Wohin führt es uns?
Kann ein Modell wie das untersuchte ein Gewissen in einer künstlichen Intelligenz hervorbringen?
"Um diesen Meilenstein zu erreichen, müssen möglicherweise andere Faktoren integriert werden", sagt Dumas, "wie etwa die soziale Dimension der Kognition." Und genau das versuchen die Forscher jetzt: Die nächsten Experimente zielen darauf ab, zwei "simulierte kybernetische Gehirne" miteinander interagieren zu lassen, um zu sehen, was dabei herauskommt.
Kurz gesagt, glaubt das Team, dass die Verankerung zukünftiger Computermodelle in biologischen und sozialen Realitäten uns nicht nur helfen wird, die grundlegenden Mechanismen zu verstehen, die der Kognition zugrunde liegen.
Es wird uns auch helfen, diese Mechanismen einer künstlichen Intelligenz zur Verfügung zu stellen, die eines Tages (anders als heute) wird eine Form von Selbstbewusstsein haben.
