Informationsverarbeitung im Gehirn

Neuronale Netze entstanden aus dem Versuch, die grundlegenden Mechanismen des menschlichen Gehirns zu modellieren.

In Analogie zum Menschen versuchte man, Probleme nicht durch Programmieren, sondern durch automatisierte Lernprozesse zu lösen. Menschen können in Sekundenbruchteilen komplizierte Signale und Bilder oder Tonfolgen erkennen und inhaltlich interpretieren.

Die Informationsverarbeitung im Gehirn ist hochgradig parallel und basiert auf einem komplizierten Netz von Neuronen (Nervenzellen), die gleichzeitig untereinander Informationen austauschen können. Informationen werden in Form von Aktivierungsmustern über die Verbindungen zwischen den Neuronen weitergegeben.

Die meisten der heutigen neuronalen Netzwerkarchitekturen versuchen jedoch nicht, ihr biologisches Vorbild so exakt wie möglich nachzubilden, sondern können schlicht als eine Klasse paralleler Algorithmen angesehen werden. In diesen Modellen wird das Wissen gewöhnlich über das ganze Netz verteilt und in der Verbindungsstruktur und deren Gewichtungen gespeichert. Die Modelle verwenden automatisierte Methoden zum Trainieren des Netzes, die die Entwicklung spezieller Anwendungen sehr vereinfachen. Neuronale Netze werden zur Mustererkennung, zur Sprachanalyse, zur Spracherzeugung, zur Bildverarbeitung und zum schnellen Auffinden von guten Näherungslösungen bei aufwendigen Problemen eingesetzt.

Das menschliche Gehirn

Das Gehirn (lat. Cerebrum) ist der innerhalb der Schädelkapsel gelegene Teil des Zentralnervensystems des Menschen und der Wirbeltiere. Es ist Zentrum für alle Sinnesempfindungen und Willkürhandlungen, Sitz des Bewußtseins, Gedächtnisses und aller geistigen und seel. Leistungen. Im Innern des G. liegen miteinander zusammenhängende, mit wäßriger Flüssigkeit (G.-Rückenmarks-Flüssigkeit) gefüllte Höhlen. Das G. ist von 3 Häuten, der weichen Hirnhaut, der Spinnwebenhautund der den Schädelknochen dicht anliegenden harten Hirnhaut, umschlossen.

Einteilung. Hauptteile des G. sind das aus 2 Halbkugeln bestehende Großhirn, mit vielen Windungen an der Oberfläche, im oberen und vorderen Teil des Schädels, das Kleinhirn im Hinterkopf und eine Kette von Hirnteilen, die das Großhirn mit dem Rückenmark verbinden. In dem dem Rückenmark am nächsten liegenden Hirnteil, dem verlängerten Mark, liegen an einer Stelle, dem Lebensknoten, das lebenswichtige Atmungs- und Herzzentrum. Am Boden des Zwischenhirns sitzt die Hirnanhangdrüse (Hypophyse), auf der oberen Fläche die Zirbeldrüse (Epiphyse); beide sind wichtige Drüsen mit innerer Sekretion. Das Mittelhirn schließt sich nach hinten an das Zwischenhirn an; es enthält eine Reihe wichtiger Kerngebiete. Die versch. Tätigkeiten des G. sind an bestimmte Gegenden (Zentren) gebunden. Vom G. gehen 12 Nervenpaare (Hirn-, G.-Nerven) aus. Mittlere Hirnmasse des Manns 1375 g, der Frau 1245 g.

Das Gehirn hat die Aufgabe Reize aufzunehmen, zu verarbeiten und zu beantworten. Rezeptoren, wie z.B. die Sinnesorgane nehmen bestimmte Reize (Licht, Druck, Töne, Temperatur,...) auf und senden diese als kodierte Signale auf elektochemischem Wege in das Zentrale Nervensystem, dessen wichtigste Schaltstelle das Gehirn darstellt. Dort werden die eingegangenen Signale nach bestimmten Mustern bearbeitet und, falls erforderlich, Reaktionsreize an die Effektoren (Muskeln, Drüsen, ...) weitergeleitet.

Der wesentliche Kern der Informationsverarbeitung erfolgt in der Hirnrinde (Neokortex). Dieses 2 bis 3 cm dicke Gewebe erstreckt sich beim Menschen in Form eines lappenartigen Gebildes voller Furchungen und Windungen über ca. 0,2 Quadratmeter. Assoziativ zusammengehörende Fähigkeiten (Motorik,Tasten, Sehen, Lage) sind jeweils auf einem Teil der Hirnrinde zusammenhängend gespeichert.

Die elementaren Verarbeitungseinheiten sind die Neuronen; Zellen, welche auf elektrochemischem Wege Signale austauschen und einander gegenseitig erregen können. Der Mensch besitzt etwa 10 hoch 10 Neuronen, welche jeweils durchschnittlich ueber 10.000 Verbindungen mit benachbarten Zellen verfügen.

Bei der Geburt sind bereits sämtliche Neuronen vorhanden, es bestehen jedoch praktisch keine Verbindungen. Die Vernetzung erfolgt erst mit dem Lernen. Optimales Reaktionsverhalten auf diejeweilige Situation wird als Verbindungsmuster zwischen Neuronen gespeichert. Jedes Training stärkt die entsprechenden Verbindungen, werden bestimmte Verhaltensformen über längere Zeit nicht angewandt, zerfallen die entsprechenden Verbindungen (Vergessen). Diese "Zerfallsthese" wird heute nicht mehr allgemein als Hauptursache für das Vergessen angesehen.

Das Gedächtnis arbeitet assoziativ. Das bedeutet Begriffe werden durch miteinander verbundene Neuronengruppen, sogenannte Assemblies, gespeichert. Verwandte Begriffe wie z.B. Blitz und Donner werden durch sich überlappende Assemblies gegenseitig aktiviert. Unsere konkreten Gedächtnisinhalte sind in einem Netz von Verbindungen abgespeichert.

Wie erwähnt sind die einzelnen Neuronen mit durchschnittlich 10.000, im Einzelfall mit über 100.000 anderen Neuronen verbunden. Diese Verbindungen werden Dendriten genannt. Den Neuronen vorgelagert durchlaufen die ankommenden Reize, in Form von elektrochemischen Signalen, die Synapsen. Diese verstärken oder schwächen die durchlaufenden Impulse ab. Erreicht die Summe aller eingegangenen Signale ein bestimmten elektrischen Schwellenwert, wird das Neuron aktiv und sendet ein Signal über dessen Ausgabeletitung, das Axon. Dieses Axon spaltet sich in in viele Zweige und stellt letztendlich die Dendriten vieler nachgelagerter Neuronen dar.

Daß die Synapsen ihre Wirkung mit der Zeit ändern können ist bewiesen, jedoch nicht warum und wodurch. Es existiert hierzu eine Hypothese des Psychologen Donald Hebb, welche besagt: Je häufiger vor- und nachgelagerte Neuronen gemeinsam aktiv werden, desto verstärkender ist die Wirkung der Synapse, und umgekehrt. Somit wird der Lernprozeß ermöglicht.

Wie gelangt nun eine Information von außen in unser Gedächtnis? Die moderne Biologie arbeitet hier mit dem Modell eines stufenweisen Abspeicherns:

Die Hälften des Gehirn

Die meisten Menschen nutzen die beiden Hälften ihres Gehirns zu unterschiedlichen Typen geistiger Aktivität: Während die linke Seite eher für die "männlichen" oder "akademischen" Tätigkeiten eingesetzt wird, setzen wir die rechte Hälfte eher für die "weiblichen" oder "gefühlsbetonten" Vorgänge des Erfassens und Erfahrens ein.

Es zeigt sich aber, daß, wenn beide Bereiche des Gehirns gezielt trainiert werden, sich Lernstoff umso stärker einprägt, da er nun sowohl vom Verstand als auch vom Gefühl her verankert ist.

Gehirn und Bewußtsein

Die letzte große wissenschaftliche Herausforderung in der Erforschung des Gehirns sehen Neurologen wie Philosophen in der Klärung des Problems, wie sich das "Ich" selbst erkennt - und welche der kleinen grauen Zellen dafür verantwortlich sind.

Zwei kleine Nervenknoten in den jeweiligen Hirnhälften, die Mandelkerne, schon lange bekannt als Schaltzentren bei Angstreaktionen, bewahren uns auch davor, einem Vertreter an der Tür auf den Leim zu gehen oder wahllos mit jedem Wartenden an einer Bushaltestelle offen zu plaudern. Zu diesem Ergebnis ist jedenfalls eine Forschergruppe um den Neurologen Antonio Damasio von der University of Iowa gekommen. Sie machten damit das emotionale Unbewußte sichtbar, sodaß man sagen kann, daß unser Körper mehr weiß als wir selber.

Das Nervensystem ist die Gesamtheit der reizleitenden und reizverarbeitenden Organe. Man unterscheidet zw. dem zerebrospinalen N. und dem vegetativen (autonomen) N. - Zum zerebrospinalen N. gehören Gehirn und Rückenmark (Zentral-N.) sowie die von da aus nach allen Körperteilen (zur Peripherie) laufenden Kopf- und Rückenmarksnerven (peripheres N.). Es vermittelt die mit dem Bewußtsein verbundenen Empfindungen und Bewegungen. - Das vegetative N. regelt die zum Leben nötige Tätigkeit der inneren Organe (Herz, Magen, Darm u. a.) unter Ausschluß des Bewußtseins und des Willens. Dabei wirken seine beiden Anteile, Sympathikus, Parasympathikus und Vagus, funktionell entgegengesetzt (der eine fördert z. B. die Herztätigkeit, der andere hemmt sie). Das vegetative N. besteht aus Kernen im Zwischen-, Mittelhirn und Rückenmark sowie aus zahlreichen Nervengeflechten im ganzen Körper, in die Ganglien (Nervenzellhaufen) eingeschaltet sind. Den Hauptteil bildet der Grenzstrang des Sympathikus, eine Kette von Ganglien beiderseits der Wirbelsäule.

Der Grundbaustein des Gehirns ist die Nervenzelle (Neuron). Eine typische Nervenzelle läßt sich in drei Hauptstrukturen unterscheiden, nämlich Dendrit, Zellkörper (Soma) und Axon, die ungefähr den Aufgaben Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe zugeordnet werden können.

Das menschliche Gehirn hat mindestens 100.000.000.000 Neuronen, 4 km "Draht" pro mm³

Die kürzeren, oft stark verzweigten, dünnen Fortsätze heißen Dendriten. Sie empfangen die Erregungen und leiten sie in den Zellkörper. Dieser verarbeitet alle einlaufenden Signale.

Er kann als Antwort auf die erhaltenen Signale seinerseits elektrische Impulse abgeben. Sie laufen vom Zellkörper weg über einen meist langen Fortsatz, die sogenannte Nervenfaser (Axon),welcher in einer sackartigen Erweiterung, dem Endknopf, endet. Die Informationen liegen in der Frequenz (Zahl der Impulse pro Zeiteinheit) verschlüsselt. An ihrem Ende kann die Nervenfaser durch ihre starke Verzweigung mit bis zu mehreren tausend Zielneuronen Kontakt aufnehmen. Die Kontaktstellen der Nervenfaser befinden sich meist entweder auf dem Dendrit oder auf dem Zellkörper des Zielneurons und heißen Synapsen. Zwischen dem Endknopf eines Axons und der Membran der folgenden Nervenzelle ist ein schmaler Spalt (synaptischer Spalt). Das Endknöpfchen des Axons enthält einen Überträgerstoff (Transmitter), welcher bei einem elektrischen Impuls in den synaptischen Spalt ausgeschüttet wird und dann eine Potentialänderung am Dendrit oder Zellkörper des Zielneurons hervorruft. Entscheidend bei diesem Vorgang ist die Höhe des Potentials. Erreicht dieses einen bestimmten Schwellenwert nicht, so passiert gar nichts (Alles-oder-Nichts-Gesetz).

Je nach Art und Zustand der Synapse bewirkt ein eintreffender Impuls eine mehr oder weniger starke Potentialerhöhung (Erregende Synapse) oder Potentialerniedrigung (hemmende Synapse) am Zielneuron. Deshalb wirken die Synapsen wie Analogschalter, welche die Kommunikation zwischen den Neuronen regeln und somit wichtige Informationsträger darstellen.

Am Beispiel des Gehirns läßt sich verdeutlichen wie Schichten von Neuronen zusammenarbeiten, um eine möglichst schnelle und optimale Antwort auf erhaltene Reize geben zu können. Diese Schichten, die aus Platzgründen stark gefaltet sind, bilden die Außenseite der beiden Gehirnhemisphären. Dort lassen sich verschiedene Felder abgrenzen, die auf Teilaufgaben spezialisiert sind, wie beispielsweise visuelle Wahrnehmung (Visueller Kortex), Bewegungskontrolle (Motorischer Kortex), oder Tastwahrnehmung (Somatosensorischer Kortex). Weitere Felder (Assoziationsfelder) verknüpfen Informationen, die mehrere Sinnesmodalitäten betreffen.

Unter jedem Quadratmillimeter der Hirnrinde liegen ca. 100.000 eng miteinander vernetzte Nervenzellen, die einen Zusammenschluß zu höheren funktionellen Einheiten erkennen lassen. Diese als Mikrosäulen bezeichneten Einheiten umfassen meist die Neuronen eines kleinen vertikalen im Kortex (Großhirnrinde) stehenden Volumenzylinders von typischerweise wenigen Zehntelmillimetern Durchmesser. Solch ein Zylinder kann z.B. der Analyse eines bestimmten Reizmerkmals dienen. Benachbarte Mikrosäulen lassen sich dabei nicht streng abgrenzen, vielmehr besteht in der Zugehörigkeit der einzelnen Neuronen ein gradueller Übergang.

Die Mikrosäulen eines Typs sind auf einer nächst höheren Organisationsebene wiederum zu spezialisierten Feldern angeordnet. Im menschlichen Kortex sind etwa 80 dieser Rindenfelder bekannt, deren jedes ein hochparalleles Spezialmodul für eine besondere Teilaufgabe repräsentiert. So kennt man mittlerweile im Sehkortex Rindenfelder für die Analyse von Kartenorientierungen, Farbtönen und Geschwindigkeitsfeldern. Andere Rindenfelder beherbergen Module zu verschiedenen Aspekten des Sprachverstehens, der Erkennung von Gesichtern, der Orientierung im Raum oder der Planung und Ausführung von Bewegungen.

Die gegenseitige Verschaltung der einzelnen Module unterliegt weitgehend einem topographischen Organisationsprinzip, d. h. benachbarte Neuronen eines Ausgangsfelds sind nahezu immer mit wiederum benachbart liegenden Neuronen im Zielfeld verbunden. Die meisten Signale von der Außenwelt erhält das Gehirn über mit Rezeptoren bedeckte Sinnesoberflächen, wie z.B. die Haut mit ihren Tast- und Wärmerezeptoren.

Obwohl die Verschaltung dieser Sinnesoberflächen mit ihren primären Sinnesfeldern im Kortex über mehrere Stationen verläuft, befolgt auch sie das topographische Organisationsprinzip und führt benachbarten Neuronen im Kortex die Signale benachbarter Rezeptoren zu. Dadurch entsteht eine Abbildung der jeweiligen Sinnesoberfläche auf dem betreffenden Rindenfeld. Aufgrund der Nachbarschaftserhaltung läßt sich diese Abbildung als Karte ansehen.

Ein besonders anschauliches Beispiel bildet eine Karte im auditiven Rindenfeld von Fledermäusen. Diese Karte enthält Informationen über die Zeitdifferenz zwischen zwei akustischen Ereignissen, die wiederum die nächtliche Orientierung der Fledermäuse mittels Echolot ermöglichen.

Die Informationsverarbeitung im Gehirn geschieht ähnlich dem EVA-Prinzip (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe) in der EDV. Umweltreize wie Druck auf die Hautoberfläche des menschlichen Körpers, Temperatur, Schallaufnahme (Ohr) oder Lichtaufnahme (Auge) werden durch die sensorischen Nervenzellen aufgenommen und über Nervenfasern mittels Biosignalen (elektrisch) weitergegeben. Dabei erreichen die Signale den Thalamus. Der Thalamus leitet alle von der Außenwelt auf die sensorischen Nervenzellen auftreffenden und aus dem Körperinneren stammenden Sinnesempfindungen in die Großhirnrinde, er ist als eine Art Umschaltstation zu verstehen. In der Großhirnrinde findet im wesentlichen die Informationsverarbeitung statt. Hier werden durch die Biosignale selektiv einzelne Bereiche aktiviert und Erregungsmuster angelegt, die entsprechend für die Ansteuerung der motorischen Neuronen benötigt werden. Wie dieser Verarbeitungsprozeß im einzelnen abläuft ist noch nicht bis in alle Einzelheiten aufgeklärt. Diese Tatsache zeigt das Hauptproblem bei der Entwicklung von KNN auf.

Auf der biologischen Ebene kann man sagen, daß das Lernen im wesentlichen durch die Veränderung der Verbindung zwischen den Neuronen erfolgt. Die Stärke der Verbindungen zwischen den Neuronen und damit ihr Verhalten, hängt von den dazwischen geschalteten Synapsen ab. Einflußgrößen für die Verbindungsstärke sind die Anzahl der zwischengeschalteten Synapsen, die Art der Verschaltung, d.h. ob die Synapsen nebeneinander oder aufeinander liegen, und natürlich der Aufbau der Synapsen. Entscheidend ist auch die Art und Menge der gespeicherten Transmittersubstanz und die Zahl der Rezeptoren auf der postsynaptischen Membran, die die Transmittersubstanz aufnehmen.

Jede Veränderung dieser Einflußgrößen führt zur Veränderung im Signalfluß, d. h. der Frequenzfolge von Potentialen und letztlich zu einer Verhaltensänderung des Organismus, also auch seiner Lernfähigkeit.

Die Wahrnehmungspsychologie macht Experimente mit Versuchspersonen. Es soll z.B. in kurz präsentierten Bildern ein bestimmtes auffallendes Muster gesucht werden. Ein Resultat ist, daß die Suche in einem Bild einmal parallel und einmal seriell von statten geht. Durch parallele Suche werden die Zielmuster sehr schnell gefunden und die Suchzeit ist weitgehend unabhängig von der Größe des Bildes. Serielle Suche ist langsamer und die Suchzeit ist abhängig von der Größe des Bildes.

Künstliche Intelligenz -

Künstliche neuronale Netze

Weltweit arbeitet eine große Zahl von Wissenschaftlern an der Frage: "Wie ist es möglich, mit Hilfe der Computertechnik eine Art künstliche Intelligenz zu schaffen?''

Unser Gehirn hat die Eigenschaft, daß es sich geänderten Situationen anpassen und Unbekanntes erlernen kann. Außerdem kann es mit Leichtigkeit fehlerhafte oder unvollständige Informationen korrekt bearbeiten. So erkennen wir Gesichter uns vertrauter Personen, auch wenn wir nur die Nase oder einen Teil der Augenpartie sehen.
Eine weitere beeindruckende Eigenschaft unseres Gehirns ist die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Eigenschaft	Gehirn	Computer
Parallelität	hoch	niedrig
Präzision	mäßig	hoch
Fehlertolleranz	hoch	niedrig
Speicherzzugriff	global	lokal
Erkennen von Mustern	gut	schlecht
Ausnutzen von Ähnlichkeiten	ja	nein
Numerisch präzise Berechnung	schlecht	gut
Fehlerloses Speichern von Daten	schlecht	gut
Rekonstruktion verrauschter Daten	gut	schlecht
Verallgemeinern von Beispielen	gut	schlecht
Selbstorganisation	ja	bisher nicht

Diese Liste von Eigenschaften unseres Gehirns weckt die Frage: "Kann man diese Leistung und diese Fähikeiten überhaupt einmal technisch realisieren?''

In der Forschung beschäftigt man sich vor allem damit, wie man Modelle schaffen kann, die mit ähnlichen Arbeitsprinzipien diese Eigenschaften erzielen können.

Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes

Neuronale Netze (NN) oder auch künstliche Neuronale Netze (KNN) ahmen die Eigenart des Gehirns nach, sich durch Lernvorgänge selbst zu organisieren. Sie können im Prinzip für jede Aufgabe eingesetzt werden, bei der es darum geht, Zusammenhänge zwischen "unscharfen'' Mustern zu erkennen.

Die Nervenzellen (Neuronen) im Gehirn sind in einem dichten Netz miteinander verbunden. Wenn wir etwas lernen, werden die Verbindungen zwischen Zellen, die für den Lernvorgang nötig sind, verändert. Durch diese Veränderung sind wir in der Lage, verschiedene Aufgaben zu bewältigen und Lösungswege zu verallgemeinern. Mit dem Computer läßt sich dieser Vorgang simulieren.

Künstliche Neuronale Netze bestehen aus einer Gruppe von Zellen, die in mehreren Schichten angeordnet werden. Jede dieser Zellen ist mit jeder anderen Zelle verbunden. Manche Zellen dienen als Inputzellen für die Aufgabe, andere als Outputzelle, um die Lösung auszugeben. Je nach Aufgabenstellung bei einem Training mit Lernmustern bilden sich manche Verbindungen stärker, andere schwächer aus. Wird dann dem Netz eine Aufgabe gestellt, die es nicht zuvor trainiert hat, soll es dazu in der Lage sein, au

Neuronale Netze werden in den verschiedensten Gebieten praktisch eingesetzt. In Bereichen, die eine 100%ige Sicherheit erfordern, dürfen Neuronale Netze nicht verwendet werden, da die Korrektheit ihrer Ergebnisse nicht nachgewiesen werden kann.

Mensch und Maschine - eine Zusammenfassung

Übrigens: William L. Ditto, der Leiter eines Projekts am Georgia Institute of Technology, rechnet damit, daß Biocomputer - also Computer, die Computerchips mit menschlichen Gehirnzellen verbinden - frühestens in zehn Jahren marktreif sein werden.

(alle aus: Westermann multimedia Arbeitsblätter Biologie, Version 1.1., Braunschweig 1998.)

Allgemeines zu neuronalen Netzen

Das menschliche Gehirn

Die Hälften des Gehirn

Gehirn und Bewußtsein

Künstliche Intelligenz -

Künstliche neuronale Netze

Mensch und Maschine - eine Zusammenfassung